--- 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. risk: safe source: community date_added: '2026-03-06' author: renat tags: - orchestration - multi-agent - workflow - automation tools: - claude-code - antigravity - cursor - gemini-cli - codex-cli --- # 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 solicitacao - Novas 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) ```bash 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 ```bash python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "" ``` Retorna JSON com skills ranqueadas por relevancia. Interpretar o resultado: | Resultado | Acao | |:-----------------------|:--------------------------------------------------------| | `matched: 0` | Nenhum skill relevante. Operar normalmente sem skills. | | `matched: 1` | Um skill relevante. Carregar seu SKILL.md e seguir. | | `matched: 2+` | Multiplos skills. Executar Passo 3 (orquestracao). | ## Passo 3: Orquestracao (Se Matched >= 2) ```bash python agent-orchestrator/scripts/orchestrate.py --skills skill1,skill2 --query "" ``` 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: ```bash python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py && python agent-orchestrator/scripts/match_skills.py "" ``` --- ## Skill Registry O registry vive em: ``` agent-orchestrator/data/registry.json ``` ## Locais De Busca O scanner procura SKILL.md em: 1. `.claude/skills/*/` (skills registradas no Claude Code) 2. `*/` (skills standalone no top-level) 3. `*/*\` (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 ```bash ## Scan Rapido (Usa Cache De Hashes) python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py ## Tabela De Status Detalhada python agent-orchestrator/scripts/scan_registry.py --status ## Re-Scan Completo (Ignora Cache) 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 ```bash 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: ```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: 1. Criar uma pasta em qualquer lugar sob `skills root:` 2. Criar um `SKILL.md` com frontmatter YAML: ```yaml --- name: minha-nova-skill description: "Descricao com keywords de ativacao..." --- ## Documentacao Da Skill ``` 3. **Pronto!** O auto-discovery detecta automaticamente na proxima solicitacao. Opcionalmente, para discovery nativo do Claude Code: 4. Copiar o SKILL.md para `.claude/skills//SKILL.md` ## Tags De Capacidade Explicitas (Opcional) Adicionar ao frontmatter para matching mais preciso: ```yaml capabilities: [data-extraction, web-automation] ``` --- ## Ver Status De Todos Os Skills ```bash 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 analysis - `task-intelligence` - Complementary skill for enhanced analysis