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Skill Seekers

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🧠 A camada de dados para sistemas de IA. O Skill Seekers transforma sites de documentação, repositórios GitHub, PDFs, vídeos, Jupyter Notebooks, wikis e mais de 10 outros tipos de fontes em ativos de conhecimento estruturado — prontos para alimentar AI Skills (Claude, Gemini, OpenAI), pipelines RAG (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) e assistentes de programação com IA (Cursor, Windsurf, Cline) em minutos, não horas.

🌐 Visite SkillSeekersWeb.com - Navegue por mais de 24 configurações predefinidas, compartilhe suas configurações e acesse a documentação completa!

📋 Veja o Roteiro de Desenvolvimento e Tarefas - 134 tarefas em 10 categorias, escolha qualquer uma para contribuir!

🌐 Ecossistema

Skill Seekers é um projeto multi-repositório. Aqui está onde tudo se encontra:

Repositório	Descrição	Links
Skill_Seekers	CLI principal e servidor MCP (este repo)	PyPI
skillseekersweb	Website e documentação	Site
skill-seekers-configs	Repositório de configurações da comunidade
skill-seekers-action	GitHub Action para CI/CD
skill-seekers-plugin	Plugin Claude Code
homebrew-skill-seekers	Homebrew tap para macOS

Quer contribuir? Os repos do website e configurações são ótimos pontos de partida para novos contribuidores!

🧠 A Camada de Dados para Sistemas de IA

Skill Seekers é a camada universal de pré-processamento que fica entre a documentação bruta e todo sistema de IA que a consome. Seja para construir Claude Skills, um pipeline RAG com LangChain ou um arquivo .cursorrules para o Cursor — a preparação dos dados é idêntica. Faça uma vez e exporte para todos os destinos.

# Um comando → ativo de conhecimento estruturado
skill-seekers create https://docs.react.dev/
# ou: skill-seekers create facebook/react
# ou: skill-seekers create ./my-project

# Exporte para qualquer sistema de IA
skill-seekers package output/react --target claude      # → Claude AI Skill (ZIP)
skill-seekers package output/react --target langchain   # → LangChain Documents
skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes
skill-seekers package output/react --target cursor      # → .cursorrules
skill-seekers package output/react --target ibm-bob     # → Diretório de skill IBM Bob

O que é gerado

Saída	Destino	Para que serve
Claude Skill (ZIP + YAML)	--target claude	Claude Code, Claude API
Gemini Skill (tar.gz)	--target gemini	Google Gemini
OpenAI / Custom GPT (ZIP)	--target openai	GPT-4o, assistentes personalizados
LangChain Documents	--target langchain	Cadeias de QA, agentes, recuperadores
LlamaIndex TextNodes	--target llama-index	Motores de consulta, motores de chat
Haystack Documents	--target haystack	Pipelines RAG empresariais
Pinecone-ready (Markdown)	--target markdown	Upload de vetores
ChromaDB / FAISS / Qdrant	--target chroma/faiss/qdrant	Bancos de dados vetoriais locais
IBM Bob Skill (diretório)	--target ibm-bob	Skills de projeto/globais do IBM Bob
Cursor .cursorrules	--target markdown → copiar SKILL.md	.cursorrules do Cursor IDE
Windsurf / Cline / Continue	--target claude → copiar	VS Code, IntelliJ, Vim

Por que isso importa

• ⚡ 99% mais rápido — Dias de preparação manual de dados → 15–45 minutos
• 🎯 Qualidade de AI Skill — Arquivos SKILL.md com mais de 500 linhas com exemplos, padrões e guias
• 📊 Chunks prontos para RAG — Chunking inteligente que preserva blocos de código e mantém o contexto
• 🎬 Vídeos — Extraia código, transcrições e conhecimento estruturado do YouTube e vídeos locais
• 🔄 Multi-fonte — Combine 18 tipos de fontes (docs, GitHub, PDFs, vídeos, notebooks, wikis e mais) em um único ativo de conhecimento
• 🌐 Uma preparação, todos os destinos — Exporte o mesmo ativo para 21 plataformas sem precisar recoletá-lo
• ✅ Testado em batalha — Mais de 3.700 testes, mais de 24 presets de frameworks, pronto para produção

🚀 Início Rápido (3 Comandos)

# 1. Instalar
pip install skill-seekers

# 2. Criar skill a partir de qualquer fonte
skill-seekers create https://docs.django.com/

# 3. Empacotar para sua plataforma de IA
skill-seekers package output/django --target claude

Pronto! Agora você tem output/django-claude.zip pronto para usar.

# Use um agente de IA diferente para o aprimoramento (padrão: claude)
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent kimi
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent codex
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent-cmd "my-custom-agent run"

🛰️ Escaneamento de projeto com IA (novo)

Aponte o scan para qualquer projeto e um agente de IA lê seus manifestos, README, Dockerfile/CI e imports amostrados do código-fonte — então emite uma configuração por framework detectado mais um <project>-codebase.json para o seu próprio código. Fixa a versão detectada, de modo que reexecutar reporta as mudanças de versão:

skill-seekers scan ./my-react-app --out ./configs/scanned/
# → react.json, vite.json, tailwind.json, jest.json, my-react-app-codebase.json

# Depois construa qualquer uma delas
skill-seekers create ./configs/scanned/react.json

Se uma detecção não tiver um preset existente, a IA gera uma configuração nova; ao sair, você pode opcionalmente publicá-la de volta no registro da comunidade.

Outras Fontes (18 Suportadas)

# Repositório GitHub
skill-seekers create facebook/react

# Projeto local
skill-seekers create ./my-project

# Documento PDF
skill-seekers create manual.pdf

# Documento Word
skill-seekers create report.docx

# E-book EPUB
skill-seekers create book.epub

# Jupyter Notebook
skill-seekers create notebook.ipynb

# Especificação OpenAPI
skill-seekers create openapi.yaml

# Apresentação PowerPoint
skill-seekers create presentation.pptx

# Documento AsciiDoc
skill-seekers create guide.adoc

# Arquivo HTML local (auto-detectado pela extensão)
skill-seekers create page.html

# Diretório inteiro de arquivos HTML (auto-detectado para diretórios predominantemente HTML)
skill-seekers create ./mirror_output/site/

# Forçar modo HTML em um diretório misto/com muito código
skill-seekers create ./repo/ --html-path ./repo/docs/build/html/

# Feed RSS/Atom
skill-seekers create feed.rss

# Man page
skill-seekers create curl.1

# Vídeo (YouTube, Vimeo ou arquivo local — requer skill-seekers[video])
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
# Primeira vez? Instale automaticamente as dependências visuais com detecção de GPU:
skill-seekers create --setup

# Wiki Confluence
skill-seekers create --space-key TEAM --name wiki

# Páginas Notion
skill-seekers create --database-id ... --name docs

# Exportação de chat Slack/Discord
skill-seekers create --chat-export-path ./slack-export --name team-chat

Exporte para Qualquer Lugar

# Empacote para múltiplas plataformas
for platform in claude gemini openai langchain; do
  skill-seekers package output/django --target $platform
done

O que é o Skill Seekers?

