Como transformar o conhecimento que está na sua cabeça em capacidades que a IA executa do mesmo jeito, toda vez. Os agentes são o veículo. As skills são o combustível.
Todo consultor de inovação faz, semana após semana, as mesmas tarefas estruturadas: montar funis de ideias, escrever relatórios de scouting, sintetizar entrevistas, gerar propostas no padrão da marca. Hoje você reexplica esse "jeito Innoscience" para a IA em cada conversa. Skills resolvem isso: você ensina o procedimento uma vez e a IA passa a aplicá-lo sozinha, sempre que a tarefa aparecer.
Você abre o chat, cola contexto, explica o formato, lembra dos critérios, corrige a saída. Na próxima tarefa parecida, recomeça. O conhecimento mora em você (ou num doc perdido) e some quando a conversa acaba.
O "como fazer" vira um arquivo versionado e compartilhável. A IA detecta a tarefa, carrega o procedimento certo e entrega no padrão — no Claude ou no Codex, com a mesma skill. Escreve uma vez, todo o time reusa.
Abra perguntando: "Qual tarefa vocês refazem toda semana e que sempre sai meio diferente?". Anote 2–3 respostas no quadro — elas viram os exemplos vivos da aula e o material do exercício final.
Uma sugestão de ritmo. O grosso do tempo (18 min) fica no coração da aula: entender de verdade o que é uma skill. Os agentes entram rápido, como contexto; os exemplos e a prática fecham com aplicação real.
Levantar tarefas repetitivas do time. Apresentar a virada de chave: agente = veículo, skill = procedimento reutilizável.
O que cada um é, onde vive e para quem serve. Claude como porta de entrada de todo mundo; Codex para o pessoal mais técnico. Ambos consomem a mesma skill.
Definição, analogias, anatomia da SKILL.md, "carregamento sob demanda" e a diferença entre skill, prompt, MCP e ferramenta. O bloco mais importante.
Nove skills concretas que um consultor de inovação pode criar: do funil de ideias à proposta comercial. Mostrar 2–3 ao vivo se possível.
Cada pessoa rascunha a descrição de uma skill própria. Combinar quem cria a primeira skill do time e como compartilhar.
Skills não rodam no vácuo — elas precisam de um agente que as leia e execute. Claude e Codex são dois desses agentes. Pense neles como dois carros diferentes que aceitam o mesmo combustível.
O assistente de IA da Anthropic. É o veículo mais acessível para todo consultor, técnico ou não — você usa pelo chat, sem instalar nada.
O agente de programação da OpenAI. Vive no terminal e na IDE: lê o repositório, edita arquivos, roda testes. Desde dez/2025 também lê skills.
Em out/2025 a Anthropic lançou o formato de skills e, logo depois, abriu como padrão aberto (agentskills.io). Resultado: a mesma SKILL.md funciona no Claude, no Codex, no Gemini CLI, no Copilot e em vários outros. Você não fica preso a uma ferramenta — escreve o procedimento uma vez e ele viaja entre os agentes.
Ela transforma um agente generalista num especialista pontual. Em vez de embutir o conhecimento no modelo, você o empacota em instruções, exemplos e — opcionalmente — scripts e arquivos de apoio que a IA carrega só quando precisa. É conhecimento procedimental: o "como se faz" da casa, escrito uma vez.
É o Procedimento Operacional Padrão do time, mas para a IA. "Quando aparecer tarefa X, faça nesta ordem, neste formato, com estes critérios."
Ingredientes (arquivos de apoio), passo a passo (instruções) e o prato final (a saída padronizada). Qualquer um na cozinha chega ao mesmo resultado.
O agente carrega vários playbooks na mochila. Só abre o relevante para a jogada atual — sem peso extra enquanto não precisa.
A IA não lê todas as skills o tempo todo — isso encheria a memória dela. Ela mantém só o nome e a descrição de cada skill visíveis. Quando a sua tarefa combina com a descrição de uma, aí sim ela abre a SKILL.md inteira e segue o procedimento. Por isso a descrição é a parte mais importante: é o gatilho. Descrição vaga = skill que nunca dispara.
Mais simples do que parece: é só uma pasta. No mínimo, um arquivo de texto com um cabeçalho e instruções em linguagem natural. Tudo o resto é opcional.
Só dois campos são obrigatórios: name e description. A descrição é o que a IA "vê" o tempo todo e usa para decidir quando ativar a skill. Capriche: diga o que faz e quando usar.
Texto comum, em Markdown. É o passo a passo que a IA segue. Escreva como explicaria para um colega novo: direto, com regras claras e o formato de saída esperado.
scripts/ (código que a IA roda), references/ (docs e padrões) e assets/ (templates, modelos). Use quando o procedimento precisar de apoio.
