Skill Seekers

# Skill Seekers [English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md) | [日本語](README.ja.md) | [한국어](README.ko.md) | [Español](README.es.md) | [Français](README.fr.md) | [Deutsch](README.de.md) | Português | [Türkçe](README.tr.md) | [العربية](README.ar.md) | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md) > ⚠️ **Aviso de tradução automática** > > Este documento foi traduzido automaticamente por IA. Embora nos esforcemos para garantir a qualidade, podem existir expressões imprecisas. > > Ajude a melhorar a tradução através do [GitHub Issue #260](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/issues/260)! Seu feedback é muito valioso para nós. [![Versão](https://img.shields.io/badge/version-3.2.0-blue.svg)](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases) [![Licença: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) [![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/) [![Integração MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-Integrated-blue.svg)](https://modelcontextprotocol.io) [![Testes Aprovados](https://img.shields.io/badge/Tests-2540%2B%20Passing-brightgreen.svg)](tests/) [![Quadro do Projeto](https://img.shields.io/badge/Project-Board-purple.svg)](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2) [![Versão PyPI](https://badge.fury.io/py/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [![PyPI - Versão Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [![Site Oficial](https://img.shields.io/badge/Website-skillseekersweb.com-blue.svg)](https://skillseekersweb.com/) [![Seguir no Twitter](https://img.shields.io/twitter/follow/_yUSyUS_?style=social)](https://x.com/_yUSyUS_) [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/yusufkaraaslan/Skill_Seekers?style=social)](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) **🧠 A camada de dados para sistemas de IA.** O Skill Seekers transforma sites de documentação, repositórios GitHub, PDFs, vídeos, Jupyter Notebooks, wikis e mais de 17 tipos de fontes em ativos de conhecimento estruturado — prontos para alimentar AI Skills (Claude, Gemini, OpenAI), pipelines RAG (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) e assistentes de programação com IA (Cursor, Windsurf, Cline) em minutos, não horas. > 🌐 **[Visite SkillSeekersWeb.com](https://skillseekersweb.com/)** - Navegue por mais de 24 configurações predefinidas, compartilhe suas configurações e acesse a documentação completa! > 📋 **[Veja o Roteiro de Desenvolvimento e Tarefas](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** - 134 tarefas em 10 categorias, escolha qualquer uma para contribuir! ## 🧠 A Camada de Dados para Sistemas de IA **Skill Seekers é a camada universal de pré-processamento** que fica entre a documentação bruta e todo sistema de IA que a consome. Seja para construir Claude Skills, um pipeline RAG com LangChain ou um arquivo `.cursorrules` para o Cursor — a preparação dos dados é idêntica. Faça uma vez e exporte para todos os destinos. ```bash # Um comando → ativo de conhecimento estruturado skill-seekers create https://docs.react.dev/ # ou: skill-seekers create facebook/react # ou: skill-seekers create ./my-project # Exporte para qualquer sistema de IA skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI Skill (ZIP) skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules ``` ### O que é gerado | Saída | Destino | Para que serve | |-------|---------|----------------| | **Claude Skill** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code, Claude API | | **Gemini Skill** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini | | **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o, assistentes personalizados | | **LangChain Documents** | `--target langchain` | Cadeias de QA, agentes, recuperadores | | **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | Motores de consulta, motores de chat | | **Haystack Documents** | `--target haystack` | Pipelines RAG empresariais | | **Pinecone-ready** (Markdown) | `--target markdown` | Upload de vetores | | **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--format chroma/faiss/qdrant` | Bancos de dados vetoriais locais | | **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → copiar | Contexto de IA do Cursor IDE | | **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → copiar | VS Code, IntelliJ, Vim | ### Por que isso importa - ⚡ **99% mais rápido** — Dias de preparação manual de dados → 15–45 minutos - 🎯 **Qualidade de AI Skill** — Arquivos SKILL.md com mais de 500 linhas com exemplos, padrões e guias - 📊 **Chunks prontos para RAG** — Chunking inteligente que preserva blocos de código e mantém o contexto - 🎬 **Vídeos** — Extraia código, transcrições e conhecimento estruturado do YouTube e vídeos locais - 🔄 **Multi-fonte** — Combine 17 tipos de fontes (docs, GitHub, PDFs, vídeos, notebooks, wikis e mais) em um único ativo de conhecimento - 🌐 **Uma preparação, todos os destinos** — Exporte o mesmo ativo para 16 plataformas sem precisar recoletá-lo - ✅ **Testado em batalha** — Mais de 2.540 testes, mais de 24 presets de frameworks, pronto para produção ## 🚀 Início Rápido (3 Comandos) ```bash # 1. Instalar pip install skill-seekers # 2. Criar skill a partir de qualquer fonte skill-seekers create https://docs.django.com/ # 3. Empacotar para sua plataforma de IA skill-seekers package output/django --target claude ``` **Pronto!