O Skill Seekers é a camada de dados para sistemas de IA. Ele transforma 18 tipos de fontes — sites de documentação, repositórios GitHub, PDFs, vídeos, Jupyter Notebooks, documentos Word/EPUB/AsciiDoc, especificações OpenAPI, apresentações PowerPoint, feeds RSS, man pages, wikis Confluence, páginas Notion, exportações Slack/Discord e mais — em ativos de conhecimento estruturado para qualquer destino de IA:

Caso de Uso	O que você obtém	Exemplos
AI Skills	SKILL.md abrangente + referências	Claude Code, Gemini, GPT
Pipelines RAG	Documentos fragmentados com metadados ricos	LangChain, LlamaIndex, Haystack
Bancos de Dados Vetoriais	Dados pré-formatados prontos para upload	Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS
Assistentes de Programação com IA	Arquivos de contexto que sua IDE lê automaticamente	Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev

📚 Documentação

Quero...	Leia isto
Começar rapidamente	Início Rápido - 3 comandos até a primeira skill
Entender os conceitos	Conceitos Fundamentais - Como funciona
Coletar fontes	Guia de Coleta - Todos os tipos de fontes
Aprimorar skills	Guia de Aprimoramento - Aprimoramento com IA
Exportar skills	Guia de Empacotamento - Exportação para plataformas
Consultar comandos	Referência CLI - Todos os 20 comandos
Configurar	Formato de Configuração - Especificação JSON
Resolver problemas	Solução de Problemas - Problemas comuns

Documentação completa: docs/README.md

O Skill Seekers substitui dias de pré-processamento manual com os seguintes passos:

1. Coleta — Docs, repositórios GitHub, bases de código locais, PDFs, vídeos, Jupyter Notebooks, wikis e mais de 10 outros tipos de fontes
2. Análise — Parsing AST profundo, detecção de padrões, extração de APIs
3. Estruturação — Arquivos de referência categorizados com metadados
4. Aprimoramento — Geração de SKILL.md com IA (Claude, Gemini ou local)
5. Exportação — 16 formatos específicos por plataforma a partir de um único ativo

Por que Usar o Skill Seekers?

Para Construtores de AI Skills (Claude, Gemini, OpenAI)

• 🎯 Skills de nível de produção — Arquivos SKILL.md com mais de 500 linhas com exemplos de código, padrões e guias
• 🔄 Workflows de aprimoramento — Aplique security-focus, architecture-comprehensive ou presets YAML personalizados
• 🎮 Qualquer domínio — Motores de jogos (Godot, Unity), frameworks (React, Django), ferramentas internas
• 🔧 Equipes — Combine documentação interna + código em uma única fonte da verdade
• 📚 Qualidade — Aprimorado por IA com exemplos, referência rápida e orientação de navegação

Para Construtores de RAG e Engenheiros de IA

• 🤖 Dados prontos para RAG — Documents LangChain, TextNodes LlamaIndex, Documents Haystack pré-fragmentados
• 🚀 99% mais rápido — Dias de pré-processamento → 15–45 minutos
• 📊 Metadados inteligentes — Categorias, fontes, tipos → melhor precisão de recuperação
• 🔄 Multi-fonte — Combine docs + GitHub + PDFs + vídeos em um pipeline
• 🌐 Agnóstico de plataforma — Exporte para qualquer banco vetorial ou framework sem recoleta

Para Usuários de Assistentes de Programação com IA

• 💻 Cursor / Windsurf / Cline — Gere .cursorrules / .windsurfrules / .clinerules automaticamente
• 🎯 Contexto persistente — A IA "conhece" seus frameworks sem prompts repetidos
• 📚 Sempre atualizado — Atualize o contexto em minutos quando a documentação mudar

Funcionalidades Principais

🌐 Coleta de Documentação

• ✅ Descoberta SPA Inteligente - Descoberta em três camadas para sites SPA em JavaScript (sitemap.xml → llms.txt → renderização com navegador headless)
• ✅ Suporte a llms.txt - Detecta e usa automaticamente arquivos de documentação prontos para LLM (10x mais rápido)
• ✅ Scraper Universal - Funciona com QUALQUER site de documentação
• ✅ Categorização Inteligente - Organiza conteúdo automaticamente por tópico
• ✅ Detecção de Linguagem de Código - Reconhece Python, JavaScript, C++, GDScript, etc.
• ✅ Mais de 24 Presets Prontos - Godot, React, Vue, Django, FastAPI e mais

📄 Suporte a PDF

• ✅ Extração Básica de PDF - Extraia texto, código e imagens de arquivos PDF
• ✅ OCR para PDFs Digitalizados - Extraia texto de documentos digitalizados
• ✅ PDFs Protegidos por Senha - Processe PDFs criptografados
• ✅ Extração de Tabelas - Extraia tabelas complexas de PDFs
• ✅ Processamento Paralelo - 3x mais rápido para PDFs grandes
• ✅ Cache Inteligente - 50% mais rápido em re-execuções

🎬 Extração de Vídeo

• ✅ YouTube e Vídeos Locais - Extraia transcrições, código na tela e conhecimento estruturado de vídeos
• ✅ Análise Visual de Frames - Extração OCR de editores de código, terminais, slides e diagramas
• ✅ Detecção Automática de GPU - Instala automaticamente a versão correta do PyTorch (CUDA/ROCm/MPS/CPU)
• ✅ Aprimoramento com IA - Dois passes: limpeza de artefatos OCR + geração de SKILL.md polido
• ✅ Recorte Temporal - Extraia seções específicas com --start-time e --end-time
• ✅ Suporte a Playlists - Processe em lote todos os vídeos de uma playlist do YouTube
• ✅ Fallback com Vision API - Use Claude Vision para frames OCR de baixa confiança

🐙 Análise de Repositórios GitHub

• ✅ Análise Profunda de Código - Parsing AST para Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go
• ✅ Extração de API - Funções, classes, métodos com parâmetros e tipos
• ✅ Metadados do Repositório - README, árvore de arquivos, distribuição de linguagens, stars/forks
• ✅ GitHub Issues e PRs - Obtenha issues abertas/fechadas com labels e milestones
• ✅ CHANGELOG e Releases - Extração automática do histórico de versões
• ✅ Detecção de Conflitos - Compare APIs documentadas vs implementação real do código
• ✅ Integração MCP - Linguagem natural: "Colete o repositório GitHub facebook/react"

