O que são Claude Skills?

Uma maneira de instruir agentes de AI como executar tarefas específicas, com padrões, uso de tools, templates e podem ser especializadas em um projeto ou generalistas em torno de uma forma padronizada de executar determinadas tarefas indivuduais ou de uma equipe.

Criados por Anthropic em outubro de 2025, lançados como Claude Skills, os novos recursos para deixar sua LLM com superpoderes, podendo atuar com maior contexto para tarefas específicas, além de evitar erros ou alucinações que fazem você perder tempo e passar raiva, os Skills ainda ajudam a economizar tokens. 

Os Skills são arquivos markdown (.md) com instruções objetivas sobre como executar tarefas.Mesmo antes de oficializar isso, era possível chegar em direcionais específicos usando e referenciando arquivos markdowns na maioria das plataformas de vibe coding ou IDE’s, mas a chegada dos Skills propostos pela Anthropic trouxe uma padronização que logo foi seguida por outras empresas.

Já em dezembro de 2025 se tornou um “open standard”, adotado por OpenAI, Microsoft, Cursor, GitHub, etc. Recentemente a Vercel lançou o portal skill.sh,  onde você pode encontrar um compilado de skills criados por empresas ou por outros contribuidores.

Para ter uma melhor ideia de como é a “cara” desse arquivo de texto que define um skill, dá uma olhada na imagem a seguir. As principais características desse aquivo são, nome, descrição e instruções de contexto e tarefas.

Claude Skill Creator ( como criar seu próprio skill?)

Uma das possibilidades mais interessantes do uso de skilli não é apenas usar skills prontos da Anthropic ou de terceiros, mas também poder criar o seu próprio, passando ainda mais contexto, padrões e fluxo de trabalho especializado.

Use o Skill Creator (você pode habilitar em seu claude > settings > capabilities > exemple skills > skill-creator) para criar o seu próprio, o criador de skill do Claude é um dos “skill padrões” fornecidos pela anthropic que te ajuda a crair o seu skill, configurar instalar e até “empacotar” para compartilhar com outras pessoas. Dessa maneira você pode adicionar “domain expertise” (comnhecimento específico e especializado) para seu projeto ou para sua equipe.

Uma das formas que eu uso esse recurso é com meu skill especializado em um design system. Ele tem todas as intruções apara criar componentes e páginas usando o design system do meu projeto, mantendo consistência, agilidade e precisão.

Qual a Diferença do Skill para o arquivo Claude.md?

Diferente do arquivo Claude.md, que indica para o LLM detalhes sobre  o seu projeto, tech stack, convenções de código, contexto, estrutura das pastas, etc.

Por outro lado, skills orientam o LLM como performar tarefas específicas, que podem ser de um projeto específico, ou podem ser o um fluxo de trabalho “standard”, o padrão de como sua equipe executa determinado tipo de tarefa (independentemente do time).

Exemplos: 

• Design system: se sua empresa tem 1 design system que é usado em 5 sistemas diferentes, esse componente deve ser executado igual, independentemente do sistema. 
• Método de Pesquisa: pense em fluxo de trabalho padronizado para realizar pesquisa com usuários, ou mais específico, a forma de transcrever, compilar e apresentar o resultado de uma entrevistas. 

Tudo isso pode ser definido e transforamdo em um skill especializado.

Embora skill tenha como um pilar fundamental definir padrões de como executar tarefas, eles também podem ser flexíveis ao contexto. 

Vamos usar o mesmo exemplo do design system: a forma de criar um componente pode ter os primitivos, fonte, espaçamento e tokens iguais em todos os 5 sistemas (produtos), mas a base tecnológica pode ser diferente, enquanto um usa React, o outro usa Vue. E essas especificidades devem ser declaradas de forma independente no skill de cada um dos projetos.

E qual é a diferença entre um Skill e um MCP?

Já recebi essa pergunta, por isso decidi mencionar essa diferença aqui também.

