Pstack Skill

O Problema

Agentes de IA escrevem código rápido — e frequentemente slop. Sem um método, o agente “chuta” a implementação sem entender o sistema, entrega sem verificar comportamento real, empilha mudanças não testadas e para para perguntar coisas que um experimento responderia. Throughput sem qualidade não é meta: você quer menos código, mas melhor.

O pstack da Lauren Tan (@poteto) resolve isso — mas era um plugin exclusivo do Cursor, com instalação via marketplace, cloud agents, Graphite e slugs de modelo proprietários.

A Solução

Pstack Skill é o porte autocontido do pstack completo para uma única skill compatível com skills.sh. Um orquestrador que:

• lê sua tarefa e escolhe um dos 23 playbooks (bug fix, feature, refactoring, perf, investigation, prototype, babysit, shipping, autonomous run, orchestrate…);
• copia os passos do playbook verbatim para uma todolist antes de raciocinar sobre a tarefa;
• roteia para 21 procedures embutidas conforme os passos disparam (how, why, architect, arena, swarm, interrogate, unslop, technical-writing, show-me-your-work…);
• aplica e cita 21 princípios de engenharia, cada citação rastreável até uma decisão real;
• verifica no artefato real — roda a feature como um usuário, nunca confia em “compilou”;
• é sticky: uma vez invocada, permanece ativa entre turnos, aplicando-se quando há rigor necessário e saindo do caminho caso contrário.

Baseado no pstack por Lauren Tan, licença MIT, com referência ao porte open-pstack. Mecânicas específicas do Cursor foram traduzidas para equivalentes agnósticos de plataforma.

Quando Usar

• Mudanças de código não triviais, decisões de arquitetura ou “temos certeza?”
• Debug com disciplina científica: reproduzir → causa raiz → failing-test-first
• Reviews adversariais multi-modelo antes de shipar design contestado
• PRs que precisam chegar a merge-ready (conflitos, review threads, CI instável)
• Trabalho longo ou autônomo (“vou dormir, termina isso”) com trilha auditável
• Programas multi-dia com dezenas de subagentes sob um coordenador

Instalação

npx skills add https://github.com/fabricioctelles/skills -s pstack-skill

Ou manual: copie a pasta skills/pstack-skill/ para .claude/skills/, .cursor/skills/, .kiro/skills/ ou o diretório equivalente do seu agente.

Como Funciona

tarefa em linguagem natural
        |
        v
+---------------------------+
| orquestrador (SKILL.md)   |  lê os 21 princípios
| escolhe o playbook        |  abre todolist
+---------------------------+
        |
        v
+---------------------------+     +--------------------+
| playbook (23 opções)      | --> | procedures (21)    |
| passos verbatim na lista  |     | how/arena/swarm/   |
+---------------------------+     | interrogate/unslop |
        |                         +--------------------+
        v
+---------------------------+
| verificação no artefato   |  superfície real, nunca proxy
| trilha de decisões (TSV)  |  audível depois
+---------------------------+
        |
        v
     PR merge-ready

Papéis de Modelo

Delegações nunca citam vendors. Quatro papéis com contrato de capacidade, vinculados uma vez em .agents/pstack-models.md:

Papel	Contrato	Trabalho típico
worker	rápido, barato, segue instruções mecânicas	edits triviais, explorers, swarm
builder	melhor instruction-follower, contexto longo	implementação especificada
judge	raciocínio mais profundo + prosa calibrada	síntese, reviews, cross-judge
peer	raciocinador forte de outra família que o judge	diversidade de painel

Um único modelo disponível? Todos colapsam para ele e painéis viram passes independentes em contexto fresco — nenhum gate de verificação é pulado.

Os Playbooks

Cenário	Playbooks
Entender antes de mexer	Investigation, Runtime forensics, Trace forensics
Construir	Feature, Prototype, Refactoring, Visual parity, Multi-phase plan
Corrigir cientificamente	Bug fix, Perf issue, Hillclimb
Shippar PRs	Babysit, Shipping, Opening a PR, Autopilot-full, Autopilot-stack
Autonomia auditável	Autonomous run, Orchestrate, Session pickup, Pause safely
Agent tooling	Authoring-a-skill, Eval, Worktree cleanup

Destaques

• Repro-first: bug que você não reproduz é bug que você não prova que corrigiu
• Green ≠ safe: shipping só depois de veredicto independente por PR, pousando apenas a sequência verificada contígua a partir da raiz
• Never block on the human: trabalho reversível prossegue; pergunta só o que nenhum experimento resolve
• Trilha de decisões: TSV append-only com evidência por linha, revisada por modelo diferente antes de entregar

Compatibilidade

Funciona em Claude Code, Codex, Cursor, opencode, Kiro e qualquer agente que leia SKILL.md no formato skills.sh — com um ou vários modelos, com ou sem CLIs alternativos.