🔄 Coleta Unificada Multi-Fonte

• ✅ Combine Múltiplas Fontes - Misture documentação + GitHub + PDF em uma skill
• ✅ Detecção de Conflitos - Encontra automaticamente discrepâncias entre docs e código
• ✅ Mesclagem Inteligente - Resolução de conflitos baseada em regras ou com IA
• ✅ Relatórios Transparentes - Comparação lado a lado com avisos ⚠️
• ✅ Análise de Lacunas na Documentação - Identifica docs desatualizadas e funcionalidades não documentadas
• ✅ Fonte Única da Verdade - Uma skill mostrando tanto a intenção (docs) quanto a realidade (código)
• ✅ Retrocompatível - Configurações legadas de fonte única continuam funcionando

🤖 Suporte a Múltiplas Plataformas LLM

• ✅ 12 Plataformas LLM - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Markdown Genérico, OpenCode, Kimi (Moonshot AI), DeepSeek AI, Qwen (Alibaba), OpenRouter, Together AI, Fireworks AI
• ✅ Coleta Universal - A mesma documentação funciona para todas as plataformas
• ✅ Empacotamento Específico por Plataforma - Formatos otimizados para cada LLM
• ✅ Exportação com Um Comando - Flag --target seleciona a plataforma
• ✅ Dependências Opcionais - Instale apenas o que precisa
• ✅ 100% Retrocompatível - Workflows existentes do Claude permanecem inalterados

Plataforma	Formato	Upload	Aprimoramento	API Key	Endpoint Personalizado
Claude AI	ZIP + YAML	✅ Automático	✅ Sim	ANTHROPIC_API_KEY	ANTHROPIC_BASE_URL
Google Gemini	tar.gz	✅ Automático	✅ Sim	GOOGLE_API_KEY	-
OpenAI ChatGPT	ZIP + Vector Store	✅ Automático	✅ Sim	OPENAI_API_KEY	-
MiniMax AI	ZIP + Knowledge Files	✅ Automático	✅ Sim	MINIMAX_API_KEY	-
Markdown Genérico	ZIP	❌ Manual	❌ Não	-	-

# Claude (padrão - sem alterações necessárias!)
skill-seekers package output/react/
skill-seekers upload react.zip

# Google Gemini
pip install skill-seekers[gemini]
skill-seekers package output/react/ --target gemini
skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini

# OpenAI ChatGPT
pip install skill-seekers[openai]
skill-seekers package output/react/ --target openai
skill-seekers upload react-openai.zip --target openai

# MiniMax AI
pip install skill-seekers[minimax]
skill-seekers package output/react/ --target minimax
skill-seekers upload react-minimax.zip --target minimax

# Markdown Genérico (exportação universal)
skill-seekers package output/react/ --target markdown
# Use os arquivos markdown diretamente em qualquer LLM

🔧 Use seu próprio provedor de IA (endpoints compatíveis com OpenAI + assinaturas, sem necessidade de créditos da Anthropic)

A etapa opcional de aprimoramento com IA (usada por create, scan e enhance) não requer uma chave da Anthropic. Você tem três formas de alimentá-la:

1. Use uma assinatura que você já paga — sem créditos de API (modo de agente LOCAL)

O Skill Seekers pode delegar para uma CLI de agente de programação na qual você já está logado, de modo que o aprimoramento roda no seu plano existente em vez de tokens de API cobrados:

skill-seekers create <source> --agent codex     # CLI OpenAI Codex → seu ChatGPT Plus
skill-seekers create <source> --agent claude    # Claude Code      → seu Claude Pro/Max

Agentes suportados: claude, codex, copilot, opencode, kimi e custom (combine --agent custom com --agent-cmd "<your-cli> ..." para usar qualquer outra ferramenta).

2. Qualquer provedor compatível com OpenAI (OpenRouter, Groq, Cerebras, Mistral, NVIDIA NIM, …)

Todos eles expõem um endpoint /v1 compatível com OpenAI. Aponte o Skill Seekers para um deles com três variáveis de ambiente — ele detecta OPENAI_API_KEY, e o SDK da OpenAI respeita OPENAI_BASE_URL automaticamente:

export OPENAI_API_KEY="<your provider key>"
export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"   # endpoint do provedor (veja a tabela)
export OPENAI_MODEL="<a model that provider offers>"     # obrigatório — o padrão gpt-4o não existirá em outros provedores
skill-seekers create <source>

Provedor	OPENAI_BASE_URL
OpenRouter	https://openrouter.ai/api/v1
Groq	https://api.groq.com/openai/v1
Cerebras	https://api.cerebras.ai/v1
Mistral	https://api.mistral.ai/v1
NVIDIA NIM	https://integrate.api.nvidia.com/v1

A detecção de provedor escolhe a primeira variável de ambiente de API key que encontrar (ANTHROPIC_API_KEY → GOOGLE_API_KEY → OPENAI_API_KEY → MOONSHOT_API_KEY). Defina SKILL_SEEKER_PROVIDER para forçar um provedor específico, ou garanta que as chaves de prioridade mais alta não estejam definidas.

3. Endpoints compatíveis com Claude (ex.: GLM, proxies)

export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-claude-compatible-endpoint/v1"

Google Gemini (GOOGLE_API_KEY) e Kimi/Moonshot (MOONSHOT_API_KEY) também são suportados nativamente. Consulte a Referência de Variáveis de Ambiente para a lista completa, incluindo substituições de modelo por provedor.

Instalação:

# Instalar com suporte ao Gemini
pip install skill-seekers[gemini]

# Instalar com suporte ao OpenAI
pip install skill-seekers[openai]

# Instalar com suporte ao MiniMax
pip install skill-seekers[minimax]

# Instalar com todas as plataformas LLM
pip install skill-seekers[all-llms]

🔗 Integrações com Frameworks RAG

• ✅ LangChain Documents - Exportação direta para formato Document com page_content + metadados

  • Ideal para: Cadeias de QA, recuperadores, armazenamentos vetoriais, agentes
  • Exemplo: Pipeline RAG LangChain
  • Guia: Integração LangChain

• ✅ LlamaIndex TextNodes - Exportação para formato TextNode com IDs únicos + embeddings

  • Ideal para: Motores de consulta, motores de chat, contexto de armazenamento
  • Exemplo: Motor de Consulta LlamaIndex
  • Guia: Integração LlamaIndex

• ✅ Formato Pinecone-Ready - Otimizado para upload em bancos de dados vetoriais

  • Ideal para: Busca vetorial em produção, busca semântica, busca híbrida
  • Exemplo: Upload Pinecone
  • Guia: Integração Pinecone

Exportação Rápida:

# LangChain Documents (JSON)
skill-seekers package output/django --target langchain
# → output/django-langchain.json

# LlamaIndex TextNodes (JSON)
skill-seekers package output/django --target llama-index
# → output/django-llama-index.json

# Markdown (Universal)
skill-seekers package output/django --target markdown
# → output/django-markdown/SKILL.md + references/

