> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://strattumai.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Skills — Automações por Agentes > Skills são scripts executados por agentes para automações, análises e relatórios. Versionados em Git, executados com segurança via sandbox isolado. **Skills** são scripts Python ou JavaScript executados por agentes de IA para realizar automações, análises e gerar relatórios operacionais. Cada skill é um arquivo de script versionado no Workspace Git, com metadados que descrevem o que faz, quais parâmetros aceita e quais segredos precisa. *** ## Para que servem as Skills Skills resolvem o problema de agentes que precisam **agir**, não apenas responder. Enquanto o MCP Server expõe consultas ao Memory e Knowledge, Skills executam ações concretas: * Gerar relatório de saúde de carteira de clientes e enviar por Slack * Analisar padrões em tickets da semana e criar resumo para o gerente * Verificar conformidade de contratos e alertar sobre vencimentos próximos * Consolidar métricas de performance de campanhas e atualizar dashboard * Executar checklist de onboarding de novo cliente automaticamente *** ## Casos de uso práticos Skill que consulta o Memory, agrupa clientes por health score e envia relatório semanal ao time de CS via Slack com os 5 contas em maior risco de churn. Skill que lê tickets da semana no Zendesk via Knowledge, identifica os 3 temas mais recorrentes e cria um card no ClickUp para o time de produto. Skill que verifica contratos com vencimento nos próximos 30 dias via Memory, verifica histórico de renovação e alerta o CS responsável com contexto completo. Skill que consolida métricas de MRR, churn e NPS do mês, gera relatório em Markdown e envia para canal específico no Slack ou por email. *** ## Estrutura de uma skill Uma skill é composta por dois arquivos no Workspace Git: ``` /workspace/skills/ scripts/ weekly-health-report.yaml # Metadados e configuração weekly-health-report.py # Script Python ``` ### Arquivo de metadados (YAML) ```yaml theme={null} name: weekly-health-report description: "Gera relatório semanal de health score da carteira de clientes e envia para o canal #cs-alerts no Slack" version: "1.0.0" runtime: python3.12 # Parâmetros que o agente pode passar ao invocar a skill parameters: - name: min_health_score type: integer default: 60 description: "Score mínimo para incluir uma conta no relatório de risco" - name: slack_channel type: string default: "#cs-alerts" description: "Canal Slack para envio do relatório" # Segredos necessários (nunca em plaintext — referenciados pelo nome) secrets: - SLACK_BOT_TOKEN - MEMORY_API_KEY # Timeout máximo de execução timeout_seconds: 120 ``` ### Script Python ```python theme={null} import os import requests from slack_sdk import WebClient def run(params: dict, secrets: dict) -> dict: """ Consulta a Memory API para obter perfis de clientes, filtra por health score e envia relatório ao Slack. """ memory_api = os.environ.get("MEMORY_API_URL", "http://strattum-memory-api:8002") # Consultar entidades com health score abaixo do threshold response = requests.get( f"{memory_api}/v1/memory/entities", headers={"Authorization": f"Bearer {secrets['MEMORY_API_KEY']}"}, params={"type": "cliente", "max_health_score": params["min_health_score"]} ) clientes_risco = response.json()["entities"] if not clientes_risco: return {"status": "ok", "message": "Nenhuma conta em risco encontrada."} # Montar relatório linhas = [f"*Relatório de Risco — {len(clientes_risco)} contas abaixo de {params['min_health_score']}*\n"] for cliente in clientes_risco[:10]: # máximo 10 por relatório linhas.append(f"• {cliente['name']} — score: {cliente['health_score']} | CS: {cliente['owner']}") # Enviar ao Slack slack = WebClient(token=secrets["SLACK_BOT_TOKEN"]) slack.chat_postMessage( channel=params["slack_channel"], text="\n".join(linhas) ) return {"status": "ok", "accounts_reported": len(clientes_risco)} ``` *** ## Criando skills com o Claude Code A forma mais eficiente de criar skills é usar o Claude Code com o MCP Server da strattum.ai conectado. O Claude pode consultar a Memory e o Knowledge enquanto escreve a skill, usando o contexto real da sua operação. Siga as instruções em [MCP Server → Claude Code](/mcp-server/claude-code) para conectar o Claude Code à plataforma. No Claude Code, descreva o objetivo em linguagem natural: ``` Crie uma skill chamada "weekly-health-report" que: 1. Consulte a Memory API para obter clientes com health score abaixo de 70 2. Agrupe por responsável de CS 3. Gere um resumo e envie ao canal #cs-alerts no Slack Use o Memory API em http://localhost:8002 e consulte o Knowledge para entender como os health scores são calculados. ``` O Claude gera o `.yaml` e o `.py` com base na sua descrição e no contexto consultado. Revise a lógica e ajuste conforme necessário. Mova os arquivos para `/workspace/skills/scripts/` no repositório do Workspace Git e faça o commit: ```bash theme={null} git add workspace/skills/scripts/weekly-health-report.