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<div align="center">
# Dev Workflows
<img src="assets/readme/hero.svg" width="100%" alt="dev-workflows: workflows de agente em que toda fase termina num passo de verificação, mostrados como o checklist do SKILL.md wf-security-review de SCOPE a REPORT + GATE">
**Workflows de agente como arquivos SKILL.md**: frontend, backend, arquitetura e code review de segurança que nunca pulam a verificação.
![Formato SKILL.md](https://img.shields.io/badge/formato-SKILL.md-informational?style=flat-square)
![Workflows 5, v1.0.0](https://img.shields.io/badge/workflows-5%20%C2%B7%20v1.0.0-informational?style=flat-square)
![Harness de QA Python 3](https://img.shields.io/badge/harness%20de%20QA-Python%203-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)
![Licença MIT](https://img.shields.io/badge/licen%C3%A7a-MIT-blue?style=flat-square)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](LICENSE)
[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-3776AB?logo=python&logoColor=white)](qa/wf_quality_harness.py)
[![Agent Skills](https://img.shields.io/badge/Agent%20Skills-1.0-8A2BE2)](https://agentskills.io)
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg)](https://github.com/evandrodevbr/dev-workflows/pulls)
[Issues](https://git.evandro.dev.br/evandro/dev-workflows/issues) · [Inventário de skills](docs/SKILLS.md) · [Aviso das skills vendorizadas](skills/NOTICE.md) · [Como contribuir](CONTRIBUTING.md)
Transforme seu agente de código num processo repetível e verificável. Cada workflow define fases, passos de verificação concretos, comandos reais e regras duras. O agente entrega trabalho que dá pra *checar*, não só *afirmar*.
**🇺🇸 [Read this in English](README.md)**
[English](README.md) · **Português (BR)**
</div>
---
Saída do harness depois de instalar os workflows e as skills vendorizadas no layout do Hermes (execução real; `impeccable` é uma skill de terceiros que não foi instalada, por isso o harness sai com código 1):
## Por quê
```console
$ cd qa && python wf_quality_harness.py
wf-frontend score= 385.5 refs=18 sem_match=['impeccable'] fases_sem_verif=[]
wf-backend score= 424.0 refs=15 sem_match=[] fases_sem_verif=[]
wf-architecture score= 413.7 refs=11 sem_match=[] fases_sem_verif=[]
wf-security-review score= 390.0 refs=14 sem_match=[] fases_sem_verif=[]
Agente é ótimo pra gerar código e péssimo pra admitir que não sabe. Este projeto resolve a segunda parte.
Cada workflow força o agente a **provar** o trabalho em cada fase:
- **Passos de verificação**: rodar build, rodar testes, chamar a API, consultar o registry. Não "acho que funciona".
- **Critérios de aceite**: portões com checkbox que precisam estar marcados pra fase fechar.
- **Regras duras**: "nunca faça merge com build vermelho", "nunca afirme 'sem CVE' sem consultar o OSV.dev".
- **Harness de QA**: um placar que mede a qualidade dos workflows de forma objetiva, mais meta-testes que corrompem o harness pra provar que ele detecta regressão.
## Sumário
- [Workflows](#workflows)
- [Segurança: não confie no cutoff de treino](#segurança-não-confie-no-cutoff-de-treino)
- [Skills usadas e seus donos](#skills-usadas-e-seus-donos)
- [Começo rápido](#começo-rápido)
- [O harness de QA](#o-harness-de-qa)
- [Testes de qualidade e ganhos medidos](#testes-de-qualidade-e-ganhos-medidos)
- [Estrutura do repositório](#estrutura-do-repositório)
- [Licença](#licença)
## Workflows
| Workflow | Arquivo | Cobre |
|---|---|---|
| 🎨 **Frontend / UI** | [workflows/wf-frontend.md](workflows/wf-frontend.md) | Direção de design antes do código, anti-AI-slop, performance React, QA visual de PDFs |
| ⚙️ **Backend / API** | [workflows/wf-backend.md](workflows/wf-backend.md) | Contrato antes do handler, defaults seguros, auditoria OWASP, testes + caça de bugs adversarial |
| 🏗️ **Arquitetura** | [workflows/wf-architecture.md](workflows/wf-architecture.md) | Requisitos mensuráveis, diagramas C4, ADRs, threat modeling, revisão |
| 🛡️ **Security review** | [workflows/wf-security-review.md](workflows/wf-security-review.md) | Code review (front + back), CVEs conhecidas **e** consulta ao vivo de novas |
| 📄 **README** | [workflows/wf-readme.md](workflows/wf-readme.md) | Criar/auditar/reescrever READMEs grounded nos fatos reais do repo |
Cada arquivo é um `SKILL.md` padrão. A `description` no frontmatter é o gatilho: quando o contexto do agente bate, o workflow carrega sozinho. Funciona no [Hermes Agent](https://hermes-agent.nousresearch.com), Claude Code e qualquer coisa que leia o formato Agent Skills.