Guia Completo de Pipeline RAG: Documentação de Pipelines RAG

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🧠 Integrações com Assistentes de Programação com IA

Transforme qualquer documentação de framework em contexto especializado de programação para mais de 4 assistentes de IA:

• ✅ Cursor IDE - Gere .cursorrules para sugestões de código com IA

  • Ideal para: Geração de código específica de framework, padrões consistentes
  • Funciona com: Cursor IDE (fork do VS Code)
  • Guia: Integração Cursor
  • Exemplo: Cursor React Skill

• ✅ Windsurf - Personalize o contexto do assistente de IA do Windsurf com .windsurfrules

  • Ideal para: Assistência de IA nativa na IDE, programação baseada em fluxo
  • Funciona com: Windsurf IDE da Codeium
  • Guia: Integração Windsurf
  • Exemplo: Contexto FastAPI Windsurf

• ✅ Cline (VS Code) - Prompts de sistema + MCP para agente VS Code

  • Ideal para: Geração de código agentiva no VS Code
  • Funciona com: Extensão Cline para VS Code
  • Guia: Integração Cline
  • Exemplo: Assistente Django Cline

• ✅ Continue.dev - Servidores de contexto para IA agnóstica de IDE

  • Ideal para: Ambientes multi-IDE (VS Code, JetBrains, Vim), provedores de LLM personalizados
  • Funciona com: Qualquer IDE com plugin Continue.dev
  • Guia: Integração Continue
  • Exemplo: Contexto Universal Continue

Exportação Rápida para Ferramentas de Programação com IA:

# Para qualquer assistente de programação com IA (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev)
skill-seekers create --config configs/django.json
skill-seekers package output/django --target claude  # ou --target markdown

# Copie para seu projeto (exemplo para Cursor)
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules

# Ou para Windsurf
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md

# Ou para Cline
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules

# Ou para Continue.dev (servidor HTTP)
python examples/continue-dev-universal/context_server.py
# Configure em ~/.continue/config.json

Hub de Integrações: Todas as Integrações com Sistemas de IA

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🌊 Arquitetura GitHub de Três Fluxos

• ✅ Análise em Três Fluxos - Divide repositórios GitHub em fluxos de Código, Docs e Insights
• ✅ Analisador de Codebase Unificado - Funciona com URLs do GitHub E caminhos locais
• ✅ C3.x como Profundidade de Análise - Escolha 'basic' (1-2 min) ou 'c3x' (20-60 min)
• ✅ Geração Aprimorada de Router - Metadados do GitHub, quick start do README, problemas comuns
• ✅ Integração de Issues - Principais problemas e soluções dos GitHub Issues
• ✅ Keywords de Roteamento Inteligente - Labels do GitHub com peso 2x para melhor detecção de tópicos

Explicação dos Três Fluxos:

• Fluxo 1: Código - Análise profunda C3.x (padrões, exemplos, guias, configs, arquitetura)
• Fluxo 2: Docs - Documentação do repositório (README, CONTRIBUTING, docs/*.md)
• Fluxo 3: Insights - Conhecimento da comunidade (issues, labels, stars, forks)

from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer

# Analise repositório GitHub com os três fluxos
analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer()
result = analyzer.analyze(
    source="https://github.com/facebook/react",
    depth="c3x",  # ou "basic" para análise rápida
    fetch_github_metadata=True
)

# Acesse o fluxo de código (análise C3.x)
print(f"Design patterns: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
print(f"Test examples: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}")

# Acesse o fluxo de docs (documentação do repositório)
print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}")

# Acesse o fluxo de insights (metadados do GitHub)
print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}")
print(f"Common issues: {len(result.github_insights['common_problems'])}")

Documentação completa: Resumo da Implementação de Três Fluxos

🔐 Gerenciamento Inteligente de Rate Limit e Configuração

• ✅ Sistema de Configuração Multi-Token - Gerencie múltiplas contas GitHub (pessoal, trabalho, OSS)
  • Armazenamento seguro de configurações em ~/.config/skill-seekers/config.json (permissões 600)
  • Estratégias de rate limit por perfil: prompt, wait, switch, fail
  • Timeout configurável por perfil (padrão: 30 min, evita esperas indefinidas)
  • Cadeia de fallback inteligente: Argumento CLI → Variável de ambiente → Arquivo de configuração → Prompt
  • Gerenciamento de API keys para Claude, Gemini, OpenAI
• ✅ Assistente de Configuração Interativo - Interface de terminal elegante para fácil configuração
  • Integração com navegador para criação de tokens (abre automaticamente GitHub, etc.)
  • Validação de tokens e teste de conexão
  • Exibição visual de status com código de cores
• ✅ Gerenciador Inteligente de Rate Limit - Chega de esperas indefinidas!
  • Aviso prévio sobre rate limits (60/hora vs 5000/hora)
  • Detecção em tempo real das respostas da API do GitHub
  • Contadores regressivos ao vivo com progresso
  • Troca automática de perfil quando limitado
  • Quatro estratégias: prompt (perguntar), wait (contagem regressiva), switch (tentar outro), fail (abortar)
• ✅ Capacidade de Retomada - Continue trabalhos interrompidos
  • Salvamento automático de progresso em intervalos configuráveis (padrão: 60 seg)
  • Liste todos os trabalhos retomáveis com detalhes de progresso
  • Limpeza automática de trabalhos antigos (padrão: 7 dias)
• ✅ Suporte CI/CD - Modo não interativo para automação
  • Flag --non-interactive falha rapidamente sem prompts
  • Flag --profile para selecionar conta GitHub específica
  • Mensagens de erro claras para logs de pipeline

Configuração Rápida:

# Configuração única (5 minutos)
skill-seekers config --github

# Use perfil específico para repos privados
skill-seekers create mycompany/private-repo --profile work

# Modo CI/CD (falha rápida, sem prompts)
skill-seekers create owner/repo --non-interactive

# Retomar trabalho interrompido
skill-seekers resume --list
skill-seekers resume github_react_20260117_143022

Estratégias de Rate Limit Explicadas:

• prompt (padrão) - Pergunta o que fazer quando limitado (esperar, trocar, configurar token, cancelar)
• wait - Espera automaticamente com contador regressivo (respeita timeout)
• switch - Tenta automaticamente o próximo perfil disponível (para configurações multi-conta)
• fail - Falha imediatamente com erro claro (ideal para CI/CD)

🎯 Bootstrap Skill - Auto-Hospedagem

Gere o skill-seekers como uma skill para uso dentro do seu agente de IA (Claude Code, Kimi, Codex, etc.):

# Gere a skill
./scripts/bootstrap_skill.sh

# Instale no Claude Code
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/

O que você obtém:

• ✅ Documentação completa da skill - Todos os comandos CLI e padrões de uso
• ✅ Referência de comandos CLI - Cada ferramenta e suas opções documentadas
• ✅ Exemplos de início rápido - Workflows comuns e melhores práticas
• ✅ Documentação de API auto-gerada - Análise de código, padrões e exemplos

