skill-sentinel

name	skill-sentinel
description	Auditoria e evolucao do ecossistema de skills. Qualidade de codigo, seguranca, custos, gaps, duplicacoes, dependencias e relatorios de saude.
risk	safe
source	community
date_added	2026-03-06
author	renat
tags	["governance","audit","quality","skill-health"]
tools	["claude-code","antigravity","cursor","gemini-cli","codex-cli"]

Skill Sentinel

Overview

Auditoria e evolucao do ecossistema de skills. Qualidade de codigo, seguranca, custos, gaps, duplicacoes, dependencias e relatorios de saude.

When to Use This Skill

• When the user mentions "auditar skills" or related topics
• When the user mentions "qualidade skills" or related topics
• When the user mentions "verificar skills ecossistema" or related topics
• When the user mentions "saude ecossistema skills" or related topics
• When the user mentions "skills duplicadas" or related topics
• When the user mentions "otimizar skills" or related topics

Do Not Use This Skill When

• The task is unrelated to skill sentinel
• A simpler, more specific tool can handle the request
• The user needs general-purpose assistance without domain expertise

How It Works

Meta-agente que monitora, audita e evolui o ecossistema de skills. Analisa todas as skills em 7 dimensoes, identifica problemas, sugere melhorias e recomenda novas skills especialistas.

Resumo Rapido

Area	Script	O que faz
Discovery	scanner.py	Descobre todas as skills automaticamente
Qualidade	analyzers/code_quality.py	Complexidade, docstrings, error handling
Seguranca	analyzers/security.py	Secrets, SQL injection, HTTPS
Performance	analyzers/performance.py	API calls, caching, retry
Governanca	analyzers/governance_audit.py	Rate limits, audit log, confirmacoes
Documentacao	analyzers/documentation.py	SKILL.md, triggers, references
Dependencias	analyzers/dependencies.py	requirements.txt, versoes
Cross-Skill	analyzers/cross_skill.py	Duplicacao, padroes compartilhados
Custos	cost_optimizer.py	Tokens, verbosidade, output
Recomendacoes	recommender.py	Gap analysis, novas skills
Relatorio	report_generator.py	Markdown estruturado
Orquestracao	run_audit.py	CLI principal

Localizacao

C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\
├── SKILL.md
├── scripts/
│   ├── requirements.txt
│   ├── config.py
│   ├── db.py
│   ├── governance.py
│   ├── scanner.py
│   ├── analyzers/
│   │   ├── code_quality.py
│   │   ├── security.py
│   │   ├── performance.py
│   │   ├── governance_audit.py
│   │   ├── documentation.py
│   │   ├── dependencies.py
│   │   └── cross_skill.py
│   ├── recommender.py
│   ├── cost_optimizer.py
│   ├── report_generator.py
│   └── run_audit.py
├── references/
│   ├── analysis_criteria.md
│   ├── security_patterns.md
│   ├── skill_template.md
│   └── schema.md
└── data/
    ├── sentinel.db
    └── reports/

Instalacao

pip install -r C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\requirements.txt

Comandos Principais

## Auditoria Completa De Todas As Skills

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\run_audit.py

## Auditar Apenas Uma Skill

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\run_audit.py --skill instagram

## Apenas Recomendacoes De Novas Skills

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\run_audit.py --recommend

## Comparar Com Auditoria Anterior (Tendencias)

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\run_audit.py --compare

## Output Em Json (Para Processamento)

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\run_audit.py --format json

## Ver Historico De Auditorias

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\run_audit.py --history

## Descobrir Skills Disponiveis

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\scanner.py

## Ver Audit Log Do Sentinel

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\governance.py

## Verificar Banco De Dados

python C:\Users\renat\skills\skill-sentinel\scripts\db.py

1. Qualidade De Codigo (Peso: 20%)

• Complexidade ciclomatica por funcao (limiar: 10)
• Tamanho de funcoes (limiar: 50 linhas)
• Tamanho de arquivos (limiar: 500 linhas)
• Cobertura de docstrings
• Padroes de error handling (bare except, broad except)

2. Seguranca (Peso: 20%)

• Secrets hardcoded (tokens, passwords, API keys)
• SQL injection (f-strings em queries)
• URLs HTTP inseguras
• Tokens em logs
• Validacao de input

3. Performance (Peso: 15%)

• Retry com backoff para APIs
• Timeouts configurados
• Reuso de conexoes HTTP
• N+1 queries
• Async/concorrencia

4. Governanca (Peso: 15%)

• Nivel 0: Nenhuma
• Nivel 1: Action logging
• Nivel 2: Logging + rate limiting
• Nivel 3: Completa (+ confirmacoes 2-step)
• Nivel 4: Avancada (+ alertas e trends)

5. Documentacao (Peso: 15%)

• SKILL.md com frontmatter (name, description, version)
• Trigger keywords (PT-BR e EN)
• Secoes obrigatorias e recomendadas
• Reference files

6. Dependencias (Peso: 15%)

• requirements.txt presente
• Versoes pinadas
• Deps importadas vs listadas
• Deps listadas vs importadas

7. Cross-Skill (Analise Global)

• Modulos duplicados entre skills
• Padroes de Database compartilhados
• Governanca inconsistente
• Oportunidades de extracao

Otimizacao De Custos

Alem das 7 dimensoes, o sentinel analisa impacto de custo:

• Tamanho do SKILL.md (tokens consumidos por ativacao)
• References grandes sem indice
• Output verboso dos scripts
• Ausencia de output JSON estruturado

Gap Analysis E Recomendacoes

O recommender identifica capacidades ausentes no ecossistema comparando com uma taxonomia de 20 categorias e gera templates de SKILL.md prontos para novas skills sugeridas.

Governanca Do Sentinel

O proprio sentinel pratica o que prega:

• Todas as auditorias sao registradas em action_log
• Historico de scores em score_history para tendencias
• Relatorios salvos em data/reports/

Workflows Comuns

1. Primeira auditoria do ecossistema:

python run_audit.py

Gera relatorio completo com scores, findings e recomendacoes.

2. Monitorar evolucao ao longo do tempo:

python run_audit.py --compare

Mostra delta de scores entre auditorias.

3. Validar uma skill antes de deploy:

python run_audit.py --skill nome-da-skill

Auditoria focada com findings especificos.

4. Identificar proxima skill a criar:

python run_audit.py --recommend

Gap analysis com templates prontos.

Formato Do Relatorio

O relatorio gerado em data/reports/ contem:

1. Resumo executivo (tabela de scores)
2. Tendencias (se houver auditoria anterior)
3. Findings por severidade (critico/alto/medio/baixo/info)
4. Analise por skill (detalhada)
5. Recomendacoes de novas skills
6. Plano de acao priorizado

Referencias

Para detalhes tecnicos, consultar:

• references/analysis_criteria.md - Rubricas de scoring
• references/security_patterns.md - Padroes de seguranca
• references/skill_template.md - Template para novas skills
• references/schema.md - Schema do banco de dados

Best Practices

• Provide clear, specific context about your project and requirements
• Review all suggestions before applying them to production code
• Combine with other complementary skills for comprehensive analysis

Common Pitfalls

• Using this skill for tasks outside its domain expertise
• Applying recommendations without understanding your specific context
• Not providing enough project context for accurate analysis

Related Skills

• skill-installer - Complementary skill for enhanced analysis

Limitations

• Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
• Do not treat the output as a substitute for enprojectnment-specific validation, testing, or expert review.
• Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.