** Agora você tem `output/django-claude.zip` pronto para usar. ### Outras Fontes (17 Suportadas) ```bash # Repositório GitHub skill-seekers create facebook/react # Projeto local skill-seekers create ./my-project # Documento PDF skill-seekers create manual.pdf # Documento Word skill-seekers create report.docx # E-book EPUB skill-seekers create book.epub # Jupyter Notebook skill-seekers create notebook.ipynb # Especificação OpenAPI skill-seekers create openapi.yaml # Apresentação PowerPoint skill-seekers create presentation.pptx # Documento AsciiDoc skill-seekers create guide.adoc # Arquivo HTML local skill-seekers create page.html # Feed RSS/Atom skill-seekers create feed.rss # Man page skill-seekers create curl.1 # Vídeo (YouTube, Vimeo ou arquivo local — requer skill-seekers[video]) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial # Primeira vez? Instale automaticamente as dependências visuais com detecção de GPU: skill-seekers video --setup # Wiki Confluence skill-seekers confluence --space TEAM --name wiki # Páginas Notion skill-seekers notion --database-id ... --name docs # Exportação de chat Slack/Discord skill-seekers chat --export-dir ./slack-export --name team-chat ``` ### Exporte para Qualquer Lugar ```bash # Empacote para múltiplas plataformas for platform in claude gemini openai langchain; do skill-seekers package output/django --target $platform done ``` ## O que é o Skill Seekers? O Skill Seekers é a **camada de dados para sistemas de IA**. Ele transforma 17 tipos de fontes — sites de documentação, repositórios GitHub, PDFs, vídeos, Jupyter Notebooks, documentos Word/EPUB/AsciiDoc, especificações OpenAPI, apresentações PowerPoint, feeds RSS, man pages, wikis Confluence, páginas Notion, exportações Slack/Discord e mais — em ativos de conhecimento estruturado para qualquer destino de IA: | Caso de Uso | O que você obtém | Exemplos | |-------------|-----------------|----------| | **AI Skills** | SKILL.md abrangente + referências | Claude Code, Gemini, GPT | | **Pipelines RAG** | Documentos fragmentados com metadados ricos | LangChain, LlamaIndex, Haystack | | **Bancos de Dados Vetoriais** | Dados pré-formatados prontos para upload | Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS | | **Assistentes de Programação com IA** | Arquivos de contexto que sua IDE lê automaticamente | Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev | O Skill Seekers substitui dias de pré-processamento manual com os seguintes passos: 1. **Coleta** — Docs, repositórios GitHub, bases de código locais, PDFs, vídeos, Jupyter Notebooks, wikis e mais de 17 tipos de fontes 2. **Análise** — Parsing AST profundo, detecção de padrões, extração de APIs 3. **Estruturação** — Arquivos de referência categorizados com metadados 4. **Aprimoramento** — Geração de SKILL.md com IA (Claude, Gemini ou local) 5. **Exportação** — 16 formatos específicos por plataforma a partir de um único ativo ## Por que Usar o Skill Seekers? ### Para Construtores de AI Skills (Claude, Gemini, OpenAI) - 🎯 **Skills de nível de produção** — Arquivos SKILL.md com mais de 500 linhas com exemplos de código, padrões e guias - 🔄 **Workflows de aprimoramento** — Aplique `security-focus`, `architecture-comprehensive` ou presets YAML personalizados - 🎮 **Qualquer domínio** — Motores de jogos (Godot, Unity), frameworks (React, Django), ferramentas internas - 🔧 **Equipes** — Combine documentação interna + código em uma única fonte da verdade - 📚 **Qualidade** — Aprimorado por IA com exemplos, referência rápida e orientação de navegação ### Para Construtores de RAG e Engenheiros de IA - 🤖 **Dados prontos para RAG** — `Documents` LangChain, `TextNodes` LlamaIndex, `Documents` Haystack pré-fragmentados - 🚀 **99% mais rápido** — Dias de pré-processamento → 15–45 minutos - 📊 **Metadados inteligentes** — Categorias, fontes, tipos → melhor precisão de recuperação - 🔄 **Multi-fonte** — Combine docs + GitHub + PDFs + vídeos em um pipeline - 🌐 **Agnóstico de plataforma** — Exporte para qualquer banco vetorial ou framework sem recoleta ### Para Usuários de Assistentes de Programação com IA - 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — Gere `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` automaticamente - 🎯 **Contexto persistente** — A IA "conhece" seus frameworks sem prompts repetidos - 📚 **Sempre atualizado** — Atualize o contexto em minutos quando a documentação mudar ## Funcionalidades Principais ### 🌐 Coleta de Documentação - ✅ **Suporte a llms.txt** - Detecta e usa automaticamente arquivos de documentação prontos para LLM (10x mais rápido) - ✅ **Scraper Universal** - Funciona com QUALQUER site de documentação - ✅ **Categorização Inteligente** - Organiza conteúdo automaticamente por tópico - ✅ **Detecção de Linguagem de Código** - Reconhece Python, JavaScript, C++, GDScript, etc. - ✅ **Mais de 24 Presets Prontos** - Godot, React, Vue, Django, FastAPI e mais ### 📄 Suporte a PDF - ✅ **Extração Básica de PDF** - Extraia texto, código e imagens de arquivos PDF - ✅ **OCR para PDFs Digitalizados** - Extraia texto de documentos digitalizados - ✅ **PDFs Protegidos por Senha** - Processe PDFs criptografados - ✅ **Extração de Tabelas** - Extraia tabelas complexas de PDFs - ✅ **Processamento Paralelo** - 3x mais rápido para PDFs grandes - ✅ **Cache Inteligente** - 50% mais rápido em re-execuções ### 🎬 Extração de Vídeo - ✅ **YouTube e Vídeos Locais** - Extraia transcrições, código na tela e conhecimento estruturado de vídeos - ✅ **Análise Visual de Frames** - Extração OCR de editores de código, terminais, slides e diagramas - ✅ **Detecção Automática de GPU** - Instala automaticamente a versão correta do PyTorch (CUDA/ROCm/MPS/CPU) - ✅ **Aprimoramento com IA** - Dois passes: limpeza de artefatos OCR + geração de SKILL.md polido - ✅ **Recorte Temporal** - Extraia seções específicas com `--start-time` e `--end-time` - ✅ **Suporte a Playlists** - Processe em lote todos os vídeos de uma playlist do YouTube - ✅ **Fallback com Vision API** - Use Claude Vision para frames OCR de baixa confiança ### 🐙 Análise de Repositórios GitHub - ✅ **Análise Profunda de Código** - Parsing AST para Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go - ✅ **Extração de API** - Funções, classes, métodos com parâmetros e tipos - ✅ **Metadados do Repositório** - README, árvore de arquivos, distribuição de linguagens, stars/forks - ✅ **GitHub Issues e PRs** - Obtenha issues