🔐 Repositórios Privados de Configuração

• ✅ Fontes de Config Baseadas em Git - Busque configs de repositórios Git privados/de equipe
• ✅ Gerenciamento Multi-Fonte - Registre repositórios ilimitados do GitHub, GitLab, Bitbucket
• ✅ Colaboração em Equipe - Compartilhe configs personalizadas entre equipes de 3-5 pessoas
• ✅ Suporte Empresarial - Escale para mais de 500 desenvolvedores com resolução baseada em prioridade
• ✅ Autenticação Segura - Tokens em variáveis de ambiente (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN)
• ✅ Cache Inteligente - Clone uma vez, receba atualizações automaticamente
• ✅ Modo Offline - Trabalhe com configs em cache quando estiver offline

🤖 Análise de Codebase (C3.x)

C3.4: Extração de Padrões de Configuração com Aprimoramento por IA

• ✅ 9 Formatos de Config - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose
• ✅ 7 Tipos de Padrão - Banco de dados, API, logging, cache, e-mail, autenticação, configurações de servidor
• ✅ Aprimoramento por IA - Análise de IA opcional em modo duplo (API + LOCAL)
  • Explica o que cada config faz
  • Sugere melhores práticas e melhorias
  • Análise de segurança - Encontra segredos hardcoded, credenciais expostas
• ✅ Auto-Documentação - Gera documentação JSON + Markdown de todas as configs
• ✅ Integração MCP - Ferramenta extract_config_patterns com suporte a aprimoramento

C3.3: Guias How-To Aprimorados por IA

• ✅ Aprimoramento Abrangente por IA - Transforma guias básicos em tutoriais profissionais
• ✅ 5 Melhorias Automáticas - Descrições de etapas, troubleshooting, pré-requisitos, próximos passos, casos de uso
• ✅ Suporte Dual-Mode - Modo API (Claude API) ou modo LOCAL (Claude Code CLI)
• ✅ Sem Custo com Modo LOCAL - Aprimoramento GRATUITO usando seu plano Claude Code Max
• ✅ Transformação de Qualidade - Templates de 75 linhas → guias abrangentes de mais de 500 linhas

Uso:

# Análise rápida (1-2 min, apenas funcionalidades básicas)
skill-seekers scan tests/ --quick

# Análise abrangente com IA (20-60 min, todas as funcionalidades)
skill-seekers scan tests/ --comprehensive

# Com aprimoramento por IA
skill-seekers scan tests/ --enhance

Documentação Completa: docs/features/HOW_TO_GUIDES.md

🔄 Presets de Workflow de Aprimoramento

Pipelines de aprimoramento reutilizáveis definidos em YAML que controlam como a IA transforma sua documentação bruta em uma skill polida.

• ✅ 5 Presets Incluídos — default, minimal, security-focus, architecture-comprehensive, api-documentation
• ✅ Presets Definidos pelo Usuário — Adicione workflows personalizados em ~/.config/skill-seekers/workflows/
• ✅ Múltiplos Workflows — Encadeie dois ou mais workflows em um comando
• ✅ CLI Totalmente Gerenciada — Liste, inspecione, copie, adicione, remova e valide workflows

# Aplique um único workflow
skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus

# Encadeie múltiplos workflows (aplicados em ordem)
skill-seekers create ./my-project \
  --enhance-workflow security-focus \
  --enhance-workflow minimal

# Gerencie presets
skill-seekers workflows list                          # Liste todos (incluídos + usuário)
skill-seekers workflows show security-focus           # Exiba conteúdo YAML
skill-seekers workflows copy security-focus           # Copie para diretório do usuário para edição
skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml        # Instale um preset personalizado
skill-seekers workflows remove my-workflow            # Remova um preset do usuário
skill-seekers workflows validate security-focus       # Valide a estrutura do preset

# Copie múltiplos de uma vez
skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation

# Adicione múltiplos arquivos de uma vez
skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml

# Remova múltiplos de uma vez
skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b

Formato de preset YAML:

name: security-focus
description: "Security-focused review: vulnerabilities, auth, data handling"
version: "1.0"
stages:
  - name: vulnerabilities
    type: custom
    prompt: "Review for OWASP top 10 and common security vulnerabilities..."
  - name: auth-review
    type: custom
    prompt: "Examine authentication and authorisation patterns..."
    uses_history: true

⚡ Performance e Escalabilidade

• ✅ Modo Assíncrono - Coleta 2-3x mais rápida com async/await (use a flag --async)
• ✅ Suporte a Documentações Grandes - Processe docs de 10K-40K+ páginas com divisão inteligente
• ✅ Skills Router/Hub - Roteamento inteligente para sub-skills especializadas
• ✅ Coleta Paralela - Processe múltiplas skills simultaneamente
• ✅ Checkpoint/Retomada - Nunca perca progresso em coletas longas
• ✅ Sistema de Cache - Colete uma vez, reconstrua instantaneamente

🤖 Geração de Skills Agnóstica ao Agente

• ✅ Suporte Multi-Agente - Gere skills para Claude, Kimi, Codex, Copilot, OpenCode ou qualquer agente personalizado via flag --agent
• ✅ Comandos de Agente Personalizados - Use --agent-cmd para especificar um comando CLI de agente personalizado para o aprimoramento
• ✅ Flags Universais - --agent e --agent-cmd disponíveis em todos os comandos (create, scrape, github, pdf, etc.)

📦 Pipeline do Marketplace

• ✅ Publicação no Marketplace - Publique skills em repositórios do marketplace de plugins do Claude Code
• ✅ Pipeline de Ponta a Ponta - Da fonte de documentação à entrada publicada no marketplace

✅ Garantia de Qualidade

• ✅ Totalmente Testado - Mais de 3.700 testes com cobertura abrangente

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📦 Instalação

# Instalação básica (coleta de documentação, análise GitHub, PDF, empacotamento)
pip install skill-seekers

# Com suporte a todas as plataformas LLM
pip install skill-seekers[all-llms]

# Com servidor MCP
pip install skill-seekers[mcp]

# Tudo incluído
pip install skill-seekers[all]

Precisa de ajuda para escolher? Execute o assistente de configuração:

skill-seekers-setup

Opções de Instalação

Instalação	Funcionalidades
pip install skill-seekers	Coleta, análise GitHub, PDF, todas as plataformas
pip install skill-seekers[gemini]	+ Suporte ao Google Gemini
pip install skill-seekers[openai]	+ Suporte ao OpenAI ChatGPT
pip install skill-seekers[all-llms]	+ Todas as plataformas LLM
pip install skill-seekers[mcp]	+ Servidor MCP para Claude Code, Cursor, etc.
pip install skill-seekers[video]	+ Extração de transcrições e metadados do YouTube/Vimeo
pip install skill-seekers[video-full]	+ Transcrição Whisper e extração visual de frames
pip install skill-seekers[jupyter]	+ Suporte a Jupyter Notebook
pip install skill-seekers[pptx]	+ Suporte a PowerPoint
pip install skill-seekers[confluence]	+ Suporte a wiki Confluence
pip install skill-seekers[notion]	+ Suporte a páginas Notion
pip install skill-seekers[rss]	+ Suporte a feeds RSS/Atom
pip install skill-seekers[chat]	+ Suporte a exportação de chat Slack/Discord
pip install skill-seekers[asciidoc]	+ Suporte a documentos AsciiDoc
pip install skill-seekers[all]	Tudo habilitado

Dependências visuais de vídeo (detecção de GPU): Após instalar skill-seekers[video-full], execute skill-seekers create --setup para detectar automaticamente sua GPU e instalar a variante correta do PyTorch + easyocr. Esta é a forma recomendada de instalar as dependências de extração visual.