## Segurança: não confie no cutoff de treino
O conhecimento de CVEs de um modelo para na data do treinamento. Qualquer coisa divulgada depois disso, ele nunca viu, então "não tem vulnerabilidade" vindo de memória é um chute, não resposta.
O workflow de segurança nasceu desse fato:
```
Código/diff → SCOPE → HUNT (CVEs conhecidas) → CONSULT (fontes vivas) → CODE REVIEW → REPORT + GATE
│ │
│ └─ OSV.dev · GitHub Advisory DB · NVD
└──────────────┘
TOTAL: 1613.2 / 400.0 (403.3%)
```
Todo security review **precisa** consultar fontes vivas e carimbar a data. Review sem fonte e sem data vence na hora.
## O que é
## Skills usadas e seus donos
Cinco workflows de agente escritos como arquivos `SKILL.md` padrão. A `description` no frontmatter de cada um é o gatilho: o workflow carrega quando o contexto do agente bate com ela. O corpo dos workflows está em português.
Os workflows carregam essas skills por contexto. Os três pilares do security review vêm de fontes primárias de segurança (OWASP, OSV.dev, UnitOne SecuritySkills), não da memória de um modelo.
| Workflow | Arquivo | Fases | Cobre |
|---|---|---|---|
| Frontend / UI | [`wf-frontend.md`](workflows/wf-frontend.md) | DESIGN, BUILD, REVIEW | Direção de design antes do código, anti-AI-slop, performance React, QA visual de PDFs |
| Backend / API | [`wf-backend.md`](workflows/wf-backend.md) | PLAN, BUILD, SECURITY, TEST + BUG HUNT | Contrato antes do handler, defaults seguros, auditoria OWASP, testes e caça de bugs adversarial |
| Arquitetura | [`wf-architecture.md`](workflows/wf-architecture.md) | REQUIREMENTS, DESIGN, DOCS, REVIEW | Requisitos mensuráveis, diagramas C4, ADRs, threat modeling |
| Security review | [`wf-security-review.md`](workflows/wf-security-review.md) | SCOPE, HUNT, CONSULT, CODE REVIEW, REPORT + GATE | Code review de front e back, CVEs conhecidas e consulta ao vivo das novas |
| README | [`wf-readme.md`](workflows/wf-readme.md) | SCAN, CLASSIFY, AUDIT ou DRAFT, GENERATE, VERIFY + VALIDATE | Criar, auditar ou reescrever READMEs com base em fatos reais do repositório |
### 🛡️ Security review: os três pilares
O repositório também vendoriza dez skills de segurança em [`skills/`](skills/NOTICE.md) e traz um harness de QA em [`qa/`](qa).
_Vendorizadas em `skills/` — ver [`skills/NOTICE.md`](skills/NOTICE.md) pra origem exata e licença._
## Por que usar
| Skill | O que faz | Dono |
Agente gera código bem e admite que não sabe muito mal. Cada workflow obriga o agente a provar o trabalho em cada fase:
- **Passos de verificação:** rodar o build, rodar os testes, chamar a API, consultar o registry.
- **Critérios de aceite:** checkboxes que precisam estar marcados para a fase fechar.
- **Regras duras:** "nunca faça merge com build vermelho", "nunca afirme 'sem CVE' sem consultar o OSV.dev".
Não use se você quer skills autossuficientes. Os workflows de frontend, backend, arquitetura e README carregam skills de terceiros que não estão neste repositório, o de segurança também espera duas skills locais que não foram vendorizadas, e o harness de QA só lê o layout do Hermes Agent.
