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As 100+ principais agent skills para OpenClaw, Codex e Claude

A lista definitiva de agent skills em busca, código, cloud, machine learning, segurança, chat, crescimento e mídia, incluindo as ferramentas mais baixadas na ClawHub.
Atualizado 17 de abr. de 2026  · 9 min lido

Agentes de IA deixaram de ser só chats que geram texto. Eles viraram motores de execução — e o que os tornou tão poderosos foram as agent skills.

Agent skills são pacotes modulares de capacidades definidos por meio de arquivos SKILL.md estruturados, que dão ações reais aos agentes de IA. 

Em vez de responder apenas com texto, um agente equipado com skills pode pesquisar na web, executar código, consultar bancos de dados, fazer deploy de infraestrutura, ajustar modelos, enviar e-mails, automatizar fluxos e muito mais. Pense nas skills como apps para agentes de IA. Cada skill adiciona uma capacidade executável e focada, documentada no seu próprio markdown, que transforma um modelo de linguagem em um sistema que realmente faz as coisas acontecerem.

Neste artigo, reunimos uma lista com mais de 100 agent skills que podem ser usadas com OpenClaw, Claude Code, OpenAI Codex, agentes Cursor CLI e outros ambientes agent-first. Essas skills cobrem pesquisa, código, infraestrutura, machine learning, segurança, comunicação e produção criativa. O objetivo é simples: dar a você um mapa prático do que é possível quando os agentes passam da conversa para a execução.

No final, incluímos também uma seção bônus com as skills mais baixadas na ClawHub, para você ver quais ferramentas a comunidade mais usa com o OpenClaw.

1. Principais agent skills de busca e pesquisa

Skills que ajudam agentes a descobrir informações, consultar fontes estruturadas e extrair insights confiáveis de dados técnicos e científicos.

2. Principais skills de orquestração de código e copilotos para devs

Skills para rodar projetos de código em múltiplas etapas e coordenar “times de agentes” de ponta a ponta.

  • buildlog: registra e exporta sessões de código como “build logs” compartilháveis.
  • cc-godmode: orquestra trabalho de software multiagente com coordenação autogerenciada.
  • codebuddy-code: instala/configura um assistente de CLI para código no estilo CodeBuddy.
  • debug-pro: metodologia de depuração sistemática e debugging específico por linguagem.
  • coder-workspaces: gerencia Coder workspaces para fluxos remotos/semelhantes a devcontainers.
  • cursor-agent: skill abrangente para usar o agente Cursor CLI.
  • ec-task-orchestrator: orquestração autônoma de tarefas multiagente.
  • codex-orchestration: fornece uma camada geral de orquestração para agentes no estilo Codex.
  • codex-quota: verifica cotas/limites do Codex para evitar bloqueios abruptos.
  • coding-agent: executa agentes/CLIs comuns (Codex, Claude Code etc.) em uma única skill.

3. Principais skills para Git, GitHub, PRs e inteligência de repositórios

Skills para controle de versão, automação de PRs e entendimento do que mudou em um repositório.

  • auto-pr-merger: automatiza a checagem e merge de PRs quando as regras são atendidas.
  • backup: faz backup e restaura config/skills/ajustes de um agente.
  • bat-cat: fornece um visualizador de arquivos estilo “bat” com saída ciente de git.
  • bitbucket-automation: automatiza fluxos de repo e PR no Bitbucket.
  • commit-analyzer: analisa padrões de commit para entender risco e comportamento de mudanças.
  • conventional-commits: formata mensagens de commit no padrão Conventional Commits.
  • deepwiki: consulta documentação/wiki do repo via uma interface “deep wiki” com MCP.
  • gitclassic: usa um navegador GitHub leve que funciona bem para agentes.
  • gitclaw: sincroniza o workspace do agente em um repo GitHub como backup/espelho.
  • github: opera o GitHub via gh para issues, PRs e ações de repositório.

4. Skills de DevOps e operações em cloud

Skills para provisionar, fazer deploy, monitorar e proteger infraestrutura em nuvem.