abertas/fechadas com labels e milestones - ✅ **CHANGELOG e Releases** - Extração automática do histórico de versões - ✅ **Detecção de Conflitos** - Compare APIs documentadas vs implementação real do código - ✅ **Integração MCP** - Linguagem natural: "Colete o repositório GitHub facebook/react" ### 🔄 Coleta Unificada Multi-Fonte - ✅ **Combine Múltiplas Fontes** - Misture documentação + GitHub + PDF em uma skill - ✅ **Detecção de Conflitos** - Encontra automaticamente discrepâncias entre docs e código - ✅ **Mesclagem Inteligente** - Resolução de conflitos baseada em regras ou com IA - ✅ **Relatórios Transparentes** - Comparação lado a lado com avisos ⚠️ - ✅ **Análise de Lacunas na Documentação** - Identifica docs desatualizadas e funcionalidades não documentadas - ✅ **Fonte Única da Verdade** - Uma skill mostrando tanto a intenção (docs) quanto a realidade (código) - ✅ **Retrocompatível** - Configurações legadas de fonte única continuam funcionando ### 🤖 Suporte a Múltiplas Plataformas LLM - ✅ **4 Plataformas LLM** - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, Markdown Genérico - ✅ **Coleta Universal** - A mesma documentação funciona para todas as plataformas - ✅ **Empacotamento Específico por Plataforma** - Formatos otimizados para cada LLM - ✅ **Exportação com Um Comando** - Flag `--target` seleciona a plataforma - ✅ **Dependências Opcionais** - Instale apenas o que precisa - ✅ **100% Retrocompatível** - Workflows existentes do Claude permanecem inalterados | Plataforma | Formato | Upload | Aprimoramento | API Key | Endpoint Personalizado | |------------|---------|--------|---------------|---------|----------------------| | **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ Automático | ✅ Sim | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL | | **Google Gemini** | tar.gz | ✅ Automático | ✅ Sim | GOOGLE_API_KEY | - | | **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ Automático | ✅ Sim | OPENAI_API_KEY | - | | **Markdown Genérico** | ZIP | ❌ Manual | ❌ Não | - | - | ```bash # Claude (padrão - sem alterações necessárias!) skill-seekers package output/react/ skill-seekers upload react.zip # Google Gemini pip install skill-seekers[gemini] skill-seekers package output/react/ --target gemini skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini # OpenAI ChatGPT pip install skill-seekers[openai] skill-seekers package output/react/ --target openai skill-seekers upload react-openai.zip --target openai # Markdown Genérico (exportação universal) skill-seekers package output/react/ --target markdown # Use os arquivos markdown diretamente em qualquer LLM ```
🔧 Variáveis de Ambiente para APIs Compatíveis com Claude (ex.: GLM-4.7) O Skill Seekers suporta qualquer endpoint de API compatível com Claude: ```bash # Opção 1: API oficial da Anthropic (padrão) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # Opção 2: API compatível com Claude GLM-4.7 export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1 # Todas as funcionalidades de aprimoramento com IA usarão o endpoint configurado skill-seekers enhance output/react/ skill-seekers analyze --directory . --enhance ``` **Nota**: Configurar `ANTHROPIC_BASE_URL` permite que você use qualquer endpoint de API compatível com Claude, como GLM-4.7 ou outros serviços compatíveis.
**Instalação:** ```bash # Instalar com suporte ao Gemini pip install skill-seekers[gemini] # Instalar com suporte ao OpenAI pip install skill-seekers[openai] # Instalar com todas as plataformas LLM pip install skill-seekers[all-llms] ``` ### 🔗 Integrações com Frameworks RAG - ✅ **LangChain Documents** - Exportação direta para formato `Document` com `page_content` + metadados - Ideal para: Cadeias de QA, recuperadores, armazenamentos vetoriais, agentes - Exemplo: [Pipeline RAG LangChain](examples/langchain-rag-pipeline/) - Guia: [Integração LangChain](docs/integrations/LANGCHAIN.md) - ✅ **LlamaIndex TextNodes** - Exportação para formato `TextNode` com IDs únicos + embeddings - Ideal para: Motores de consulta, motores de chat, contexto de armazenamento - Exemplo: [Motor de Consulta LlamaIndex](examples/llama-index-query-engine/) - Guia: [Integração LlamaIndex](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md) - ✅ **Formato Pinecone-Ready** - Otimizado para upload em bancos de dados vetoriais - Ideal para: Busca vetorial em produção, busca semântica, busca híbrida - Exemplo: [Upload Pinecone](examples/pinecone-upsert/) - Guia: [Integração Pinecone](docs/integrations/PINECONE.md) **Exportação Rápida:** ```bash # LangChain Documents (JSON) skill-seekers package output/django --target langchain # → output/django-langchain.json # LlamaIndex TextNodes (JSON) skill-seekers package output/django --target llama-index # → output/django-llama-index.json # Markdown (Universal) skill-seekers package output/django --target markdown # → output/django-markdown/SKILL.md + references/ ``` **Guia Completo de Pipeline RAG:** [Documentação de Pipelines RAG](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md) --- ### 🧠 Integrações com Assistentes de Programação com IA Transforme qualquer documentação de framework em contexto especializado de programação para mais de 4 assistentes de IA: - ✅ **Cursor IDE** - Gere `.cursorrules` para sugestões de código com IA - Ideal para: Geração de código específica de framework, padrões consistentes - Funciona com: Cursor IDE (fork do VS Code) - Guia: [Integração Cursor](docs/integrations/CURSOR.md) - Exemplo: [Cursor React Skill](examples/cursor-react-skill/) - ✅ **Windsurf** - Personalize o contexto do assistente de IA do Windsurf com `.windsurfrules` - Ideal para: Assistência de IA nativa na IDE, programação baseada em fluxo - Funciona com: Windsurf IDE da Codeium - Guia: [Integração Windsurf](docs/integrations/WINDSURF.md) - Exemplo: [Contexto FastAPI Windsurf](examples/windsurf-fastapi-context/) - ✅ **Cline (VS Code)** - Prompts de sistema + MCP para agente VS Code - Ideal para: Geração de código agentiva no VS Code - Funciona com: Extensão Cline para VS Code - Guia: [Integração Cline](docs/integrations/CLINE.md) - Exemplo: [Assistente Django Cline](examples/cline-django-assistant/) - ✅ **Continue.dev** - Servidores de contexto para IA agnóstica de IDE - Ideal para: Ambientes multi-IDE (VS Code, JetBrains, Vim), provedores de LLM personalizados - Funciona com: Qualquer IDE com plugin Continue.dev - Guia: [Integração Continue](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md) - Exemplo: [Contexto Universal Continue](examples/continue-dev-universal/) **Exportação Rápida para Ferramentas de Programação com IA:** ```bash # Para qualquer assistente de programação com IA (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev) skill-seekers scrape --config configs/django.json skill-seekers package output/django --target claude # ou --target markdown # Copie para seu projeto (exemplo para Cursor) cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules # Ou para Windsurf cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md # Ou para Cline cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules # Ou para Continue.dev (servidor HTTP) python examples/continue-dev-universal/context_server.py # Configure em ~/.continue/config.json ``` **Hub de Integrações:** [Todas as Integrações com Sistemas de IA](docs/integrations/INTEGRATIONS.md) --- ### 🌊 Arquitetura GitHub de Três Fluxos - ✅ **Análise em Três Fluxos** - Divide repositórios GitHub em fluxos de Código, Docs e Insights - ✅ **Analisador de Codebase Unificado** - Funciona com URLs do GitHub E caminhos locais - ✅ **C3.x como Profundidade de Análise** - Escolha 'basic' (1-2 min) ou 'c3x' (20-60 min) - ✅ **Geração Aprimorada de Router** - Metadados do GitHub, quick start do README, problemas comuns - ✅ **Integração de Issues** - Principais problemas e soluções dos GitHub Issues - ✅ **Keywords de Roteamento Inteligente** - Labels do GitHub com peso 2x para melhor detecção de tópicos **Explicação dos Três Fluxos:** - **Fluxo 1: Código** - Análise profunda C3.x (padrões, exemplos, guias, configs, arquitetura) - **Fluxo 2: Docs** - Documentação do repositório (README, CONTRIBUTING, docs/*.md) - **Fluxo 3: Insights** - Conhecimento da comunidade (issues, labels, stars, forks) ```python from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer # Analise repositório GitHub com os três fluxos analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer() result = analyzer.analyze( source="https://github.com/facebook/react", depth="c3x", # ou "basic" para análise rápida fetch_github_metadata=True ) # Acesse o fluxo de código (análise C3.x) print(f"Padrões de design: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}") print(f"Exemplos de teste: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}") # Acesse o fluxo de docs (documentação do repositório) print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}") # Acesse o fluxo de insights (metadados do GitHub) print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}") print(f"Problemas comuns: {len(result.github_insights['common_problems'])}") ``` **Documentação completa**: [Resumo da Implementação de Três Fluxos](docs/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md) ### 🔐 Gerenciamento Inteligente de Rate Limit e Configuração - ✅ **Sistema de Configuração Multi-Token** - Gerencie múltiplas contas GitHub (pessoal, trabalho, OSS) - Armazenamento seguro de configurações em `~/.config/skill-seekers/config.json` (permissões 600) - Estratégias de rate limit por perfil: `prompt`, `wait`, `switch`, `fail` - Timeout configurável por perfil (padrão: 30 min, evita esperas indefinidas) - Cadeia de fallback inteligente: Argumento CLI → Variável de ambiente → Arquivo de configuração → Prompt - Gerenciamento de API keys para Claude, Gemini, OpenAI - ✅ **Assistente de Configuração Interativo** - Interface de terminal elegante para fácil configuração - Integração com navegador para criação de tokens (abre automaticamente GitHub, etc.) - Validação de tokens e teste de conexão - Exibição visual de status com código de cores - ✅ **Gerenciador Inteligente de Rate Limit** - Chega de esperas indefinidas! - Aviso prévio sobre rate limits (60/hora vs 5000/hora) - Detecção em tempo real das respostas da API do GitHub - Contadores regressivos ao vivo com progresso - Troca automática de perfil quando limitado - Quatro estratégias: prompt (perguntar), wait (contagem regressiva), switch (tentar outro), fail (abortar) - ✅ **Capacidade de Retomada** - Continue trabalhos interrompidos - Salvamento automático de progresso em intervalos configuráveis (padrão: 60 seg) - Liste todos os trabalhos retomáveis com detalhes de progresso - Limpeza automática de trabalhos antigos (padrão: 7 dias) - ✅ **Suporte CI/CD** - Modo não interativo para automação - Flag `--non-interactive` falha rapidamente sem prompts - Flag `--profile` para selecionar conta GitHub específica - Mensagens de erro claras para logs de pipeline **Configuração Rápida:** ```bash # Configuração única (5 minutos) skill-seekers config --github # Use perfil específico para repos privados skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work # Modo CI/CD (falha rápida, sem prompts) skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive # Retomar trabalho interrompido skill-seekers resume --list skill-seekers resume github_react_20260117_143022 ``` **Estratégias de Rate Limit Explicadas:** - **prompt** (padrão) - Pergunta o que fazer quando limitado (esperar, trocar, configurar token, cancelar) - **wait** - Espera automaticamente com contador regressivo (respeita timeout) - **switch** - Tenta automaticamente o próximo perfil disponível (para configurações multi-conta) - **fail** - Falha imediatamente com erro claro (ideal para CI/CD) ### 🎯 Bootstrap Skill - Auto-Hospedagem Gere o skill-seekers