Antes de existir uma empresa, existiu uma mente que decidiu construir.
Cinco modos cognitivos de execução para o Claude Code. Construído com uma filosofia clara: software é extensão do padrão de quem o criou. Se o código é mediano, o padrão era mediano. Se o software é world-class, a mente por trás dele exigiu world-class.
Isso não é um pack de prompts. É um padrão, codificado uma vez, pra você nunca mais ter que se repetir.
Toda vez que você abre o Claude Code, você começa do zero. O agente não sabe qual é a sua barra. Não sabe que "bom o suficiente" não é suficiente. Não sabe que você pensa em décadas, não em sprints. Então você se repete:
- "Faz world-class."
- "Checa segurança. Todas as camadas."
- "O design precisa ser nível Apple."
- "Roda testes. Cobre tudo." Você fala as mesmas coisas, com palavras diferentes, toda vez. A qualidade do output depende de quão bem você traduz o seu padrão naquele momento específico.
aiservers-skills resolve isso. Você traduz o seu padrão uma vez. Depois ele está sempre lá.
Duas camadas:
CLAUDE.md — sua identidade. Sempre ativo. Todo projeto, toda sessão. O agente sabe quem você é, qual é a sua barra, e que mediocridade não é opção. Você nunca mais precisa explicar isso.
Skills — modos cognitivos que você ativa quando precisa. Cada um coloca o agente num mindset específico com um trabalho específico.
| Skill | Quando | O que faz |
|---|---|---|
/aiservers-init |
Início de projeto | Melhores ferramentas, melhor estrutura, melhores práticas. World-class desde o primeiro arquivo. |
/aiservers-engineer |
Validar código | Arquitetura, segurança, performance, custo, qualidade. Todas as camadas. Production-grade. |
/aiservers-designer |
Validar interface | Pra onde o software está indo, não pra onde ele esteve. Sofisticação, encantamento, beleza. |
/aiservers-qa |
Testar tudo | Roda, quebra, verifica que funciona. Edge cases, fluxos, agente, infra, uso real. |
/aiservers-deploy |
Validar deploy | Containers, migrations, reprodutibilidade, segurança. Pronto pra sair do local. |
/aiservers-init você começa um projeto novo. ele nasce certo.
[constrói] você dirige, o agente executa.
/aiservers-designer você valida se a interface está na barra.
/aiservers-engineer você valida se o código está na barra.
/aiservers-qa você verifica que realmente funciona.
/aiservers-deploy você valida que sobe, roda e reproduz.
Você não precisa usar as quatro toda vez. Use o que o momento pede. /aiservers-engineer e /aiservers-designer podem rodar várias vezes enquanto você itera.
Você: Preciso construir o fluxo de aplicação pra uma comunidade de founders.
Membros aplicam, são avaliados, aceitos ou colocados em waitlist.
Você: /aiservers-init
Claude: [Seleciona Next.js 15, Tailwind, Supabase, Resend pra emails.
Estrutura monorepo. Configura auth, schema do banco, rotas de API,
framework de testes. Tudo organizado, production-grade
desde o primeiro commit.]
Você: Constrói o fluxo de aplicação.
Claude: [Implementa: formulário multi-step, fila de revisão, motor de
decisão, notificações por email, tracking de status, lógica
de reaplicação.]
Você: /aiservers-designer
Claude: O formulário usa layout padrão com cards e bordas cinza.
Isso é software de 2020. Problemas:
- Sem hierarquia visual. Toda pergunta tem o mesmo peso.
- Tipografia padrão. Sem intenção editorial.
- Fundo claro, sem dark mode.
- Parece um onboarding de SaaS, não um gateway.
Correção: uma pergunta por tela, interface dark, transições
cinematográficas, tipografia editorial. A aplicação deve parecer
uma experiência, não um formulário.
Você: /aiservers-engineer
Claude: [CRÍTICO] Race condition: revisores concorrentes podem aceitar
o mesmo aplicante, disparando emails de boas-vindas duplicados.