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🚀 Workflow de Instalação com Um Comando

A forma mais rápida de ir da configuração à skill enviada — automação completa:

# Instale a skill React a partir das configs oficiais (upload automático para o Claude)
skill-seekers install --config react

# Instale a partir de arquivo de configuração local
skill-seekers install --config configs/custom.json

# Instale sem fazer upload (apenas empacotar)
skill-seekers install --config django --no-upload

# Visualize o workflow sem executar
skill-seekers install --config react --dry-run

Tempo: 20-45 minutos no total | Qualidade: Pronto para produção (9/10) | Custo: Gratuito

Fases executadas:

📥 FASE 1: Buscar Configuração (se nome da config for fornecido)
📖 FASE 2: Coletar Documentação
✨ FASE 3: Aprimoramento com IA (OBRIGATÓRIO - sem opção de pular)
📦 FASE 4: Empacotar Skill
☁️  FASE 5: Upload para o Claude (opcional, requer API key)

Requisitos:

• Variável de ambiente ANTHROPIC_API_KEY (para upload automático)
• Plano Claude Code Max (para aprimoramento com IA local), ou use --agent para selecionar um agente de IA diferente

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📊 Matriz de Funcionalidades

O Skill Seekers suporta 12 plataformas LLM, 8 destinos RAG/vetoriais, 18 tipos de fontes e paridade completa de funcionalidades em todos os destinos.

Plataformas: Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Markdown Genérico, OpenCode, Kimi (Moonshot AI), DeepSeek AI, Qwen (Alibaba), OpenRouter, Together AI, Fireworks AI Tipos de Fontes: Sites de documentação, repositórios GitHub, PDFs, Word (.docx), EPUB, Vídeo, Codebases locais, Jupyter Notebooks, HTML local, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), feeds RSS/Atom, Man pages, wikis Confluence, páginas Notion, exportações de chat Slack/Discord

Consulte a Matriz Completa de Funcionalidades para suporte detalhado por plataforma e funcionalidade.

Comparação Rápida de Plataformas

Funcionalidade	Claude	Gemini	OpenAI	MiniMax	Markdown
Formato	ZIP + YAML	tar.gz	ZIP + Vector	ZIP + Knowledge	ZIP
Upload	✅ API	✅ API	✅ API	✅ API	❌ Manual
Aprimoramento	✅ Sonnet 4	✅ 2.0 Flash	✅ GPT-4o	✅ M3	❌ Nenhum
Todos os Modos de Skill	✅	✅	✅	✅	✅

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Exemplos de Uso

Coleta de Documentação

# Coletar site de documentação
skill-seekers create --config configs/react.json

# Coleta rápida sem configuração
skill-seekers create https://react.dev --name react

# Com modo assíncrono (3x mais rápido)
skill-seekers create --config configs/godot.json --async --workers 8

# Use um agente de IA específico para o aprimoramento
skill-seekers create --config configs/react.json --agent kimi

Extração de PDF

# Extração básica de PDF
skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill

# Funcionalidades avançadas
skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill \
    --extract-tables \        # Extrair tabelas
    --parallel \              # Processamento paralelo rápido
    --workers 8               # Usar 8 núcleos de CPU

# PDFs digitalizados (requer: pip install pytesseract Pillow)
skill-seekers create --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr

Extração de Vídeo

# Instalar suporte a vídeo
pip install skill-seekers[video]        # Transcrições + metadados
pip install skill-seekers[video-full]   # + Whisper + extração visual de frames

# Detectar GPU automaticamente e instalar dependências visuais (PyTorch + easyocr)
skill-seekers create --setup

# Extrair de vídeo do YouTube
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial

# Extrair de uma playlist do YouTube
skill-seekers create --video-playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist

# Extrair de um arquivo de vídeo local
skill-seekers create --video-file recording.mp4 --name myrecording

# Extrair com análise visual de frames (requer dependências video-full)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual

# Com aprimoramento por IA (limpa OCR + gera SKILL.md polido)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2

# Recortar seção específica de um vídeo (suporta segundos, MM:SS, HH:MM:SS)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00

# Usar Vision API para frames OCR de baixa confiança (requer ANTHROPIC_API_KEY)
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr

# Reconstruir skill a partir de dados previamente extraídos (pular download)
skill-seekers create --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial

Guia completo: Consulte docs/VIDEO_GUIDE.md para referência CLI completa, detalhes do pipeline visual, opções de aprimoramento com IA e troubleshooting.

Análise de Repositórios GitHub

# Coleta básica de repositório
skill-seekers create facebook/react

# Com autenticação (rate limits mais altos)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
skill-seekers create facebook/react

# Personalizar o que incluir
skill-seekers create django/django \
    --include-issues \        # Extrair GitHub Issues
    --max-issues 100 \        # Limitar quantidade de issues
    --include-changelog       # Extrair CHANGELOG.md

Coleta Unificada Multi-Fonte

Combine documentação + GitHub + PDF em uma skill unificada com detecção de conflitos:

# Use configs unificadas existentes
skill-seekers create --config configs/react_unified.json
skill-seekers create --config configs/django_unified.json

# Ou crie uma config unificada
cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF'
{
  "name": "myframework",
  "merge_mode": "rule-based",
  "sources": [
    {
      "type": "documentation",
      "base_url": "https://docs.myframework.com/",
      "max_pages": 200
    },
    {
      "type": "github",
      "repo": "owner/myframework",
      "code_analysis_depth": "surface"
    }
  ]
}
EOF

skill-seekers create --config configs/myframework_unified.json

A Detecção de Conflitos encontra automaticamente:

• 🔴 Ausente no código (alta): Documentado mas não implementado
• 🟡 Ausente nos docs (média): Implementado mas não documentado
• ⚠️ Assinatura incompatível: Parâmetros/tipos diferentes
• ℹ️ Descrição incompatível: Explicações diferentes

Guia Completo: Consulte docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md para documentação completa.

