Edital verticalizado
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Transforma editais de concurso público em edital verticalizado estruturado (tabela por tópico estudável). Aceita PDF, HTML, Markdown, DOCX, TXT ou texto colado. Entrega Markdown, CSV, XLSX ou JSON.
SKILL.md
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Edital Verticalizado
Extrai o conteúdo programático de um edital de concurso público e o transforma em uma tabela auditável linha a linha — uma linha por tópico estudável.
O que é um edital verticalizado
Um edital verticalizado converte blocos extensos de texto em linhas e colunas estruturadas. Cada linha representa um item estudável independente. Cada coluna representa uma informação útil para controle de estudo:
| Coluna | Descrição |
|---|---|
| ID | Identificador único (prefixo + número, ex: DC-001) |
| Cargo | Cargo ao qual o tópico se aplica |
| Bloco | Conhecimentos Básicos / Específicos / Especializados |
| Disciplina | Nome padronizado da disciplina |
| Área/Eixo | Eixo temático (inferido quando ausente do edital) |
| Assunto | Agrupamento dentro da disciplina |
| Tópico | Item estudável principal |
| Subtópico | Detalhamento do tópico (quando presente no edital) |
| Texto original do edital | Redação exata do edital (preservada) |
| Página/Fonte | Referência à seção, item ou página do edital |
| Prioridade | Alta / Média / Baixa / A verificar |
| Status | Não iniciado / Estudando / Concluído / Revisar |
| Observações | Ambiguidades, OCR ruim, normas incompletas |
Como usar
Passo 1 — Forneça o edital
Aceita qualquer um destes formatos:
- Arquivo Markdown, TXT, HTML ou DOCX
- PDF (extraia o texto antes com
pdftotextoupdfplumber) - Texto colado diretamente no prompt
- Link para página oficial (o agente busca e extrai)
Passo 2 — Solicite a verticalização
Exemplos de prompts:
Verticalize este edital em Markdown.
Gere o edital verticalizado em CSV, separado por ponto e vírgula.
Processe apenas o cargo Analista Judiciário e entregue em JSON.
Verticalize e inclua colunas de controle de estudo (Revisão 1, 2, 3, Questões, Acertos, Erros).
Passo 3 — Use o driver (via agente)
O agente pode rodar o driver diretamente para processar um arquivo local:
# Markdown (padrão)
.claude/skills/run-edital-verticalizado/driver.sh <arquivo_edital>
# CSV
.claude/skills/run-edital-verticalizado/driver.sh <arquivo_edital> csv
# JSON
.claude/skills/run-edital-verticalizado/driver.sh <arquivo_edital> json
# Filtrar por cargo
.claude/skills/run-edital-verticalizado/driver.sh <arquivo_edital> md "Analista Judiciário"
Regras de extração
- Localize o conteúdo programático (não processe outras seções do edital).
- Separe blocos: Conhecimentos Básicos / Específicos / Complementares.
- Identifique: Disciplina → Assunto → Tópico → Subtópico.
- Preserve o texto original na coluna
Texto original do edital. - Crie IDs únicos: 2 letras do prefixo da disciplina + número sequencial (LP-001, DC-001...).
- Inclua referência de seção/item no campo
Página/Fonte. - Não invente tópicos. Não remova conteúdo relevante.
- Separe diplomas legais em linhas distintas quando listados por ponto e vírgula.
- Não quebre expressões compostas consolidadas ("Administração Pública direta e indireta").
- Use
Status: Não iniciadoePrioridade: A verificarcomo padrão. - Sinalize ambiguidades ou OCR ruim no campo
Observações. - Prioridade só pode ser Alta/Média/Baixa com critério declarado; sem estatística, use "A verificar".
Formatos de entrega
| Formato | Como solicitar |
|---|---|
| Markdown | Padrão — não precisa especificar |
CSV (; como separador, UTF-8) | driver.sh <arquivo> csv |
| JSON (schema validado) | driver.sh <arquivo> json |
| XLSX | Solicite ao agente gerar via script Python |
Campos de controle de estudo (opcionais)
Quando o usuário pedir colunas de acompanhamento:
| Campo | Valores possíveis |
|---|---|
| Status | Não iniciado / Estudando / Concluído / Revisar |
| Revisão 1 / 2 / 3 | Data da revisão |
| Questões | Quantidade de questões resolvidas |
| Acertos / Erros | Contagem |
| % Acerto | Calculado |
Campos de priorização
| Prioridade | Critério (sem estatística) |
|---|---|
| Alta | Tema muito extenso, central ou detalhado no edital |
| Média | Tema relevante, mas menos detalhado |
| Baixa | Tema acessório ou genérico |
| A verificar | Insuficiente para classificar |
Nunca afirme recorrência em provas anteriores sem fonte fornecida.
Tratamento de leis e normas
- Preservar o nome exato da norma (Lei nº, Resolução CSJT, Decreto...).
- Separar diplomas listados por
;em linhas distintas. - Anotar em
Observaçõesquando a norma for infralegal (resolução, portaria).
Tratamento de múltiplos cargos
- Usar coluna
Cargopara separar conteúdo por cargo. - Identificar conteúdo comum ("todos os cargos") vs. específico por cargo.
- Blocos possíveis: Conhecimentos Básicos / Específicos / Especializados / Prova Discursiva / Prova Prática / Títulos.
Validação antes de entregar
- Todos os blocos do edital foram processados.
- Nenhuma disciplina relevante ficou de fora.
- Rastreabilidade mantida (Texto original + Página/Fonte).
- Sem linhas duplicadas desnecessárias.
- Sem conteúdo inventado.
- Siglas e nomes de leis preservados.
- IDs únicos.
- Tabela copiável para Excel, Google Sheets ou Notion.
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- extract text using pdfplumberin 92 of 635, across 25 files
- create PDFs using reportlabin 83 of 635, across 16 files
- read FORMS.md to fill out PDF formsin 80 of 635, across 13 files
- OCR scanned PDFs using pytesseractin 77 of 635, across 10 files
- merge or split PDFs using qpdfin 70 of 635, across 3 files
- use Excel formulas instead of hardcoded calculated valuesin 68 of 635, across 12 files
- unpack edit xml and repack existing documentsin 63 of 635, across 8 files
- document sources for hardcoded valuesin 61 of 635, across 9 files
- write minimal python code without unnecessary commentsin 59 of 635, across 7 files
- run the recalculation script after adding or modifying formulasin 58 of 635, across 6 files
- fix all identified formula errors and recalculatein 58 of 635, across 6 files
- format years as text stringsin 57 of 635, across 5 files
Said here and by no other author read
- separate content by role using role column
- identify discipline subject topic and subtopic
- create unique ids using discipline prefix plus number
- preserve exact original text in dedicated column
- separate legal diplomas listed by semicolons into distinct rows
- set default status to not started
Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.