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Api Docs (Grade A)Habilidade de desenvolvimento testada em segurança para Claude AI. Grau A. Fluxo de trabalho para criar documentação abrangente de APIs. Use quando o usuário precisa documentar endpoints de API.

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Daniel NikulshynAvaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado julho de 2026

Visão geral

Api Docs (Grade A) é um fluxo de trabalho para criar documentação abrangente de APIs. Usa quando o usuário precisa documentar endpoints de API. O processo envolve inventariar endpoints, documentar cada endpoint, criar uma especificação OpenAPI e gerar documentação usando Swagger UI ou Redoc. O usuário deve ter endpoints de API disponíveis e acesso às ferramentas OpenAPI/Swagger. Os passos para documentar endpoints de API incluem listar todos os endpoints, agrupá-los por recurso/entidade e registrar método HTTP e caminho. Esta habilidade também abrange validação e autoatualização da documentação em CI/CD, garantindo que todos os endpoints estejam documentados com precisão, exemplos corretos e respostas de erro.

Funcionalidades principais

  • Inventário e agrupamento de endpoints
  • Documentação detalhada dos endpoints
  • Criação de especificação OpenAPI
  • Geração de documentação interativa
  • Checklist de validação e revisão

Preços

Modelo
Free
Categoria
Habilidades
Avaliação
Ainda sem avaliações

Casos de uso

Documentação de Endpoints de API

Documentação de endpoints de API para uma nova plataforma de comércio eletrônico, incluindo listagem de todos os endpoints, detalhamento de métodos HTTP e caminhos, e geração de documentação interativa.

Criação de Especificação OpenAPI

Criar uma especificação OpenAPI para uma API existente, incluindo definição de informações, servidores, esquemas de segurança e validação da especificação.

Prós e contras

Prós

  • Processo de documentação abrangente
  • Suporte a ferramentas OpenAPI/Swagger
  • Geração de documentação interativa

Contras

  • Requer endpoints de API existentes ou design
  • Ferramentas OpenAPI/Swagger opcionais podem adicionar complexidade

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Perguntas e respostas

Why You Should Use This?

| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding | | Teams | Consistent AI behavior, day‑one onboarding, codified patterns, compounding cost savings | | Organizations | Always‑on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI |

Asked by Chioma Nwosu · Jul 12, 2026

What it detects?

| Category | Signals | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, file extensions | | Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Vikram Rao · Jul 10, 2026

What You Can Customize?

| Section | What It Controls | Example | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Project identity | Name, description, repo URL | | techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI | | paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live | | domain | Business entities | Order, Product, Customer + lifecycle states | | patterns | Code patterns | 7‑step handler flow, error handling strategy | | testing | Quality gates | 90% coverage, test/lint/type‑check commands | | database | DB conventions | Soft delete field, timestamp columns, naming | | packages | Internal packages | @your‑org scope, registry URL | | conventions | Git and workflow | Branch prefixes, commit format, PR templates |

Asked by Rina Desai · Jul 11, 2026

What's Inside?

| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on | | Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name | | Skills | 50 | Step‑by‑step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match | | Commands | 37 | Lightweight, token‑efficient quick actions | On demand — /command | | Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event‑driven — before/after actions | | Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents |

Asked by Gabriel Duarte · Jun 1, 2026

How It Works?

Layer 1 — Pre-Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always‑on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post-Processing: Hooks validate output, auto‑format, scan for secrets, and verify coverage.

Asked by Daniel Schmidt · May 24, 2026

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