  • docker-essentials: cria, marca e roda containers usando fluxos Docker limpos e prontos para produção.
  • k8-multicluster: gerencia múltiplos clusters Kubernetes e alterna contextos com segurança.
  • nginx-config-creator: gera configs de reverse proxy para deploys Nginx/OpenResty.
  • appdeploy: faz deploy de apps web, incluindo backend e banco de dados.
  • aws-infra: orienta trabalhos de infra na AWS usando CLI e boas práticas.
  • aws-ecs-monitor: monitora serviços ECS e sinais do CloudWatch para saúde em produção.
  • aws-security-scanner: verifica ambientes AWS em busca de problemas comuns de segurança.
  • azd-deployment: faz deploy de apps em contêiner no Azure Container Apps usando azd.
  • azure-cli: gerencia recursos do Azure por meio de comandos e fluxos do Azure CLI.
  • hetzner: controla recursos da Hetzner Cloud usando hcloud.

5. Principais skills de data science e machine learning

Skills para preparar dados, construir fluxos de treino, monitorar experimentos e colocar modelos de ML para rodar no mundo real. 

  • peft: fine-tuning de LLMs com adaptadores LoRA/QLoRA, merge/troca de adaptadores e fluxos leves de pós-treinamento.
  • wandb-monitor: monitora e compara execuções no Weights & Biases para detectar rapidamente problemas de treino e regressões de performance. 
  • senior-computer-vision: constrói pipelines de CV ponta a ponta (datasets → treino → avaliação → deploy) com orientação de export/otimização (ONNX/TensorRT/CoreML).
  • senior-data-engineer: constrói pipelines ETL/ELT escaláveis e infraestrutura de dados moderna (Spark/Airflow/dbt/Kafka).
  • hugging-face-model-trainer: treina/ajusta LLMs com métodos TRL (SFT/DPO/GRPO) no Hugging Face Jobs e exporta GGUF.
  • duckdb: faz analytics rápidos em CSV/Parquet/JSON com DuckDB CLI. 
  • senior-data-scientist: skill de data science de nível mundial.
  • data-analyst: analisa dados via SQL/planilhas, cria gráficos e gera relatórios prontos para decisão.
  • hugging-face-datasets: cria/gerencia datasets no Hub, incluindo consultas/transformações em SQL com DuckDB.
  • hugging-face-evaluation: adiciona resultados de avaliação estruturados a model cards e roda/importa benchmarks (vLLM/lighteval etc.).

6. Skills de segurança, governança e segurança operacional

Skills que adicionam guardrails, varreduras, checagens de políticas e padrões seguros aos agentes.

  • agentguard: adiciona monitoramento/guardrails para reduzir comportamentos arriscados de agentes.
  • agentmemory: fornece memória em nuvem criptografada para agentes entre dispositivos.
  • clawscan: analisa pacotes de skills em busca de alertas antes da instalação/uso.
  • clawsec-feed: puxa avisos de segurança/sinais de CVE para acompanhamento contínuo.
  • clawskillshield: roda um scanner local-first para detectar comportamentos suspeitos de skills.
  • config-guardian: valida mudanças de configuração para evitar quebras ou updates inseguros.
  • prompt-guard: defende contra prompt injection e seguimento de instruções inseguras.
  • skill-flag: detecta padrões maliciosos/backdoors em código/instruções de skills.
  • skill-scanner: analisa skills/servidores MCP por comportamentos tipo spyware e riscos.
  • skills-audit: audita skills instaladas conforme políticas e checagens de segurança.

7. Skills de comunicação, mensagens e comunidade

Skills que permitem postar, responder e gerenciar conversas em plataformas de chat.

  • discord-voice: habilita conversas por voz em tempo real diretamente em canais de voz do Discord.
  • giphy: encontra e envia GIFs que combinam com o contexto das conversas.
  • mailchannels: envia e-mail pelo MailChannels e lida com fluxos de ingestão assinados.
  • google-messages-openclaw-skill: habilita envio/recebimento de SMS/RCS via integração com o Google Messages.
  • lark-integration: conecta o Lark/Feishu aos fluxos do agente via webhooks.
  • clawsignal: adiciona mensagens em tempo real entre agentes para alertas e coordenação.
  • olvid-channel: integra o mensageiro seguro Olvid como um canal do agente.
  • disclawd: conecta a um ambiente tipo Discord desenhado para agentes.
  • agent-mail: caixa de e-mail para agentes de IA.
  • whatsapp-styling-guide: garante que mensagens do agente no WhatsApp sigam regras consistentes de formatação.