como uma Claude Code Skill para uso dentro do Claude: ```bash # Gere a skill ./scripts/bootstrap_skill.sh # Instale no Claude Code cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/ ``` **O que você obtém:** - ✅ **Documentação completa da skill** - Todos os comandos CLI e padrões de uso - ✅ **Referência de comandos CLI** - Cada ferramenta e suas opções documentadas - ✅ **Exemplos de início rápido** - Workflows comuns e melhores práticas - ✅ **Documentação de API auto-gerada** - Análise de código, padrões e exemplos ### 🔐 Repositórios Privados de Configuração - ✅ **Fontes de Config Baseadas em Git** - Busque configs de repositórios Git privados/de equipe - ✅ **Gerenciamento Multi-Fonte** - Registre repositórios ilimitados do GitHub, GitLab, Bitbucket - ✅ **Colaboração em Equipe** - Compartilhe configs personalizadas entre equipes de 3-5 pessoas - ✅ **Suporte Empresarial** - Escale para mais de 500 desenvolvedores com resolução baseada em prioridade - ✅ **Autenticação Segura** - Tokens em variáveis de ambiente (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN) - ✅ **Cache Inteligente** - Clone uma vez, receba atualizações automaticamente - ✅ **Modo Offline** - Trabalhe com configs em cache quando estiver offline ### 🤖 Análise de Codebase (C3.x) **C3.4: Extração de Padrões de Configuração com Aprimoramento por IA** - ✅ **9 Formatos de Config** - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose - ✅ **7 Tipos de Padrão** - Banco de dados, API, logging, cache, e-mail, autenticação, configurações de servidor - ✅ **Aprimoramento por IA** - Análise de IA opcional em modo duplo (API + LOCAL) - Explica o que cada config faz - Sugere melhores práticas e melhorias - **Análise de segurança** - Encontra segredos hardcoded, credenciais expostas - ✅ **Auto-Documentação** - Gera documentação JSON + Markdown de todas as configs - ✅ **Integração MCP** - Ferramenta `extract_config_patterns` com suporte a aprimoramento **C3.3: Guias How-To Aprimorados por IA** - ✅ **Aprimoramento Abrangente por IA** - Transforma guias básicos em tutoriais profissionais - ✅ **5 Melhorias Automáticas** - Descrições de etapas, troubleshooting, pré-requisitos, próximos passos, casos de uso - ✅ **Suporte Dual-Mode** - Modo API (Claude API) ou modo LOCAL (Claude Code CLI) - ✅ **Sem Custo com Modo LOCAL** - Aprimoramento GRATUITO usando seu plano Claude Code Max - ✅ **Transformação de Qualidade** - Templates de 75 linhas → guias abrangentes de mais de 500 linhas **Uso:** ```bash # Análise rápida (1-2 min, apenas funcionalidades básicas) skill-seekers analyze --directory tests/ --quick # Análise abrangente com IA (20-60 min, todas as funcionalidades) skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive # Com aprimoramento por IA skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance ``` **Documentação Completa:** [docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new) ### 🔄 Presets de Workflow de Aprimoramento Pipelines de aprimoramento reutilizáveis definidos em YAML que controlam como a IA transforma sua documentação bruta em uma skill polida. - ✅ **5 Presets Incluídos** — `default`, `minimal`, `security-focus`, `architecture-comprehensive`, `api-documentation` - ✅ **Presets Definidos pelo Usuário** — Adicione workflows personalizados em `~/.config/skill-seekers/workflows/` - ✅ **Múltiplos Workflows** — Encadeie dois ou mais workflows em um comando - ✅ **CLI Totalmente Gerenciada** — Liste, inspecione, copie, adicione, remova e valide workflows ```bash # Aplique um único workflow skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus # Encadeie múltiplos workflows (aplicados em ordem) skill-seekers create ./my-project \ --enhance-workflow security-focus \ --enhance-workflow minimal # Gerencie presets skill-seekers workflows list # Liste todos (incluídos + usuário) skill-seekers workflows show security-focus # Exiba conteúdo YAML skill-seekers workflows copy security-focus # Copie para diretório do usuário para edição skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # Instale um preset personalizado skill-seekers workflows remove my-workflow # Remova um preset do usuário skill-seekers workflows validate security-focus # Valide a estrutura do preset # Copie múltiplos de uma vez skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation # Adicione múltiplos arquivos de uma vez skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml # Remova múltiplos de uma vez skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b ``` **Formato de preset YAML:** ```yaml name: security-focus description: "Revisão focada em segurança: vulnerabilidades, autenticação, tratamento de dados" version: "1.0" stages: - name: vulnerabilities type: custom prompt: "Revise vulnerabilidades OWASP top 10 e vulnerabilidades de segurança comuns..." - name: auth-review type: custom prompt: "Examine padrões de autenticação e autorização..." uses_history: true ``` ### ⚡ Performance e Escalabilidade - ✅ **Modo Assíncrono** - Coleta 2-3x mais rápida com async/await (use a flag `--async`) - ✅ **Suporte a Documentações Grandes** - Processe docs de 10K-40K+ páginas com divisão inteligente - ✅ **Skills Router/Hub** - Roteamento inteligente para sub-skills especializadas - ✅ **Coleta Paralela** - Processe múltiplas skills simultaneamente - ✅ **Checkpoint/Retomada** - Nunca perca progresso em coletas longas - ✅ **Sistema de Cache** - Colete uma vez, reconstrua instantaneamente ### ✅ Garantia de Qualidade - ✅ **Totalmente Testado** - Mais de 2.540 testes com cobertura abrangente --- ## 📦 Instalação ```bash # Instalação básica (coleta de documentação, análise GitHub, PDF, empacotamento) pip install skill-seekers # Com suporte a todas as plataformas LLM pip install skill-seekers[all-llms] # Com servidor MCP pip install skill-seekers[mcp] # Tudo incluído pip install skill-seekers[all] ``` **Precisa de ajuda para escolher?