## Como funciona
O workflow de segurança parte de um fato: o conhecimento de CVEs de um modelo para na data do treinamento, então "sem vulnerabilidades" vindo da memória é chute.
1. **SCOPE** define o alvo antes da auditoria.
2. **HUNT** checa CVEs conhecidas nas dependências (`safedeps` consulta o OSV.dev para um `pacote@versão`).
3. **CONSULT** busca vulnerabilidades novas em fontes vivas: OSV.dev, GitHub Advisory DB e NVD.
4. **CODE REVIEW** revisa o código de front e back contra OWASP Top 10 e ASVS.
5. **REPORT + GATE** entrega o relatório com fontes e data carimbadas e decide.
O harness de QA pontua `wf-frontend`, `wf-backend`, `wf-architecture` e `wf-security-review` (não o `wf-readme`) em mais de 30 critérios estáticos extraídos de cada `SKILL.md`: estrutura, passos numerados por fase, verbos de verificação, skills referenciadas e densidade de AI-isms. O `test_tests.py` tem meta-testes que quebram o harness de propósito e conferem se a nota muda.
<details>
<summary>Skills que os workflows carregam</summary>
Vendorizadas em `skills/` (security review). Origem, commit e licença de cada cópia estão em [`skills/NOTICE.md`](skills/NOTICE.md); a CC-BY-4.0 exige atribuição, mantida nesse arquivo.
| Skill | O que faz | Origem | Licença |
|---|---|---|---|
| `safedeps` | Consulta o OSV.dev ao vivo: CVE, severidade e versão corrigida de um `pacote@versão` (script `check_deps.py`) | [Jeneidi/safedeps](https://github.com/Jeneidi/safedeps) | MIT |
| `sca-audit` | Auditoria da cadeia de dependências com análise de alcançabilidade e mapeamento CWE | [OWASP/secure-agent-playbook](https://github.com/OWASP/secure-agent-playbook) | CC-BY-4.0 |
| `code-review-security` | Code review de segurança sistemático mapeado para OWASP Top 10 + ASVS | OWASP/secure-agent-playbook | CC-BY-4.0 |
| `secrets-scan` | Credenciais e chaves de API hardcoded no código e no histórico do git | OWASP/secure-agent-playbook | CC-BY-4.0 |
| `api-security-review` | Revisão de API contra o OWASP API Security Top 10 | OWASP/secure-agent-playbook | CC-BY-4.0 |
| `web-security-review` | Revisão de app web contra o OWASP Top 10 | OWASP/secure-agent-playbook | CC-BY-4.0 |
| `cve-triage` | Prioriza CVEs com CVSS 4.0, EPSS e CISA KEV | [UnitOneAI/SecuritySkills](https://github.com/UnitOneAI/SecuritySkills) | MIT |
| `patch-prioritization` | Decide a ordem de correção | UnitOneAI/SecuritySkills | MIT |
| `dependency-scanning` | Varredura da árvore de dependências | UnitOneAI/SecuritySkills | MIT |
| `hermaguard` | Revisão adversarial: pré-varredura estática mais 3 agentes especialistas (casos de borda, ataque, raio de impacto) | [Sahil-SS9/hermaguard](https://github.com/Sahil-SS9/hermaguard) | MIT |
Não vendorizadas (instale à parte; inventário completo em [`docs/SKILLS.md`](docs/SKILLS.md)):
| Workflow | Skill | Origem |
|---|---|---|
| [`safedeps`](https://github.com/Jeneidi/safedeps) | Consulta o OSV.dev em tempo real; devolve CVE + severidade + versão corrigida pra um `package@version`. Cobre o buraco que um modelo congelado não cobre. | [Jeneidi](https://github.com/Jeneidi) |
| [`sca-audit`](https://github.com/OWASP/secure-agent-playbook) | Auditoria de supply chain de dependências com análise de alcance e mapeamento CWE. | [OWASP](https://github.com/OWASP) |
| [`code-review-security`](https://github.com/OWASP/secure-agent-playbook) | Code review de segurança sistemático mapeado a OWASP Top 10 + ASVS. | [OWASP](https://github.com/OWASP) |
| Frontend | `frontend-design` | [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) |
