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7 arquivos name agent-orchestrator description Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management. type skill created 2026-02-27T00:00:00.000Z domain ai-ml category llm-agents risk safe source community tags ["skill","ai-ml","llm-agents","agent","orchestrator"]
Agent Orchestrator
Overview
Meta-skill que orquestra todos os agentes do ecossistema. Scan automatico de skills, match por capacidades, coordenacao de workflows multi-skill e registry management.
When to Use This Skill
When you need specialized assistance with this domain
Do Not Use This Skill When
The task is unrelated to agent orchestrator
A simpler, more specific tool can handle the request
The user needs general-purpose assistance without domain expertise
How It Works
Meta-skill que funciona como camada central de decisao e coordenacao para todo
o ecossistema de skills. Faz varredura automatica, identifica agentes relevantes
e orquestra multiplos skills para tarefas complexas.
Principio: Zero Intervencao Manual
SEMPRE faz varredura antes de processar qualquer solicitacaoNovas skills sao auto-detectadas e incluidas ao criar SKILL.md em qualquer subpasta
Skills removidas sao auto-excluidas do registry
Nenhum comando manual e necessario para registrar novas skills
Workflow Obrigatorio (Toda Solicitacao)
Execute estes passos ANTES de processar qualquer request do usuario.
Os scripts usam paths relativos automaticamente - funciona de qualquer diretorio.
Passo 1: Auto-Discovery (Varredura)
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py
Ultra-rapido (<100ms) via cache de hashes MD5. So re-processa arquivos alterados.
Retorna JSON com resumo de todos os skills encontrados.
Passo 2: Match De Skills
python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<solicitacao do usuario>"
Retorna JSON com skills ranqueadas por relevancia. Interpretar o resultado:
Resultado Acao matched: 0Nenhum skill relevante. Operar normalmente sem skills. matched: 1Um skill relevante. Carregar seu SKILL.md e seguir. matched: 2+Multiplos skills. Executar Passo 3 (orquestracao).
Passo 3: Orquestracao (Se Matched >= 2)
python agent-orchestrator/scripts/orchestrate.py --skills skill1,skill2 --query "<solicitacao>"
Retorna plano de execucao com padrao, ordem dos steps e data flow entre skills.
Passo Rapido (Atalho) Para queries simples, os passos 1+2 podem ser combinados em sequencia:
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py && python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "<solicitacao>"
Skill Registry agent-orchestrator/data/registry.json
Locais De Busca O scanner procura SKILL.md em:
.claude/skills/*/ (skills registradas no Claude Code)*/ (skills standalone no top-level)*/*\ (skills em subpastas, ate profundidade 3)
Metadata Por Skill Cada entrada no registry contem:
Campo Descricao name Nome da skill (do frontmatter YAML) description Descricao completa (triggers inclusos) location Caminho absoluto do diretorio skill_md Caminho absoluto do SKILL.md registered Se esta em .claude/skills/ (true/false) capabilities Tags de capacidade (auto-extraidas + explicitas) triggers Keywords de ativacao extraidas da description language Linguagem principal (python/nodejs/bash/none) status active / incomplete / missing
Comandos Do Registry
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --status
python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --force
Algoritmo De Matching Para cada solicitacao, o matcher pontua skills usando:
Criterio Pontos Exemplo Nome do skill na query +15 "use web-scraper" -> web-scraper Keyword trigger exata +10 "scrape" -> web-scraper Categoria de capacidade +5 data-extraction -> web-scraper Sobreposicao de palavras +1 Palavras da query na description Boost de projeto +20 Skill atribuida ao projeto ativo
Threshold minimo: 5 pontos. Skills abaixo disso sao ignoradas.
Match Com Projeto python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py --project meu-projeto "query aqui"
Skills atribuidas ao projeto recebem +20 de boost automatico.
Padroes De Orquestracao Quando multiplos skills sao relevantes, o orchestrator classifica o padrao:
1. Pipeline Sequencial Skills formam uma cadeia onde o output de uma alimenta a proxima.
Quando: Mix de skills "produtoras" (data-extraction, government-data) e "consumidoras" (messaging, social-media).
Exemplo: web-scraper coleta precos -> whatsapp-cloud-api envia alerta
user_query -> web-scraper -> whatsapp-cloud-api -> result
2. Execucao Paralela Skills trabalham independentemente em aspectos diferentes da solicitacao.
Quando: Todas as skills tem o mesmo papel (todas produtoras ou todas consumidoras).
Exemplo: instagram publica post + whatsapp envia notificacao (ambos recebem o mesmo conteudo)
user_query -> [instagram, whatsapp-cloud-api] -> aggregated_result
3. Primario + Suporte Uma skill principal lidera; outras fornecem dados de apoio.
Quando: Uma skill tem score muito superior as demais (>= 2x).
Exemplo: whatsapp-cloud-api envia mensagem (primario) + web-scraper fornece dados (suporte)
user_query -> whatsapp-cloud-api (primary) + web-scraper (support) -> result
Detalhes Em References/Orchestration-Patterns.Md
Gerenciamento De Projetos Atribuir skills a projetos permite boost de relevancia e contexto persistente.
Arquivo De Projetos agent-orchestrator/data/projects.json
Operacoes Criar projeto:
Adicionar entrada ao projects.json:
{
"name" : "nome-do-projeto" ,
"created_at" : "2026-02-25T12:00:00" ,
"skills" : [ "web-scraper" , "whatsapp-cloud-api" ] ,
"description" : "Descricao do projeto"
}
Adicionar skill a projeto: Atualizar o array skills do projeto.
Remover skill de projeto: Remover do array skills.
Consultar skills do projeto: Ler o projects.json e listar skills atribuidas.
Adicionando Novas Skills Para adicionar uma nova skill ao ecossistema:
Criar uma pasta em qualquer lugar sob skills root:
Criar um SKILL.md com frontmatter YAML:
---
name: minha-nova-skill
description: "Descricao com keywords de ativacao..."
---
Pronto! O auto-discovery detecta automaticamente na proxima solicitacao. Opcionalmente, para discovery nativo do Claude Code:
4. Copiar o SKILL.md para .claude/skills/<nome>/SKILL.md
Tags De Capacidade Explicitas (Opcional) Adicionar ao frontmatter para matching mais preciso:
capabilities: [data-extraction , web-automation ]
Ver Status De Todos Os Skills python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --status
Interpretar Status Status Significado active SKILL.md com name + description presentes incomplete SKILL.md existe mas falta name ou description missing Diretorio existe mas sem SKILL.md
Skills Atuais Do Ecossistema Skill Capacidades Status web-scraper data-extraction, web-automation active junta-leiloeiros government-data, data-extraction active whatsapp-cloud-api messaging, api-integration active instagram social-media, api-integration partial
Esta tabela e atualizada automaticamente via scan_registry.py --status.
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
multi-advisor - Complementary skill for enhanced analysistask-intelligence - Complementary skill for enhanced analysis
Connections
Domain: [[KI & Machine Learning]]Kategorie: [[LLM & KI-Agenten]]Dateien:
scripts/match_skills.pyscripts/orchestrate.pyscripts/scan_registry.pyscripts/requirements.txt
Navigation: [[Skills Uebersicht]], [[Home]] 