Fix: optimistic locking no status de revisão.
[CRÍTICO] Sem rate limiting no endpoint de aplicação.
Fix: middleware de rate limiter, 3 submissões por email por dia.
[ALTO] Fila de revisão expõe emails dos aplicantes pra todos
os revisores sem controle de acesso por role.
Fix: mascarar emails, adicionar modelo de permissão por revisor.
Arquitetura sólida. Data flow limpo.
3 findings. Corrigir os críticos antes de shippar.
Você: [corrige tudo]
Você: /aiservers-qa
Claude: [Roda suite de testes completa. Navega fluxo de aplicação end to end.
Testa: submissão, submissão duplicada, campos vazios, aceitar,
rejeitar, waitlist, reaplicação, revisões concorrentes,
entrega de email, viewport mobile.]
12/12 cenários passaram. Fluxo de aplicação funciona end to end.
Um issue menor: tela de sucesso não renderiza corretamente
em viewports abaixo de 375px. Não bloqueia.
Você constrói porque não consegue não construir. Você usa Claude Code como seu time de dev. Você sabe exatamente como é world-class, mas está cansado de traduzir esse padrão em palavras toda sessão.
Isso codifica o seu padrão uma vez. O agente opera no seu nível desde o primeiro comando.
Início de projeto.
Você abre um projeto novo. Digita /aiservers-init e descreve o que quer construir. O agente não faz só scaffold. Ele toma decisões:
- O melhor framework pra esse tipo de projeto (com framework de decisão ponderado)
- O melhor banco de dados, ORM, solução de auth
- A melhor estrutura de pastas e patterns de arquitetura
- Agent-first como default arquitetural (quando aplicável)
- Infraestrutura local com Docker Compose desde o dia 1
- Restrições de custo como parte do design
- Setup de testes desde o dia um
- Gerenciamento de environments
- Formatação e linting do código
Cada escolha é justificada contra critérios explícitos: fit pro problema, performance, custo em produção, maturidade, ecossistema, DX. Nada é padrão. Nada é "a gente geralmente usa isso."
O padrão: se um time de engenharia world-class olhasse pra esse projeto no dia um, diria "é assim que se começa um projeto."
Validar código.
Você digita /aiservers-engineer e o agente audita tudo. Não é lint. Não é estilo. É estrutura, segurança, custo e resiliência.
Começa com um baseline inegociável de engenheiro senior (zero bare except, zero any types, zero fire-and-forget, zero secrets hardcoded). Depois audita:
- Arquitetura: responsabilidades, boundaries, data flow, agent loops
- Segurança: injection, auth bypass, secrets, trust boundaries, CSRF, ports expostos
- Performance: N+1 queries, indexes, re-renders, bundle size, caching, I/O paralelo
- Custo x Performance: API calls justificadas, contexto mínimo em LLMs, token usage consciente
- Dados sagrados: nenhuma operação destrutiva sem confirmação, volumes nomeados, migrations seguras
- Infraestrutura: Docker rebuild vs restart, health checks, ports, migrations
- Resiliência: tratamento de erros, retry logic, failure modes, race conditions
- Qualidade: testes significativos, naming, abstrações, dependências
- Escala: gargalos em 10x e 100x
O padrão: se você estivesse vendendo esse software e o comprador contratasse engenheiros pra auditar, eles não encontrariam nada pra reclamar.
Validar interface.
Não é "faz bonito." É visão.
O design de software está se movendo. O que parecia moderno em 2020 parece datado agora. O que parece moderno agora vai parecer datado em 2028. /aiservers-designer não valida contra o padrão de hoje. Valida contra pra onde o software está indo.
A barra:
- Sofisticação: cada elemento tem uma razão pra existir. Nada decorativo. Nada de encher espaço.
- Diferenciação: essa interface só poderia pertencer a esse produto. Não é um template com conteúdo trocado.
- Experiência: usar esse software precisa parecer alguma coisa. Não neutro. Não invisível. Intencional.
- Encantamento: momentos que fazem a pessoa pausar e pensar "isso é lindamente feito."