* git commit -m "feat(skills): add weekly health report skill" git push ``` Após o push, a plataforma sincroniza o Workspace Git e a skill fica disponível em **Skills** no Console. *** ## Executando uma skill ### Via Console 1. Acesse **Skills** no menu lateral 2. Localize a skill pelo nome 3. Preencha os parâmetros (se houver) 4. Clique em **Executar** 5. Acompanhe o log de execução em tempo real ### Via MCP Server (pelo agente) Um agente com o MCP Server conectado pode invocar skills durante uma conversa: ``` Usuário: Execute o relatório semanal de saúde da carteira para o canal #cs-alerts. Agente: [chama run_skill com nome="weekly-health-report" e parâmetros] Relatório enviado para #cs-alerts. 8 contas estão abaixo do score 70. Top 3 riscos: TechCorp (score 52), FinServ (score 58), DataCo (score 61). ``` ### Via API ```bash theme={null} POST /v1/skills/run { "skill": "weekly-health-report", "parameters": { "min_health_score": 65, "slack_channel": "#cs-critico" } } ``` *** ## Segurança na execução Skills são executadas em um sandbox isolado (`strattum-skills-runner`) com: * **Sem acesso à rede externa** por padrão (modo `network: none`) * Timeout máximo configurável por skill (padrão: 60 segundos) * Máximo de 3 execuções simultâneas * Segredos injetados como variáveis de ambiente — nunca em plaintext no script * Logs de execução registrados no Audit Log (Governance) * **Permissões herdadas da fonte:** a skill executa com as credenciais do usuário que a chamou. As ACLs dos sistemas consultados continuam valendo dentro da execução * **Aprovação humana por risco:** skills marcadas como sensíveis ou mutáveis podem exigir aprovação antes de rodar, com a decisão registrada junto ao log da chamada Scripts de Skills têm acesso a segredos configurados. Revise o código antes de deployar em produção. Todo código deve passar pelo Workspace Git (revisão via PR recomendada) antes de chegar ao ambiente da plataforma. *** ## Gerenciando segredos de skills Segredos (tokens, chaves de API) são armazenados separadamente dos scripts e injetados em tempo de execução. Configure em **Settings → Secrets** no Console ou edite o arquivo `workspace/secrets/skills_secrets_registry.json` no Workspace Git. ```json theme={null} { "SLACK_BOT_TOKEN": { "description": "Bot token do Slack para envio de notificações", "created_at": "2026-03-15" }, "MEMORY_API_KEY": { "description": "Chave de acesso à Memory API", "created_at": "2026-03-15" } } ``` Os valores reais dos segredos são configurados via interface — nunca ficam no repositório Git. *** ## Skills e as alternativas Skills não é a primeira forma de dar ferramenta a um agente. Vale comparar com o que já roda em produção nas empresas, com o cenário em que cada opção faz sentido. | Capacidade | Strattum Skills | LangChain Tools | Custom GPTs | Scripts internos | | ------------------------- | ---------------------------------------- | ----------------- | --------------- | ---------------- | | Autoria | Script versionado em Git (YAML + código) | Código Python | UI no ChatGPT | Varia por time | | Versionamento | Git nativo, revisão via PR | Git manual | Sem histórico | Git fragmentado | | Permissões da fonte | Herdadas em runtime | DIY | Não suportado | DIY | | Sandbox isolado | Built-in (`strattum-skills-runner`) | DIY | Hosted (OpenAI) | Sem isolamento | | Audit trail | Registrado no Governance | DIY | OpenAI-only | Sem audit | | Compatibilidade de modelo | Qualquer cliente MCP | Múltiplos modelos | Só GPT | N/A | LangChain cabe quando o time inteiro é engenharia. Custom GPT resolve equipes pequenas dentro do ecossistema OpenAI. Scripts internos existem, mas viram dívida operacional. Skills atende a empresa que precisa de governança, abrangência de modelo e autoria fora da engenharia ao mesmo tempo. *** ## Próximos passos Configure o Claude Code para criar skills com contexto real da plataforma. Referência completa da API para uso nos scripts de skills.