8. Skills para notas, conhecimento e gestão do conhecimento pessoal

Skills para armazenar memória durável, escrever notas e puxar informações dos seus sistemas de conhecimento.

  • logseq: permite que um agente leia/escreva notas em um cofre Logseq local.
  • notesctl-skill-for-openclaw: controla o Notas da Apple via operações determinísticas estilo CLI.
  • openclaw-confluence-skill: usa as APIs REST do Confluence Cloud para buscar e editar páginas.
  • openclaw-nextcloud: conecta arquivos/notas/tarefas/calendário do Nextcloud ao agente.
  • git-notes-memory: armazena memória durável usando git-notes entre sessões.
  • memory-hygiene: limpa e otimiza memória vetorial para reduzir drift/ruído.
  • openclaw-feeds: agrega feeds RSS para pesquisa e monitoramento diário.
  • hardcover: puxa listas de leitura e metadados de livros do Hardcover via API.
  • get-tldr: resume conteúdos longos via uma API de sumarização TL;DR.
  • essence-distiller: extrai as ideias centrais e “o que importa” de conteúdos confusos.

9. Skills para marketing, publishing e crescimento nas redes

Skills para publicar conteúdo, rodar anúncios, criar links/QRs e automatizar fluxos sociais.

10. Skills de mídia, imagens, vídeo e produção criativa

Skills para gerar imagens/vídeos, editar assets e produzir artefatos criativos e diagramas.

  • image-router: gera imagens via uma API que pode rotear para múltiplos modelos.
  • imagemagick: manipula imagens (redimensionar/convertar/compor) com o ImageMagick.
  • avatar-video-messages: cria vídeos de avatar a partir de prompts de texto.
  • video-agent: produz vídeos de avatar com IA usando a API do Video Agent da HeyGen.
  • video-cog: suporta produção de vídeos longos com IA usando planejamento em múltiplas etapas.
  • voice-reply: gera respostas de voz text-to-speech locais (funciona offline).
  • artifacts-builder: constrói artefatos multipartes (docs/assets) a partir de um único plano do agente.
  • excalidraw-diagrams: cria diagramas e esboços de arquitetura no estilo Excalidraw.
  • manim-composer: produz cenas de matemática/animação usando composição estilo Manim.
  • morfeo-remotion-style: aplica um estilo/modelo consistente do Remotion aos vídeos gerados.

Bônus: skills mais baixadas na ClawHub

Estas são as skills mais baixadas e amplamente usadas na ClawHub, com base nas classificações atuais do marketplace e nas estatísticas públicas de downloads (válidas no momento da redação):

  • gog: CLI do Google Workspace para automação de Gmail, Drive, Docs e Sheets | ~29,4 mil downloads.
  • tavily-search: busca na web em tempo real otimizada por IA para informações atualizadas | ~23,8 mil downloads.
  • summarize: resume URLs, PDFs, documentos e áudios em saídas concisas | ~22,4 mil downloads.
  • github: integração completa com GitHub CLI para issues, PRs, repositórios e workflows | ~21,6 mil downloads.
  • sonoscli: controla caixas de som Sonos, incluindo reprodução, volume e gerenciamento de ambientes | ~18,6 mil downloads.
  • weather: busca condições e previsões do tempo em tempo real para qualquer local | ~18,6 mil downloads.
  • ontology: habilita exploração de grafos de conhecimento estruturados e raciocínio semântico | ~18,1 mil downloads.
  • notion: lê/escreve páginas e bancos de dados do Notion diretamente do seu agente | ~11,9 mil downloads.
  • api-gateway: camada unificada e gerenciada para chamadas de APIs de terceiros com segurança | ~11,7 mil downloads.
  • nano-banana-pro: ferramenta avançada de geração de imagens e automação criativa | ~11,6 mil downloads.