- Usabilidade: sem esforço. O usuário nunca fica na dúvida do que fazer.
- Beleza: baseado nos produtos mais belos que a humanidade construiu. Apple. Airbnb. Linear. Stripe. Vercel.
O que é rejeitado:
- Qualquer coisa que parece que foi construída de um template
- Qualquer coisa que poderia pertencer a qualquer produto
- Qualquer coisa que usa light mode sem considerar dark mode
- Qualquer coisa com tipografia padrão, espaçamento padrão, tudo padrão
- Qualquer coisa que prioriza "shippar rápido" em vez de "shippar certo"
O padrão: mostre essa interface pra alguém com gosto. Não um designer. Alguém com gosto. Essa pessoa deve sentir que quem construiu isso se importa profundamente com o craft.
Testar tudo.
Código que não é testado não existe. /aiservers-qa roda tudo:
- Testes unitários pra lógica de negócio
- Testes de integração pra endpoints de API e fluxos de dados
- Testes end-to-end pros fluxos críticos do usuário
- Testes de edge case (estados vazios, valores limites, operações concorrentes)
- Verificação de infraestrutura (containers sobem? migrations rodam? ports corretos? dados persistem?)
- Verificação de agente (tool loops terminam? não alucina tools? custo por interação?)
- Integridade de dados (persistência entre restarts, migrations não-destrutivas, backups)
- Check de custo (API calls por fluxo, contexto mínimo, custo por usuário/mês)
- Verificação em viewport mobile
- Testes de performance e acessibilidade básica
O agente não só roda testes. Ele pensa no que deveria ser testado e não está. Encontra os gaps.
O padrão: você deployaria isso com confiança numa sexta à noite.
Validar deploy e infraestrutura.
Você digita /aiservers-deploy e o agente valida que o projeto é reprodutível, seguro e pronto pra sair do local.
O que ele checa:
- Docker: containers sobem, ficam healthy, rebuild funciona, dados estão protegidos
- Environment: .env.example completo, nenhum secret exposto, ports documentados
- Database: migrations automáticas, schema consistente, dados persistentes
- Health: endpoints de health check, monitoramento de dependências
- Reprodutibilidade: clone limpo funciona com um comando
- Segurança: ports mínimos, CORS correto, secrets fora de logs
O teste definitivo: um engenheiro novo entra no time na segunda e tem o projeto rodando antes do almoço.
Requisitos: Claude Code, Git.
Abra o Claude Code e rode:
git clone https://github.com/kbcasurf/aiservers-skills.git ~/.claude/skills/aiservers-skills && cd ~/.claude/skills/aiservers-skills && chmod +x setup && ./setup
Copie o template incluído pra ~/.claude/CLAUDE.md e customize:
cp ~/.claude/skills/aiservers-skills/CLAUDE.md.template ~/.claude/CLAUDE.md
Edite ~/.claude/CLAUDE.md pra adicionar seu nome, seus projetos e suas especificidades.
- Arquivos de skill em
~/.claude/skills/aiservers-skills/ - Symlinks em
~/.claude/skills/aiservers-init,~/.claude/skills/aiservers-engineer,~/.claude/skills/aiservers-deploy, etc. CLAUDE.md.templatecomo ponto de partida pro seu arquivo de identidade global
Tudo fica dentro de ~/.claude/. Nada toca seu PATH ou roda em background.
Pra compartilhar as skills com o time num repo específico:
cp -Rf ~/.claude/skills/aiservers-skills .claude/skills/aiservers-skills && rm -rf .claude/skills/aiservers-skills/.git && cd .claude/skills/aiservers-skills && ./setup
cd ~/.claude/skills/aiservers-skills && git fetch origin && git reset --hard origin/main && chmod +x setup && ./setup
for s in aiservers-init aiservers-engineer aiservers-designer aiservers-qa aiservers-deploy; do rm -f ~/.claude/skills/$s; done && rm -rf ~/.claude/skills/aiservers-skills
MIT