Quatro coisas que parecem próximas, mas resolvem problemas diferentes. Entender a fronteira evita o erro mais comum: tentar fazer com prompt o que deveria ser uma skill.
| O que é | Para quê serve | Analogia | Persiste? |
|---|---|---|---|
| Prompt | Pedido único, escrito na hora, para uma tarefa pontual. | Um bilhete avulso | Não — some quando a conversa acaba. |
| Skill | Procedimento reutilizável: o "como fazer" empacotado, versionado e compartilhável. | Um POP / playbook | Sim — vive num arquivo e o time reusa. |
| MCP | Conecta o agente a sistemas e dados externos (Drive, Notion, Supabase, Innoup). | Uma tomada / encanamento | Sim — é uma conexão configurada. |
| Ferramenta (tool) | Uma ação concreta que o agente executa: ler arquivo, buscar na web, rodar código. | Uma chave de fenda | Sim — disponível pro agente usar. |
Não é "ou um, ou outro". Uma skill de relatório de scouting pode usar MCP para puxar dados do Supabase, chamar uma ferramenta de busca na web, e tudo isso guiado pelas instruções da skill. A skill é a receita; MCP e ferramentas são os ingredientes e utensílios.
Mesma skill, dois caminhos. Na maioria dos casos, você nem precisa "chamar" — o agente reconhece a tarefa pela descrição e ativa sozinho.
~/.agents/skills/) ou no projeto.$nome-da-skill no Codex CLI ou na IDE.AGENTS.md (comandos, padrões, convenções).Não são exemplos teóricos — são tarefas que já fazemos na Innoscience. Cada card traz o que a skill faz, o que dispara e o que ela entrega. Algumas dessas já existem no nosso ecossistema.
Pega um briefing ou deck e devolve a estrutura de etapas, widgets e textos de formulário prontos para configurar no Innoup.
A partir de uma rota tecnológica, lista startups aderentes, pontua de 1 a 5 e formata o relatório no layout da casa.
Transforma o escopo de um cliente numa proposta no design system do Studio, com estrutura, preços e linguagem padronizados.
Recebe transcrições ou notas de pesquisa e extrai temas, dores e citações, organizados em insights priorizados.
Pontua ideias de um programa nos 5 critérios da casa e escreve um parecer curto, com nota e justificativa.
Pega a anotação bagunçada de uma reunião e devolve decisões, responsáveis e prazos no formato padrão de follow-up.
Mapeia concorrentes e players de um setor num quadro comparativo consistente, com posicionamento e lacunas.
Cria personas de público no formato e na profundidade que a casa usa, prontas para o briefing de um desafio.
Reúne andamento de um programa e escreve o update no tom certo para o cliente: claro, conciso, sem jargão interno.
Quatro movimentos. Você não precisa programar para criar uma skill simples — basta saber descrever bem um procedimento que já domina. Para acelerar, existe a skill skill-creator, que monta a estrutura para você.
Escolha uma tarefa repetitiva, com formato definido, que você faz e sempre reexplica para a IA.
Escreva o passo a passo num SKILL.md. Adicione exemplos, um template ou um doc de referência se ajudar.
Teste com tarefas reais. Veja se a IA ativa a skill sozinha. Ajuste a descrição até o gatilho acertar.
Compartilhe com o time. A partir daí, qualquer consultor — e qualquer agente — usa o mesmo procedimento.
Descrição é tudo: diga o que faz e quando usar, com as palavras que você realmente usaria ("scouting", "funil de ideias"). Uma skill, uma tarefa: skills focadas disparam melhor que canivetes suíços. Escreva para um colega novo: instruções claras, com o formato de saída explícito. Versione e itere: trate como documento vivo do time.
Skills dão poder ao agente — e poder pede responsabilidade. Uma skill mal-intencionada pode acessar dados ou executar ações indevidas. Vale especialmente para skills que você baixa de terceiros.
Instale skills só de origens que você conhece. Trate skill de terceiro como código de terceiro.
Abra a SKILL.md, scripts e referências. Desconfie de chamadas de rede ou acessos que não combinam com o propósito.
Dê à skill só as permissões necessárias. Uma skill que só lê arquivos não precisa rodar comandos no sistema.
Em fluxos com dados de cliente, exponha ao modelo só o necessário — esconda campos sensíveis (mesmo princípio do nosso AIProjectContext).
Não vamos programar nada agora. O objetivo é treinar o músculo mais importante: descrever um procedimento que você já domina de um jeito que a IA entenda quando usar.
name: __________
description: Faz ______
quando o usuário pede ______.
Passos:
1. ______
2. ______
3. ______
Saída: ______
Peça 2–3 voluntários para ler a descrição da skill em voz alta. A turma diz se "dispararia" ou não — é o melhor teste de qualidade. Combine quem vai transformar a melhor ideia na primeira skill oficial do time e onde ela vai ficar guardada.
Skill é procedimento, não pedido. É o "jeito Innoscience" de fazer uma tarefa, escrito uma vez num arquivo que a IA carrega sob demanda.
Mesma skill, qualquer agente. Como o formato é padrão aberto, a SKILL.md que você escreve roda no Claude e no Codex sem retrabalho.
Expertise que escala. O conhecimento sai da cabeça de uma pessoa e vira capacidade do time inteiro — consistente e reutilizável.