| Frontend | `web-design` | [KAOPU-XiaoPu/web-design](https://github.com/KAOPU-XiaoPu/web-design) |
| Frontend | `vercel-react-best-practices`, `vercel-composition-patterns` | [vercel-labs/agent-skills](https://github.com/vercel-labs/agent-skills) |
| Frontend | `animate` | [emilkowalski/skill](https://github.com/emilkowalski/skill) |
| Frontend | `impeccable` | [pbakaus/impeccable](https://github.com/pbakaus/impeccable) |
| Frontend | `avoid-ai-writing` | [conorbronsdon/avoid-ai-writing](https://github.com/conorbronsdon/avoid-ai-writing) |
| Frontend | `anti-ai-slop` | skill local, não publicada aqui |
| Backend | `secure-coding` | [securityreviewai/secure-coding-skill](https://github.com/securityreviewai/secure-coding-skill) |
| Backend | `bola-detector`, `auth-rbac-scaffold`, `injection-checker`, `openapi-hardener`, `api-security-review`, `security-test-generator` | [apisec-inc/apisec-skills](https://github.com/apisec-inc/apisec-skills) |
| Arquitetura | `system-design`, `c4-architecture`, `isaqb-architecture-governance`, `secure-architecture-governance` | [Kotivskyi/architecture-governance-skills](https://github.com/Kotivskyi/architecture-governance-skills) |
| README | `readme-crafter` | [linhai0872/readme-crafter-skill](https://github.com/linhai0872/readme-crafter-skill) |
| README | `good-readme` | [adewale/good-readme](https://github.com/adewale/good-readme) |
| README | `curating-readme` | [liang-senbei/curating-readme](https://github.com/liang-senbei/curating-readme) |
| Security review | `dependency-cve-audit`, `security-threat-model` | skills locais, não publicadas aqui |
### 🛡️ Security review: skills de apoio
</details>
_Também vendorizadas em `skills/`._
| Skill | O que faz | Dono |
|---|---|---|
| [`secrets-scan`](https://github.com/OWASP/secure-agent-playbook) | Encontra credenciais / API keys no código e no git history. | [OWASP](https://github.com/OWASP) |
| [`api-security-review`](https://github.com/OWASP/secure-agent-playbook) | Revisão de API contra OWASP API Security Top 10. | [OWASP](https://github.com/OWASP) |
| [`web-security-review`](https://github.com/OWASP/secure-agent-playbook) | Revisão de web app contra OWASP Top 10. | [OWASP](https://github.com/OWASP) |
| [`cve-triage`](https://github.com/UnitOneAI/SecuritySkills) | Prioriza CVEs com CVSS 4.0 / EPSS / CISA KEV. | [UnitOneAI](https://github.com/UnitOneAI) |
| [`patch-prioritization`](https://github.com/UnitOneAI/SecuritySkills) | Decide a ordem da correção. | [UnitOneAI](https://github.com/UnitOneAI) |
| [`dependency-scanning`](https://github.com/UnitOneAI/SecuritySkills) | Varredura da árvore de dependências. | [UnitOneAI](https://github.com/UnitOneAI) |
| [`hermaguard`](https://github.com/Sahil-SS9/hermaguard) | Review adversarial: pré-scan estático + 3 agentes especialistas (edge cases, ataque, blast radius). | [Sahil-SS9](https://github.com/Sahil-SS9) |
### 🎨 Frontend / UI
| Skill | O que faz | Dono |
|---|---|---|
| [`frontend-design`](https://github.com/anthropics/skills) | Direção visual intencional, tipografia, fugindo do padrão "IA genérica". | [Anthropic](https://github.com/anthropics) |
| [`web-design`](https://github.com/KAOPU-XiaoPu/web-design) | Estética web coesa. | [KAOPU-XiaoPu](https://github.com/KAOPU-XiaoPu) |
| [`vercel-react-best-practices`](https://github.com/vercel-labs/agent-skills) | 40+ regras de performance React/Next da engenharia da Vercel. | [Vercel Labs](https://github.com/vercel-labs) |
| [`vercel-composition-patterns`](https://github.com/vercel-labs/agent-skills) | Compound components, composição limpa. | [Vercel Labs](https://github.com/vercel-labs) |