Considerações finais

Minha obsessão por agent skills começou quando migrei totalmente meu fluxo de trabalho de código do IDE para o OpenAI Codex. O Codex é excelente em criar e usar skills, mas no início eu não entendia de verdade como otimizá-las. Eu tinha dúvidas sobre como os arquivos SKILL.md deveriam ser estruturados, o que tornava uma implementação melhor que outra e como projetar skills limpas, reutilizáveis e prontas para produção.

Depois descobri a ClawHub, um marketplace central de agent skills que funciona além do ecossistema OpenClaw. Ela suporta ferramentas como OpenAI Code, OpenCode, Claude Code e outros ambientes agent-first. Desde então, tenho instalado skills direto do hub usando comandos simples com npx após revisá-las na página da ClawHub.

Neste artigo, revisamos as principais agent skills por categoria e casos de uso reais. Meu conselho é simples: comece pela seção bônus e instale primeiro as skills mais baixadas da ClawHub. Elas têm ampla adoção, contam com a confiança da comunidade e são uma base sólida para construir sistemas de agentes robustos.

FAQs sobre agent skills

O que é uma agent skill de IA?

Pense em uma agent skill como um “pacote npm” ou um app para sua IA. Em vez de só dar um prompt de texto, a skill é uma pasta autônoma que reúne instruções, scripts executáveis e materiais de referência. No centro está o arquivo SKILL.md com metadados e procedimentos passo a passo. Isso permite que agentes (como OpenClaw, Claude Code ou Cursor) carreguem dinamicamente expertise específica de domínio — como fazer deploy na AWS, rodar uma auditoria de segurança ou consultar um banco de dados — exatamente quando necessário.

Qual a diferença entre uma agent skill, um prompt padrão e um servidor MCP?

  • Prompts dependem totalmente do conhecimento geral do LLM e podem gerar resultados inconsistentes. Skills empacotam instruções com código executável e regras, garantindo que o agente execute tarefas de forma consistente (idempotente) sempre.
  • Servidores MCP (Model Context Protocol) fazem a integração técnica entre sistemas de IA e APIs de terceiros (como conectar ao Slack ou Postgres).
  • Skills ficam uma camada acima. Elas contêm o know-how ou a lógica de negócio, dizendo ao agente quando usar essas ferramentas, como sequenciar as ações e como formatar a saída.

É seguro baixar agent skills de marketplaces públicos?

Você deve tratá-las com cautela. Como as skills são código executável, elas rodam com as mesmas permissões do seu agente de IA — ou seja, podem acessar o sistema de arquivos, ler variáveis de ambiente e executar comandos de shell. Recentemente, pesquisadores de segurança apontaram vulnerabilidades na cadeia de suprimentos em marketplaces abertos como a ClawHub, onde arquivos SKILL.md maliciosos ou scripts ocultos tentaram exfiltrar chaves de API ou instalar malware.

Sempre revise o SKILL.md e os scripts antes de instalar uma skill de terceiros e considere rodar agentes em ambientes sandbox quando usarem ferramentas da comunidade não verificadas.

Como um agente de IA sabe quando usar uma skill específica?

Agent skills usam uma arquitetura chamada “divulgação progressiva” para economizar custos de tokens.

  • Descoberta: quando o agente inicia, ele lê apenas os metadados YAML (nome e breve descrição) de todas as skills instaladas.
  • Correspondência semântica: quando você faz um pedido ou atribui uma tarefa, o agente verifica se sua solicitação corresponde à descrição de alguma skill.
  • Execução: se houver correspondência, o agente carrega as instruções completas do SKILL.md e quaisquer scripts associados na janela de contexto para executar a tarefa. Você também pode acioná-las explicitamente usando comandos com barra (por exemplo, /deploy-app).

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Abid Ali Awan
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Sou um cientista de dados certificado que gosta de criar aplicativos de aprendizado de máquina e escrever blogs sobre ciência de dados. No momento, estou me concentrando na criação e edição de conteúdo e no trabalho com modelos de linguagem de grande porte.

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