Repositórios Privados de Configuração

Compartilhe configs personalizadas entre equipes usando repositórios Git privados:

# Opção 1: Usando ferramentas MCP (recomendado)
# Registre o repositório privado da sua equipe
add_config_source(
    name="team",
    git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git",
    token_env="GITHUB_TOKEN"
)

# Busque config do repositório da equipe
fetch_config(source="team", config_name="internal-api")

Plataformas Suportadas:

• GitHub (GITHUB_TOKEN), GitLab (GITLAB_TOKEN), Gitea (GITEA_TOKEN), Bitbucket (BITBUCKET_TOKEN)

Guia Completo: Consulte docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md para documentação completa.

Como Funciona

graph LR
    A[Site de Documentação] --> B[Skill Seekers]
    B --> C[Coletor]
    B --> D[Aprimoramento IA]
    B --> E[Empacotador]
    C --> F[Referências Organizadas]
    D --> F
    F --> E
    E --> G[AI Skill .zip]
    G --> H[Upload para a plataforma de IA]

0. Detectar llms.txt - Verifica primeiro por llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt (parte da Descoberta SPA Inteligente)
1. Coletar: Extrai todas as páginas da documentação
2. Categorizar: Organiza o conteúdo em tópicos (API, guias, tutoriais, etc.)
3. Aprimorar: IA analisa os docs e cria SKILL.md abrangente com exemplos (suporta múltiplos agentes via --agent)
4. Empacotar: Empacota tudo em um arquivo .zip pronto para a plataforma

Arquitetura

O sistema é organizado em 8 módulos principais e 5 módulos utilitários (~200 classes no total):

Módulo	Propósito	Classes principais
CLICore	Despachante de comandos no estilo Git	CLIDispatcher, SourceDetector, CreateCommand
Scrapers	18 extratores por tipo de fonte	DocToSkillConverter, DocumentSkillBuilder (camada de construção compartilhada), UnifiedScraper
Adaptors	20+ formatos de plataformas de saída	SkillAdaptor (ABC), ClaudeAdaptor, LangChainAdaptor
Analysis	Pipeline de análise de codebase C3.x	UnifiedCodebaseAnalyzer, PatternRecognizer, 10 detectores GoF
Enhancement	Aprimoramento de skills com IA via AgentClient	AgentClient, AIEnhancer, UnifiedEnhancer, WorkflowEngine
Packaging	Empacotar, enviar e instalar skills	PackageSkill, InstallAgent
MCP	Servidor FastMCP (40 ferramentas)	SkillSeekerMCPServer, 10 módulos de ferramentas
Sync	Detecção de mudanças na documentação	ChangeDetector, SyncMonitor, Notifier

Módulos utilitários: Parsers (28 parsers CLI), Storage (S3/GCS/Azure), Embedding (vetores multi-provedor), Benchmark (performance), Utilities (16 helpers compartilhados).

Diagramas UML completos: docs/UML_ARCHITECTURE.md | Projeto StarUML: docs/UML/skill_seekers.mdj | Referência de API em HTML: docs/UML/html/

📋 Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter:

1. Python 3.10 ou superior - Download | Verificar: python3 --version
2. Git - Download | Verificar: git --version
3. 15-30 minutos para a configuração inicial

Primeira vez? → Comece Aqui: Guia de Início Rápido Infalível 🎯

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📤 Enviando Skills para o Claude

Depois que sua skill estiver empacotada, você precisa enviá-la para o Claude:

Opção 1: Upload Automático (via API)

# Configure sua API key (uma única vez)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Empacote e faça upload automaticamente
skill-seekers package output/react/ --upload

# OU faça upload de um .zip existente
skill-seekers upload output/react.zip

Opção 2: Upload Manual (Sem API Key)

# Empacote a skill
skill-seekers package output/react/
# → Cria output/react.zip

# Depois faça upload manualmente:
# - Acesse https://claude.ai/skills
# - Clique em "Upload Skill"
# - Selecione output/react.zip

Opção 3: MCP (Claude Code)

No Claude Code, basta pedir:
"Empacote e faça upload da skill React"

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🤖 Instalando em Agentes de IA

O Skill Seekers pode instalar automaticamente skills em 19 agentes de programação com IA.

# Instalar em agente específico
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor

# Instalar no IBM Bob (local ao projeto: .bob/skills/)
skill-seekers install-agent output/react/ --agent bob

# Instalar em todos os agentes de uma vez
skill-seekers install-agent output/react/ --agent all

# Visualizar sem instalar
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run

Agentes Suportados

Agente	Caminho	Tipo
Claude Code	~/.claude/skills/	Global
Cursor	.cursor/skills/	Projeto
VS Code / Copilot	.github/skills/	Projeto
Amp	~/.amp/skills/	Global
Goose	~/.config/goose/skills/	Global
OpenCode	~/.opencode/skills/	Global
Windsurf	~/.windsurf/skills/	Global
Roo Code	.roo/skills/	Projeto
Cline	.cline/skills/	Projeto
Aider	~/.aider/skills/	Global
Bolt	.bolt/skills/	Projeto
Kilo Code	.kilo/skills/	Projeto
Continue	~/.continue/skills/	Global
Kimi Code	~/.kimi/skills/	Global
IBM Bob	.bob/skills/	Projeto

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🔌 Integração MCP (40 Ferramentas)

O Skill Seekers inclui um servidor MCP para uso com Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline ou IntelliJ IDEA.

# Modo stdio (Claude Code, VS Code + Cline)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp

# Modo HTTP (Cursor, Windsurf, IntelliJ)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765

# Configurar automaticamente todos os agentes de uma vez
./setup_mcp.sh

Todas as 40 ferramentas disponíveis:

• Núcleo (9): list_configs, generate_config, validate_config, estimate_pages, scrape_docs, package_skill, upload_skill, enhance_skill, install_skill
• Estendidas (10): scrape_github, scrape_pdf, unified_scrape, merge_sources, detect_conflicts, add_config_source, fetch_config, list_config_sources, remove_config_source, split_config
• Bancos Vetoriais (4): export_to_chroma, export_to_weaviate, export_to_faiss, export_to_qdrant
• Nuvem (3): cloud_upload, cloud_download, cloud_list

Guia Completo: docs/guides/MCP_SETUP.md

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⚙️ Configuração

Presets Disponíveis (24+)

# Listar todos os presets
# skill-seekers list-configs  # Não disponível na v3.7.0

Categoria	Presets
Frameworks Web	react, vue, angular, svelte, nextjs
Python	django, flask, fastapi, sqlalchemy, pytest
Desenvolvimento de Jogos	godot, pygame, unity
Ferramentas e DevOps	docker, kubernetes, terraform, ansible
Unificados (Docs + GitHub)	react-unified, vue-unified, nextjs-unified e mais

