CLI open source para gerar skills de alta qualidade para Codex e Claude Code usando o OpenAI Agents SDK.
agent-skills | codex | claude-code | openai-agents-sdk | typer-cli
- Gera skills no formato aberto
SKILL.md - Otimiza saídas para:
- Codex:
.agents/skills/<nome>/... - Claude Code:
.claude/skills/<nome>/...
- Codex:
- Usa um pipeline multiagente:
- planejamento da skill
- autoria dos arquivos
- revisão crítica
- reparo automático quando necessário
- Mostra spinner com a etapa atual durante a geração para dar feedback no terminal
- Valida nome, frontmatter, estrutura, referências e campos específicos de cada alvo
- Instala a skill gerada por cópia ou symlink
uv sync
cp .env.example .env
# edite o .env e preencha OPENAI_API_KEYOu com pip:
pip install -e .O CLI procura .env a partir do diretório atual até a raiz do projeto e carrega OPENAI_API_KEY automaticamente. Se a variável já existir no shell, o valor do shell tem prioridade.
Tambem suporta Ollama via endpoint compativel com OpenAI. Nesse caso, configure SKILL_GENERATOR_PROVIDER=ollama, OLLAMA_BASE_URL e OLLAMA_MODEL no .env.
Fluxo interativo no terminal:
uv run skill-generatorAo rodar, a CLI pergunta:
- qual provedor de modelo usar:
OpenAIouOllama - para qual ferramenta gerar:
Codex,Claude CodeouGeral - o que você quer gerar
Depois disso, ela gera a skill automaticamente em build/skill-generator.
Modo direto por comando:
uv run skill-generator generate \
"Crie uma skill para transformar especificações em planos técnicos curtos e executáveis." \
--provider openai \
--target codex \
--output build/plan-writerUsando Ollama com modelo open source:
ollama pull qwen2.5:14b-instruct
uv run skill-generator generate \
"Crie uma skill para gerar interfaces com boas praticas de UI e UX" \
--provider ollama \
--model qwen2.5:14b-instruct \
--base-url http://localhost:11434/v1/Passar contexto adicional:
uv run skill-generator generate \
--brief-file docs/skill-brief.md \
--context-file docs/team-conventions.md \
--context-file docs/tooling.md \
--example-request "Analise os logs do deploy e diga o root cause" \
--target claudeValidar skills geradas:
uv run skill-generator validate build/ci-debuggerInstalar no diretório do usuário:
uv run skill-generator install build/ci-debugger --target codex
uv run skill-generator install build/ci-debugger --target claude --mode symlinkCompatibilidade:
skill-generatoré o nome principal da CLIskillforgecontinua disponível como alias
Exemplo:
SKILL_GENERATOR_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key-hereO arquivo esperado é .env na raiz do projeto. Um modelo pronto foi adicionado em .env.example.
Exemplo com Ollama:
SKILL_GENERATOR_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/v1/
OLLAMA_MODEL=qwen2.5:14b-instruct
OLLAMA_API_KEY=ollamaskill-generator generate executa este fluxo:
planner agentconverte o briefing em uma especificação estruturadaauthor agentgera os arquivos da skillreview agentaudita trigger, foco, portabilidade e ergonomiarepair agentcorrige a saída caso o review encontre problemas bloqueantes- validadores locais checam a árvore antes de escrever em disco
- O formato-base segue o padrão aberto Agent Skills, então a skill continua portátil.
- O alvo
codexincluiagents/openai.yamlquando isso melhora UX, descoberta e política de invocação. - O alvo
claudepode incluir campos extras comodisable-model-invocation,allowed-tools,argument-hintecontext. - O modelo padrão do CLI é
gpt-5.3-codex, escolhido por ser o modelo de codificação mais capaz listado nas docs da OpenAI no momento da implementação, em 20 de abril de 2026.
- Agent Skills specification: https://agentskills.io/specification
- Codex skills docs: https://developers.openai.com/codex/skills
- Codex docs MCP: https://developers.openai.com/learn/docs-mcp
- Claude Code skills docs: https://code.claude.com/docs/en/slash-commands
- Claude Code subagents docs: https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
- OpenAI Agents SDK: https://openai.github.io/openai-agents-python/
- OpenAI Sandbox agents guide: https://openai.github.io/openai-agents-python/sandbox/guide/
Este projeto gera skills e valida a estrutura localmente. A qualidade final ainda depende do briefing e do contexto fornecido ao modelo.
