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Writing Skills (Grade A)Habilidade de dados-ai testada em segurança para Claude AI. Grau A. Use ao criar novas habilidades, editar habilidades existentes ou verificar se as habilidades funcionam antes da implantação

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Daniel NikulshynAvaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado julho de 2026

Visão geral

Writing Skills (Grade A) é uma habilidade de dados-ai testada em segurança para Claude AI que aplica o Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD) ao processamento de documentação. É usado para criar novas habilidades, editar habilidades existentes ou verificar se as habilidades funcionam antes da implantação. A habilidade adapta o TDD à documentação, garantindo que as habilidades sejam técnicas, padrões ou ferramentas reutilizáveis que ajudem futuras instâncias de Claude a encontrar e aplicar abordagens eficazes. O princípio fundamental é escrever casos de teste, observar a falha, escrever a habilidade, observar a aprovação dos testes e refatorar. Essa habilidade requer conhecimento de orchestrator-supaconductor:test-driven-development e das práticas recomendadas de autoria de habilidades da Anthropic.

Funcionalidades principais

  • Desenvolvimento Orientado a Testes para documentação
  • Técnicas, padrões e ferramentas reutilizáveis
  • Guias de referência para abordagens comprovadas
  • Abordagem estruturada para criação e refatoração de habilidades

Preços

Modelo
Free
Categoria
Habilidades
Avaliação
Ainda sem avaliações

Casos de uso

Criar novas habilidades

Use Writing Skills (Grade A) para criar novas habilidades para Claude AI, garantindo que elas sejam completamente testadas e validadas.

Editar habilidades existentes

Aplique Writing Skills (Grade A) para editar habilidades existentes, refinando e melhorando sua eficácia.

Verificar habilidades antes da implantação

Use Writing Skills (Grade A) para verificar se as habilidades funcionam conforme o esperado antes de implantá-las.

Prós e contras

Prós

  • Garante que as habilidades sejam completamente testadas e validadas
  • Adapta o TDD à documentação para melhorar a qualidade
  • Fornece uma abordagem estruturada para criação e refatoração de habilidades

Contras

  • Requer conhecimento de TDD e práticas recomendadas de autoria de habilidades
  • Pode ter uma curva de aprendizado acentuada para novos usuários

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Perguntas e respostas

Can I use this alongside other Claude Code plugins?

Yes. SupaConductor uses the /orchestrator-supaconductor: namespace and doesn't conflict with any other plugins, built‑in commands, or MCP servers.

Asked by Mateusz Wozniak · Aug 31, 2025

Is this overkill for small tasks?

For a quick one‑file fix, yes, just use Claude Code directly. Use SupaConductor when the work touches three or more files, you would normally plan before coding, you want automated quality checks, you want the work done right the first time, or you can use individual commands without the full loop.

Asked by Jarrah Whitlock · Aug 17, 2025

Does this work with Cursor, Windsurf, or other AI tools?

No — SupaConductor is a Claude Code plugin that requires Claude Code's plugin system (agents, skills, slash commands, hooks). However, the conductor/ directory it creates is just Markdown files, so any AI tool can read them. If you start with SupaConductor and later switch tools, your specs, plans, and documentation remain useful.

Asked by Fatima Zahra · Jul 21, 2025

How much of my context window does this use?

Skills use progressive disclosure — only ~100 tokens each for metadata. Full instructions load only when activated (typically under 5,000 tokens each). The 39 skills are not loaded all at once. Agents run as separate conversations with their own context windows, so they don't fill up your main conversation. Context usage per component: Orchestrator ~4,000 tokens (active during /go); Planner ~3,000 tokens (during planning only); Evaluator ~2,500 tokens each (only when active); Board meeting ~5,000 tokens (on‑demand); Idle ~500 tokens (between steps).

Asked by Ahmed Saleh · Jul 14, 2025

How much does this cost in API credits?

SupaConductor uses the same Claude API as normal Claude Code but runs multiple agents (planning, execution, evaluation), so it uses roughly 3‑5× the API calls compared to doing everything manually in one conversation. It optimizes costs automatically: Opus (the most capable model) is used for planning and evaluation, and Sonnet (faster, cheaper) for execution tasks. Ways to reduce cost include using /orchestrator-supaconductor:implement if you write specs yourself, skipping board meetings for small features (they're opt‑in), and using human‑in‑the‑loop mode to stay in control of scope.

Asked by Paloma Ruiz · Jun 24, 2025

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