** Execute o assistente de configuração: ```bash skill-seekers-setup ``` ### Opções de Instalação | Instalação | Funcionalidades | |-----------|----------------| | `pip install skill-seekers` | Coleta, análise GitHub, PDF, todas as plataformas | | `pip install skill-seekers[gemini]` | + Suporte ao Google Gemini | | `pip install skill-seekers[openai]` | + Suporte ao OpenAI ChatGPT | | `pip install skill-seekers[all-llms]` | + Todas as plataformas LLM | | `pip install skill-seekers[mcp]` | + Servidor MCP para Claude Code, Cursor, etc. | | `pip install skill-seekers[video]` | + Extração de transcrições e metadados do YouTube/Vimeo | | `pip install skill-seekers[video-full]` | + Transcrição Whisper e extração visual de frames | | `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Suporte a Jupyter Notebook | | `pip install skill-seekers[pptx]` | + Suporte a PowerPoint | | `pip install skill-seekers[confluence]` | + Suporte a wiki Confluence | | `pip install skill-seekers[notion]` | + Suporte a páginas Notion | | `pip install skill-seekers[rss]` | + Suporte a feeds RSS/Atom | | `pip install skill-seekers[chat]` | + Suporte a exportação de chat Slack/Discord | | `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + Suporte a documentos AsciiDoc | | `pip install skill-seekers[all]` | Tudo habilitado | > **Dependências visuais de vídeo (detecção de GPU):** Após instalar `skill-seekers[video-full]`, execute > `skill-seekers video --setup` para detectar automaticamente sua GPU e instalar a variante > correta do PyTorch + easyocr. Esta é a forma recomendada de instalar as dependências de extração visual. --- ## 🚀 Workflow de Instalação com Um Comando **A forma mais rápida de ir da configuração à skill enviada — automação completa:** ```bash # Instale a skill React a partir das configs oficiais (upload automático para o Claude) skill-seekers install --config react # Instale a partir de arquivo de configuração local skill-seekers install --config configs/custom.json # Instale sem fazer upload (apenas empacotar) skill-seekers install --config django --no-upload # Visualize o workflow sem executar skill-seekers install --config react --dry-run ``` **Tempo:** 20-45 minutos no total | **Qualidade:** Pronto para produção (9/10) | **Custo:** Gratuito **Fases executadas:** ``` 📥 FASE 1: Buscar Configuração (se nome da config for fornecido) 📖 FASE 2: Coletar Documentação ✨ FASE 3: Aprimoramento com IA (OBRIGATÓRIO - sem opção de pular) 📦 FASE 4: Empacotar Skill ☁️ FASE 5: Upload para o Claude (opcional, requer API key) ``` **Requisitos:** - Variável de ambiente ANTHROPIC_API_KEY (para upload automático) - Plano Claude Code Max (para aprimoramento com IA local) --- ## 📊 Matriz de Funcionalidades O Skill Seekers suporta **4 plataformas LLM**, **17 tipos de fontes** e paridade completa de funcionalidades em todos os destinos. **Plataformas:** Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, Markdown Genérico **Tipos de Fontes:** Sites de documentação, repositórios GitHub, PDFs, Word (.docx), EPUB, Vídeo, Codebases locais, Jupyter Notebooks, HTML local, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), feeds RSS/Atom, Man pages, wikis Confluence, páginas Notion, exportações de chat Slack/Discord Consulte a [Matriz Completa de Funcionalidades](docs/FEATURE_MATRIX.md) para suporte detalhado por plataforma e funcionalidade. ### Comparação Rápida de Plataformas | Funcionalidade | Claude | Gemini | OpenAI | Markdown | |---------------|--------|--------|--------|----------| | Formato | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP | | Upload | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ Manual | | Aprimoramento | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ❌ Nenhum | | Todos os Modos de Skill | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | --- ## Exemplos de Uso ### Coleta de Documentação ```bash # Coletar site de documentação skill-seekers scrape --config configs/react.json # Coleta rápida sem configuração skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react # Com modo assíncrono (3x mais rápido) skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8 ``` ### Extração de PDF ```bash # Extração básica de PDF skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill # Funcionalidades avançadas skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \ --extract-tables \ # Extrair tabelas --parallel \ # Processamento paralelo rápido --workers 8 # Usar 8 núcleos de CPU # PDFs digitalizados (requer: pip install pytesseract Pillow) skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr ``` ### Extração de Vídeo ```bash # Instalar suporte a vídeo pip install skill-seekers[video] # Transcrições + metadados pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper + extração visual de frames # Detectar GPU automaticamente e instalar dependências visuais (PyTorch + easyocr) skill-seekers video --setup # Extrair de vídeo do YouTube skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial # Extrair de uma playlist do YouTube skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist # Extrair de um arquivo de vídeo local skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording # Extrair com análise visual de frames (requer dependências video-full) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual # Com aprimoramento por IA (limpa OCR + gera SKILL.md polido) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2 # Recortar seção específica de um vídeo (suporta segundos, MM:SS, HH:MM:SS) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00 # Usar Vision API para frames OCR de baixa confiança (requer ANTHROPIC_API_KEY) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr # Reconstruir skill a partir de dados previamente extraídos (pular download) skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial ``` > **Guia completo:** Consulte [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md) para referência