| [`animate`](https://github.com/emilkowalski/skill) | Motion com propósito. | [emilkowalski](https://github.com/emilkowalski) |
| [`impeccable`](https://github.com/pbakaus/impeccable) | O vocabulário de design que faltava pros agentes: 23 comandos (craft, shape, audit, polish, animate, live) e 59 regras determinísticas anti-slop. A skill de design frontend mais usada (230k+ instalações). | [pbakaus](https://github.com/pbakaus) |
| [`anti-ai-slop`](https://github.com/evandrodevbr/dev-workflows) | Detecta padrão visual "gerado por IA" (auto-carregada, local). | skill da comunidade |
| [`avoid-ai-writing`](https://github.com/conorbronsdon/avoid-ai-writing) | Remove AI-isms de microcopy, labels e docs. | [conorbronsdon](https://github.com/conorbronsdon) |
### ⚙️ Backend / API
| Skill | O que faz | Dono |
|---|---|---|
| [`secure-coding`](https://github.com/securityreviewai/secure-coding-skill) | Padrões de codificação segura em 15 stacks. | [securityreviewai](https://github.com/securityreviewai) |
| [`bola-detector`](https://github.com/apisec-inc/apisec-skills) | Object-level authorization quebrada (OWASP API1). | [apisec-inc](https://github.com/apisec-inc) |
| [`auth-rbac-scaffold`](https://github.com/apisec-inc/apisec-skills) | Autenticação + RBAC (OWASP API2 / API5). | [apisec-inc](https://github.com/apisec-inc) |
| [`injection-checker`](https://github.com/apisec-inc/apisec-skills) | Injeção SQL / ORM / shell / template (OWASP API8). | [apisec-inc](https://github.com/apisec-inc) |
| [`openapi-hardener`](https://github.com/apisec-inc/apisec-skills) | Sanear schemas OpenAPI / Zod / Pydantic (OWASP API3). | [apisec-inc](https://github.com/apisec-inc) |
| [`api-security-review`](https://github.com/apisec-inc/apisec-skills) | Review completo OWASP API Top 10. | [apisec-inc](https://github.com/apisec-inc) |
| [`security-test-generator`](https://github.com/apisec-inc/apisec-skills) | Gera suítes de testes de segurança. | [apisec-inc](https://github.com/apisec-inc) |
### 🏗️ Arquitetura
| Skill | O que faz | Dono |
|---|---|---|
| [`system-design`](https://github.com/Kotivskyi/architecture-governance-skills) | Framework HelloInterview de system design. | [Kotivskyi](https://github.com/Kotivskyi) |
| [`c4-architecture`](https://github.com/Kotivskyi/architecture-governance-skills) | Diagramas C4 (Mermaid / Structurizr). | [Kotivskyi](https://github.com/Kotivskyi) |
| [`isaqb-architecture-governance`](https://github.com/Kotivskyi/architecture-governance-skills) | arc42 + ADRs. | [Kotivskyi](https://github.com/Kotivskyi) |
| [`secure-architecture-governance`](https://github.com/Kotivskyi/architecture-governance-skills) | Threat models STRIDE+CIA, ADRs de segurança. | [Kotivskyi](https://github.com/Kotivskyi) |
> 📖 Instruções completas de instalação de cada skill estão em [docs/SKILLS.md](docs/SKILLS.md).
## Começo rápido
## Início rápido
```bash
# 1. Copie os workflows pro diretório de skills do seu agente
# Hermes Agent:
# 1. Copie os workflows para o diretório de skills do seu agente
# Hermes Agent
cp workflows/*.md ~/.hermes/skills/software-development/
# Claude Code: cada skill no seu proprio diretorio (nao aceita .md solto)
# Claude Code: cada skill precisa do próprio diretório (um .md solto não carrega)
mkdir -p ~/.claude/skills
for f in workflows/*.md; do
nome=$(basename "$f" .md)
mkdir -p "$HOME/.claude/skills/$nome"
cp "$f" "$HOME/.claude/skills/$nome/SKILL.md"
name=$(basename "$f" .md)
mkdir -p "$HOME/.claude/skills/$name"
cp "$f" "$HOME/.claude/skills/$name/SKILL.md"