Eenquanto um MCP conecta o LLM com outras ferramentas. Um MCP permite que os LLMs criem uma conexão com recursos externos como banco de dados, diretórios de conteúdos, documentações ou fontes de referência visual, como no caso do Figma MCP, que conecta o seu LLM ao Figma para que ele possa extrair detalhes do design que está sendo implementado. Os Skills por ourto lado definem maneiras mais efeicientes que os LLMs devem lidar com a cada objetivo , contexto e tools para executar a tarefa.

Como Skill e MCPs podem trabalhar juntos na prática?

Imagina que você pode usar um MCP de banco de dados como o Supabase para dar acesso às tabelas do banco para a sua LLM. Porém, ter acesso não é garantia de performar bem as tarefas, principalmente se você tem um produto com particularidades em como os dados estão organizados. Nesse caso você pode criar um skill para “ensinar” o LLM qual é a estrutura do seu banco de dados e como deve executar as queries. 

Aqui entramos em um outro ponto super relevante dos Skills: eles também podem ter “Templates”, que são exemplos para os LLMs “se inspirarem”, usar como referência ao executar uma tarefa.

Templates para Skills

São exemplos usados pelos skills para trazer uma referência mais concreta para o LLM. Esses templates podem ser exemplos de como escrever, blocos de código de algum framework ou biblioteca, queries SQL, ou até mesmo uma landing page com HTML e CSS que serve de exemplo para como deveria ser a aplicação de determinados critérios de design.

Agents & Skills

Agentes e subagentes são especializados em realizar determinadas tarefas dentro de um workflow.

Seu Agente de Copy (escrita) pode usar um skill de boas práticas de escrita, que pode ser um skill genérico ou um skill feito com o guia de voz e escrita da sua própria marca.

Outro exemplo é o Agente de UI Reviews, que pode usar um skill de acessibilidade em conjunto com um skill de SEO e um skill de design system.

A Diferença der uma tarefa com Skill e outra sem

Uma boa forma de fazer essa validação é pedir para o Claude executar uma mesma tarefa (memso prompt), uma vez com skills hailitado e outra com skills desabilitados. Eu fiz esse teste solicitando a craição de uma landing page fictícia. 

A diferença, apesar de sutíl, se nota nos detalhes, acabamento e principalmente na forma de se diferenciar dos clichês que encontramos em landing pages criadas pelo Lovable, por exemplo.

(sem skills)

(com skill “frontedn-design”)

Para esse exemplo, usei o skill “fronted-design” da Anthropic (link no final do artigo).

Em resumo, Skills trazem inteligência especializada para seu LLM

Esse recurso pode ser um dos seus melhores aliados para padronizar um fluxo de trabalho entre todos os membros da equipe. Essa é uma das principais ferramentas para elevar o uso de AI do escopo “individual” para o escopo da “Equipe/Time”. Pois a final, não se trata de usar tecnologia por tecnologia, nem AI porque todos estão falando do tema, é entender oportunidades de otimizar processos, custos e gerar real valor para sua empresa. 

E a falta de padrão e a não integração de equipes são problemas que estão presentes em quase todos os times que tenho mentorado. Se sua equipe também sofre com isso, está se aventurando no uso de AI, dê uma chance para os Skills ou entre em contato, pois estou oferecendo uma mentoria para times (vagas limitadas).

Quer aprender a usar e criar seus próprios Skill?

Todos os detalehs de como instalar, utilizar e criar skill especializado e colocas em prática, em vídeos didáticao, entren o Curso Inteligência Artificial para Designers & Product Managers

Lista de referências

• Poste Anuncio oficial Blog Anthropic
• Agent Skills Documentação Anthropic
• Biblioteca de Skills Anthropic no GitHub
• Extend Claude with Skills
• Como habilitar skills no Claude
• Plataforma de Skills da Vercel: skills.sh
• Diretório Claude Code Templates
• Curso Inteligência Artificial para Designers e Product Managers