Criando Sua Própria Configuração

# Opção 1: Interativo
skill-seekers create --interactive

# Opção 2: Copie e edite um preset
cp configs/react.json configs/myframework.json
nano configs/myframework.json
skill-seekers create --config configs/myframework.json

Estrutura do Arquivo de Configuração

{
  "name": "myframework",
  "description": "When to use this skill",
  "base_url": "https://docs.myframework.com/",
  "selectors": {
    "main_content": "article",
    "title": "h1",
    "code_blocks": "pre code"
  },
  "url_patterns": {
    "include": ["/docs", "/guide"],
    "exclude": ["/blog", "/about"]
  },
  "categories": {
    "getting_started": ["intro", "quickstart"],
    "api": ["api", "reference"]
  },
  "rate_limit": 0.5,
  "max_pages": 500
}

Onde Armazenar Configurações

A ferramenta busca na seguinte ordem:

1. Caminho exato fornecido
2. ./configs/ (diretório atual)
3. ~/.config/skill-seekers/configs/ (diretório de configuração do usuário)
4. API SkillSeekersWeb.com (configurações predefinidas)

---

📊 O que é Criado

output/
├── godot_data/              # Dados brutos coletados
│   ├── pages/              # Arquivos JSON (um por página)
│   └── summary.json        # Resumo geral
│
└── godot/                   # A skill
    ├── SKILL.md            # Aprimorado com exemplos reais
    ├── references/         # Docs categorizados
    │   ├── index.md
    │   ├── getting_started.md
    │   ├── scripting.md
    │   └── ...
    ├── scripts/            # Vazio (adicione os seus)
    └── assets/             # Vazio (adicione os seus)

---

🐛 Solução de Problemas

Nenhum Conteúdo Extraído?

• Verifique seu seletor main_content
• Tente: article, main, div[role="main"]

Dados Existem Mas Não São Usados?

# Forçar re-coleta
rm -rf output/myframework_data/
skill-seekers create --config configs/myframework.json

Categorias Não Estão Boas?

Edite a seção categories da configuração com palavras-chave melhores.

Quer Atualizar os Docs?

# Apague dados antigos e recolete
rm -rf output/godot_data/
skill-seekers create --config configs/godot.json

Aprimoramento Não Funciona?

# Verifique se a API key está configurada
echo $ANTHROPIC_API_KEY

# Tente o modo LOCAL (usa Claude Code Max, sem necessidade de API key)
skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL

# Monitore o status do aprimoramento em segundo plano
skill-seekers enhance-status output/react/ --watch

Problemas de Rate Limit do GitHub?

# Configure um token GitHub (5000 req/hora vs 60/hora anônimo)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here

# Ou configure múltiplos perfis
skill-seekers config --github

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📈 Performance

Tarefa	Tempo	Observações
Coleta (síncrona)	15-45 min	Apenas na primeira vez, baseada em threads
Coleta (assíncrona)	5-15 min	2-3x mais rápida com a flag --async
Construção	1-3 min	Reconstrução rápida a partir do cache
Reconstrução	<1 min	Com --skip-scrape
Aprimoramento (LOCAL)	30-60 seg	Usa Claude Code Max
Aprimoramento (API)	20-40 seg	Requer API key
Vídeo (transcrição)	1-3 min	YouTube/local, apenas transcrição
Vídeo (visual)	5-15 min	+ extração OCR de frames
Empacotamento	5-10 seg	Criação final do .zip

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🆕 Novidades na v3.6.0

Presets de Workflow

Controle a profundidade da análise com --preset:

skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset quick      # Rápido, superficial
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset standard   # Equilibrado (padrão)
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset comprehensive # Profundo, exaustivo

Flags de Ciclo de Vida

skill-seekers create https://docs.react.dev/ --dry-run    # Pré-visualização sem coleta
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --fresh      # Ignorar cache, recoleta completa
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --resume     # Retomar trabalho interrompido
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --skip-scrape # Reempacotar saída existente

Health Check e Utilitários

skill-seekers doctor                    # Diagnosticar instalação e ambiente
skill-seekers sync-config               # Detectar divergência de configuração
skill-seekers stream <source>           # Ingestão por streaming para documentações grandes
skill-seekers update output/react/      # Atualização incremental
skill-seekers multilang <source>        # Geração de skills multilíngue
skill-seekers quality output/react/     # Relatório de qualidade (adicione --threshold 7 para bloquear: saída diferente de zero abaixo de 7/10)

Opções de RAG Chunking (package)

skill-seekers package output/react/ --chunk-for-rag --chunk-tokens 512 --chunk-overlap-tokens 50

Publicação no Marketplace

skill-seekers package output/react/ --marketplace --marketplace-category frontend

Dependências Opcionais Adicionais

Extra	Instalação	Propósito
browser	pip install "skill-seekers[browser]"	Playwright headless para sites SPA
embedding	pip install "skill-seekers[embedding]"	Suporte a servidor de embeddings
s3 / gcs / azure	pip install "skill-seekers[s3]" etc.	Upload para armazenamento em nuvem
rag-upload	pip install "skill-seekers[rag-upload]"	Dependências combinadas de upload para bancos vetoriais

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📚 Documentação

Primeiros Passos

• BULLETPROOF_QUICKSTART.md - 🎯 COMECE AQUI se você é novo!
• QUICKSTART.md - Início rápido para usuários experientes
• TROUBLESHOOTING.md - Problemas comuns e soluções
• docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md - Folha de referência rápida

Arquitetura

• docs/UML_ARCHITECTURE.md - Visão geral da arquitetura UML com 14 diagramas
• docs/UML/exports/ - Exportações de diagramas em PNG (visão geral dos pacotes + 13 diagramas de classes)
• docs/UML/html/ - Referência de API completa em HTML (todas as classes, operações, atributos)
• docs/UML/skill_seekers.mdj - Arquivo de projeto StarUML (abra com StarUML)

Guias

• docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md - Processar docs de 10K-40K+ páginas
• docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md - Guia de modos de aprimoramento com IA
• docs/guides/MCP_SETUP.md - Configuração da integração MCP
• docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md - Coleta multi-fonte
• docs/VIDEO_GUIDE.md - Guia de extração de vídeo

Guias de Integração

• docs/integrations/LANGCHAIN.md - LangChain RAG
• docs/integrations/CURSOR.md - Cursor IDE
• docs/integrations/WINDSURF.md - Windsurf IDE
• docs/integrations/CLINE.md - Cline (VS Code)
• docs/integrations/RAG_PIPELINES.md - Todos os pipelines RAG

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📝 Licença

Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para detalhes

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Bom trabalho construindo skills! 🚀

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🔒 Segurança

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💛 Patrocinadores

Atlas Cloud — uma plataforma de inferência de IA full-modal compatível com OpenAI. O Skill Seekers a suporta como destino de empacotamento/aprimoramento via --target atlas com ATLAS_API_KEY.