done
# 2. (Opcional, pro security review) as skills de apoio ja vem vendorizadas
# em skills/ -- sem clone externo, so copiar (Hermes; pra Claude Code use o
# mesmo loop do passo 1 trocando "workflows" por "skills"):
# 2. Security review: as skills de apoio já estão vendorizadas em skills/.
# Hermes:
cp -r skills/* ~/.hermes/skills/
# Claude Code: copie cada diretório skills/<nome>/ para ~/.claude/skills/<nome>/
# (o SKILL.md precisa ficar dentro do próprio diretório, como no passo 1).
# 3. Use
# "review this PR for security" -> wf-security-review carrega
# "build a new page" -> wf-frontend carrega
# "revise este PR para segurança" -> carrega o wf-security-review
# "crie uma página nova" -> carrega o wf-frontend
```
## O harness de QA
As demais skills se instalam com `npx skills` (formato agentskills.io), por exemplo:
O diretório `qa/` mantém os próprios workflows honestos:
```bash
npx skills add anthropics/skills --skill frontend-design
npx skills add vercel-labs/agent-skills --skill vercel-react-best-practices
npx skills add conorbronsdon/avoid-ai-writing
npx skills add https://github.com/pbakaus/impeccable --skill impeccable
```
> [!WARNING]
> O layout da instalação importa. O Claude Code ignora um `.md` solto; ele precisa de `<skill>/SKILL.md`. O harness de QA tem a mesma exigência: ele lê `~/.hermes/skills/software-development/<workflow>/SKILL.md`, então o `cp` plano usado acima para o Hermes não basta para rodá-lo.
## Uso
```bash
cd qa
python3 wf_quality_harness.py # pontua cada workflow em 30+ critérios
python3 test_quality.py # gates: sem regressão, skills válidas, fases verificadas
python3 test_tests.py # meta-testes: corrompe o harness, prova que ele detecta a corrupção
python3 wf_quality_harness.py # pontua cada workflow em mais de 30 critérios
python3 test_quality.py # gates: sem regressão, skills referenciadas existem, toda fase verificada
python3 test_tests.py # meta-testes: corrompem harness/workflows e conferem que a nota cai
```
Os meta-testes são a parte legal. Eles quebram o harness e os workflows de propósito e confirmam que o placar *cai*. Se o placar não mudasse, o detetor seria inútil. Esses testes ficam verdes como contrato.
As notas finais de cada workflow estão versionadas em [`qa/snapshots/baseline-final.json`](qa/snapshots/baseline-final.json): `wf-frontend` 385.5, `wf-backend` 424.0, `wf-architecture` 413.7, `wf-security-review` 390.0, total 1613.2. A execução acima reproduz esses valores.
## Testes de qualidade e ganhos medidos
## Estado do projeto
Números reais das execuções do harness, guardados em `qa/snapshots/`. A coluna "Antes" é o estado anterior ao refinamento; "Depois" é o resultado após ele.
Seis commits entre 2026-08-19 e 2026-10-13; todo workflow declara `version: 1.0.0`. Não há CI na raiz: `skills/hermaguard/.github/workflows/ci.yml` pertence ao hermaguard vendorizado e não roda a partir deste repositório.
### Score de qualidade dos workflows (mesma régua, antes → depois)
- O harness lê as cópias instaladas em `~/.hermes/skills/software-development/<nome>/SKILL.md` (`SKILLS_DIR` fixo no código), não os arquivos de `workflows/`. Sem elas, ele informa `SKILL.md não encontrado`.
- O harness sai com código 1 quando falta uma skill referenciada, e aí o `test_quality.py` para com `HARNESS FALHOU`. Mesmo com todas as skills instaladas, o gate G3 exige que cada workflow chegue ao dobro da própria nota final, então o `test_quality.py` não passa contra o snapshot atual.
- O `test_tests.py` altera `wf-frontend/SKILL.md` na raiz do repositório, arquivo que não existe, então esse meta-teste não faz nada; a mutação do anti-slop continua rodando.
- A checagem de "skills referenciadas existem" também aceita nomes de uma lista fixa no código, sem olhar o disco.
- O `wf-security-review` cita `dependency-cve-audit` e `security-threat-model` como skills locais que não foram vendorizadas e chama `~/.hermes/skills/safedeps/check_deps.py`, então pressupõe o layout do Hermes.
- Duas skills diferentes têm o nome `api-security-review`: a da OWASP, vendorizada, e a da apisec-inc, usada pelo workflow de backend. Instalar as duas no mesmo diretório faz uma sobrescrever a outra.