CLI completa, > detalhes do pipeline visual, opções de aprimoramento com IA e troubleshooting. ### Análise de Repositórios GitHub ```bash # Coleta básica de repositório skill-seekers github --repo facebook/react # Com autenticação (rate limits mais altos) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here skill-seekers github --repo facebook/react # Personalizar o que incluir skill-seekers github --repo django/django \ --include-issues \ # Extrair GitHub Issues --max-issues 100 \ # Limitar quantidade de issues --include-changelog # Extrair CHANGELOG.md ``` ### Coleta Unificada Multi-Fonte **Combine documentação + GitHub + PDF em uma skill unificada com detecção de conflitos:** ```bash # Use configs unificadas existentes skill-seekers unified --config configs/react_unified.json skill-seekers unified --config configs/django_unified.json # Ou crie uma config unificada cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF' { "name": "myframework", "merge_mode": "rule-based", "sources": [ { "type": "documentation", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "max_pages": 200 }, { "type": "github", "repo": "owner/myframework", "code_analysis_depth": "surface" } ] } EOF skill-seekers unified --config configs/myframework_unified.json ``` **A Detecção de Conflitos encontra automaticamente:** - 🔴 **Ausente no código** (alta): Documentado mas não implementado - 🟡 **Ausente nos docs** (média): Implementado mas não documentado - ⚠️ **Assinatura incompatível**: Parâmetros/tipos diferentes - ℹ️ **Descrição incompatível**: Explicações diferentes **Guia Completo:** Consulte [docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md) para documentação completa. ### Repositórios Privados de Configuração **Compartilhe configs personalizadas entre equipes usando repositórios Git privados:** ```bash # Opção 1: Usando ferramentas MCP (recomendado) # Registre o repositório privado da sua equipe add_config_source( name="team", git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git", token_env="GITHUB_TOKEN" ) # Busque config do repositório da equipe fetch_config(source="team", config_name="internal-api") ``` **Plataformas Suportadas:** - GitHub (`GITHUB_TOKEN`), GitLab (`GITLAB_TOKEN`), Gitea (`GITEA_TOKEN`), Bitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`) **Guia Completo:** Consulte [docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md) para documentação completa. ## Como Funciona ```mermaid graph LR A[Site de Documentação] --> B[Skill Seekers] B --> C[Coletor] B --> D[Aprimoramento IA] B --> E[Empacotador] C --> F[Referências Organizadas] D --> F F --> E E --> G[Claude Skill .zip] G --> H[Upload para Claude AI] ``` 0. **Detectar llms.txt** - Verifica primeiro por llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt 1. **Coletar**: Extrai todas as páginas da documentação 2. **Categorizar**: Organiza o conteúdo em tópicos (API, guias, tutoriais, etc.) 3. **Aprimorar**: IA analisa os docs e cria SKILL.md abrangente com exemplos 4. **Empacotar**: Empacota tudo em um arquivo `.zip` pronto para o Claude ## 📋 Pré-requisitos **Antes de começar, certifique-se de ter:** 1. **Python 3.10 ou superior** - [Download](https://www.python.org/downloads/) | Verificar: `python3 --version` 2. **Git** - [Download](https://git-scm.com/) | Verificar: `git --version` 3. **15-30 minutos** para a configuração inicial **Primeira vez?** → **[Comece Aqui: Guia de Início Rápido Infalível](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯 --- ## 📤 Enviando Skills para o Claude Depois que sua skill estiver empacotada, você precisa enviá-la para o Claude: ### Opção 1: Upload Automático (via API) ```bash # Configure sua API key (uma única vez) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # Empacote e faça upload automaticamente skill-seekers package output/react/ --upload # OU faça upload de um .zip existente skill-seekers upload output/react.zip ``` ### Opção 2: Upload Manual (Sem API Key) ```bash # Empacote a skill skill-seekers package output/react/ # → Cria output/react.zip # Depois faça upload manualmente: # - Acesse https://claude.ai/skills # - Clique em "Upload Skill" # - Selecione output/react.zip ``` ### Opção 3: MCP (Claude Code) ``` No Claude Code, basta pedir: "Empacote e faça upload da skill React" ``` --- ## 🤖 Instalando em Agentes de IA O Skill Seekers pode instalar automaticamente skills em mais de 10 agentes de programação com IA. ```bash # Instalar em agente específico skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor # Instalar em todos os agentes de uma vez skill-seekers install-agent output/react/ --agent all # Visualizar sem instalar skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run ``` ### Agentes Suportados | Agente | Caminho | Tipo | |--------|---------|------| | **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | Global | | **Cursor** | `.cursor/skills/` | Projeto | | **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | Projeto | | **Amp** | `~/.amp/skills/` | Global | | **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | Global | | **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | Global | | **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | Global | --- ## 🔌 Integração MCP (26 Ferramentas) O Skill Seekers inclui um servidor MCP para uso com Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline ou IntelliJ IDEA. ```bash # Modo stdio (Claude Code, VS Code + Cline) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp # Modo HTTP (Cursor, Windsurf, IntelliJ) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765 # Configurar automaticamente todos os agentes de uma vez ./setup_mcp.sh ``` **Todas as 26 ferramentas disponíveis:** - **Núcleo (9):** `list_configs`, `generate_config`, `validate_config`, `estimate_pages`, `scrape_docs`, `package_skill`, `upload_skill`, `enhance_skill`, `install_skill` - **Estendidas (10):** `scrape_github`, `scrape_pdf`, `unified_scrape`, `merge_sources`, `detect_conflicts`, `add_config_source`, `fetch_config`, `list_config_sources`, `remove_config_source`, `split_config` - **Bancos Vetoriais (4):** `export_to_chroma`, `export_to_weaviate`, `export_to_faiss`, `export_to_qdrant` - **Nuvem (3):** `cloud_upload`, `cloud_download`, `cloud_list` **Guia Completo:** [docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md) --- ## ⚙️ Configuração ### Presets Disponíveis (24+) ```bash # Listar todos os presets skill-seekers list-configs ``` | Categoria | Presets | |-----------|---------| | **Frameworks Web** | `react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs` | | **Python** | `django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest` | | **Desenvolvimento de Jogos** | `godot`, `pygame`, `unity` | | **Ferramentas e DevOps** | `docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible` | | **Unificados (Docs + GitHub)** | `react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified` e mais | ### Criando Sua Própria Configuração ```bash # Opção 1: Interativo skill-seekers scrape --interactive # Opção 2: Copie e edite um preset cp configs/react.json configs/myframework.json nano configs/myframework.json skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### Estrutura do Arquivo de Configuração ```json { "name": "myframework", "description": "Quando usar esta skill", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "selectors": { "main_content": "article", "title": "h1", "code_blocks": "pre code" }, "url_patterns": { "include": ["/docs", "/guide"], "exclude": ["/blog", "/about"] }, "categories": { "getting_started": ["intro", "quickstart"], "api": ["api", "reference"] }, "rate_limit": 0.5, "max_pages": 500 } ``` ### Onde Armazenar Configurações A ferramenta busca na seguinte ordem: 1. Caminho exato fornecido 2. `./configs/` (diretório atual) 3. `~/.config/skill-seekers/configs/` (diretório de configuração do usuário) 4. API SkillSeekersWeb.com (configurações predefinidas) --- ## 📊 O que é Criado ``` output/ ├── godot_data/ # Dados brutos coletados │ ├── pages/ # Arquivos JSON (um por página) │ └── summary.json # Resumo geral │ └── godot/ # A skill ├── SKILL.md # Aprimorado com exemplos reais ├── references/ # Docs categorizados │ ├── index.md │ ├── getting_started.md │ ├── scripting.md │ └── ... ├── scripts/ # Vazio (adicione os seus) └── assets/ # Vazio (adicione os seus) ``` --- ## 🐛 Solução de Problemas ### Nenhum Conteúdo Extraído? - Verifique seu seletor `main_content` - Tente: `article`, `main`, `div[role="main"]` ### Dados Existem Mas Não São Usados? ```bash # Forçar re-coleta rm -rf output/myframework_data/ skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### Categorias Não Estão Boas? Edite a seção `categories` da configuração com palavras-chave melhores. ### Quer Atualizar os Docs? ```bash # Apague dados antigos e recolete rm -rf output/godot_data/ skill-seekers scrape --config configs/godot.json ``` ### Aprimoramento Não Funciona? ```bash # Verifique se a API key está configurada echo $ANTHROPIC_API_KEY # Tente o modo LOCAL (usa Claude Code Max, sem necessidade de API key) skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL # Monitore o status do aprimoramento em segundo plano skill-seekers enhance-status output/react/ --watch ``` ### Problemas de Rate Limit do GitHub? ```bash # Configure um token GitHub (5000 req/hora vs 60/hora anônimo) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here # Ou configure múltiplos perfis skill-seekers config --github ``` --- ## 📈 Performance | Tarefa | Tempo | Observações | |--------|-------|-------------| | Coleta (síncrona) | 15-45 min | Apenas na primeira vez, baseada em threads | | Coleta (assíncrona) | 5-15 min | 2-3x mais rápida com a flag `--async` | | Construção | 1-3 min | Reconstrução rápida a partir do cache | | Reconstrução | <1 min | Com `--skip-scrape` | | Aprimoramento (LOCAL) | 30-60 seg | Usa Claude Code Max | | Aprimoramento (API) | 20-40 seg | Requer API key | | Vídeo (transcrição) | 1-3 min | YouTube/local, apenas transcrição | | Vídeo (visual) | 5-15 min | + extração OCR de frames | | Empacotamento | 5-10 seg | Criação final do .zip | --- ## 📚 Documentação ### Primeiros Passos - **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **COMECE AQUI** se você é novo! - **[QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)** - Início rápido para usuários experientes - **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - Problemas comuns e soluções - **[docs/QUICK_REFERENCE.md](docs/QUICK_REFERENCE.md)** - Folha de referência rápida ### Guias - **[docs/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - Processar docs de 10K-40K+ páginas - **[ASYNC_SUPPORT.md](ASYNC_SUPPORT.md)** - Guia do modo assíncrono (coleta 2-3x mais rápida) - **[docs/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/ENHANCEMENT_MODES.md)** - Guia de modos de aprimoramento com IA - **[docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)** - Configuração da integração MCP - **[docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)** - Coleta multi-fonte - **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - Guia de extração de vídeo ### Guias de Integração - **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - LangChain RAG - **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - Cursor IDE - **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - Windsurf IDE - **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline (VS Code) - **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - Todos os pipelines RAG --- ## 📝 Licença Licença MIT - consulte o arquivo [LICENSE](LICENSE) para detalhes --- Bom trabalho construindo skills! 🚀 --- ## 🔒 Segurança [![MseeP.ai Security Assessment Badge](https://mseep.net/pr/yusufkaraaslan-skill-seekers-badge.png)](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)