- Em `docs/SKILLS.md`, o trecho para o Claude Code coloca o til entre aspas (`"~/.claude/skills/$nome"`), o que cria um diretório `~` literal; use `$HOME` como no Início rápido acima.
- O `wf-readme` não é coberto pelo harness.
| Workflow | Antes | Depois | Ganho |
|---|---|---|---|
| wf-frontend | 201.0 | 385.5 | +92% |
| wf-backend | 215.0 | 424.0 | +97% |
| wf-architecture | 199.9 | 413.7 | +107% |
| wf-security-review | 332.0 | 390.0 | +17% |
| **Total** | **615.9** | **1223.2** | **+98.6%** |
Isso é quase exatamente o dobro da qualidade dos workflows, medido com a mesma régua.
A própria régua também ficou mais exigente ao longo do projeto (13 → 30+ critérios: verificação por fase, comandos reais, anti-padrões, critérios de aceite, artefatos, fluxo). Por isso os snapshots antigos mostram totais menores: `base-364` (13 critérios) → `baseline-v2` (536.7) → `baseline-v3` (675.0) → `baseline-v4` (884.6) → `baseline-final` (1613.2 com quatro workflows). A comparação justa acima usa a régua final dos dois lados.
### Gates (checagens de regressão): todos verdes
| Gate | O que verifica | Status |
|---|---|---|
| G1 | Score não caiu abaixo do baseline | ✅ |
| G4 | Toda skill referenciada existe | ✅ 4/4 workflows |
| G5 | Toda fase tem ≥3 verbos de verificação | ✅ 4/4 workflows |
| Meta-testes | Corrompe harness/workflows → score cai (prova que o detetor funciona) | ✅ |
### O que o refinamento adicionou
Cada workflow ganhou o mesmo lote de melhorias reais:
- **Passos de verificação** com comandos de verdade (`curl`, `grep`, `python3`, `git`, `npm`, `pytest`) em vez de prosa.
- **Checklists de aceite por fase** (portões `[ ]` marcáveis).
- **Blocos de anti-padrões** por fase (o que não fazer, e por quê).
- **Seções de comandos executáveis** e **exemplos trabalhados por fase**.
- **Checkpoints** que pausam pra aprovação do usuário entre fases.
O workflow de segurança ganhou uma regra dura: *nunca afirmar "sem CVE" sem consultar OSV.dev / GitHub Advisory*. O conhecimento do modelo para no cutoff do treino; as fontes vivas não.
### Contexto sobre a meta do "dobro"
O harness tem um teto físico (soma dos caps dos critérios). A meta numérica de "2× do baseline" precisaria de uma régua com mais resolução pra ser expressável, então inflar o score pra bater seria maquiar a métrica. O que foi publicado é a versão honesta: qualidade real ~dobrou na mesma régua (+98.6%), com meta-testes provando que a régua detecta regressão.
## Estrutura do repositório
```
dev-workflows/
├── README.md # versão em inglês
├── README.pt-BR.md # este arquivo
├── workflows/ # os quatro workflows em SKILL.md
│ ├── wf-frontend.md
│ ├── wf-backend.md
│ ├── wf-architecture.md
│ └── wf-security-review.md
├── docs/
│ └── SKILLS.md # inventário completo de skills + instalação
├── CONTRIBUTING.md # o que melhorar, checks locais, processo de PR
└── qa/ # harness de qualidade, gates, meta-testes
├── wf_quality_harness.py
├── test_quality.py
├── test_tests.py
└── snapshots/
```
As regras de contribuição estão em [`CONTRIBUTING.md`](CONTRIBUTING.md): toda afirmação remete a fatos do repositório, toda fase tem um passo de verificação e a documentação evita AI-isms.
## Licença
[MIT](LICENSE) © 2026 [Evandro Fonseca Junior](https://github.com/evandrodevbr)
[MIT](LICENSE), (c) 2026 Evandro Fonseca Junior. As skills vendorizadas mantêm as próprias licenças ([`skills/NOTICE.md`](skills/NOTICE.md)).
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<sub>Feito por <a href="https://evandro.dev.br">Evandro Fonseca Junior</a> · <a href="https://git.evandro.dev.br/evandro">git.evandro.dev.br</a></sub>
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