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Edital verticalizado

Skill prof-ramos/skills/edital-verticalizado

Skills pessoais

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npx -y skills add prof-ramos/skills --skill 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:

ColunaDescrição
IDIdentificador único (prefixo + número, ex: DC-001)
CargoCargo ao qual o tópico se aplica
BlocoConhecimentos Básicos / Específicos / Especializados
DisciplinaNome padronizado da disciplina
Área/EixoEixo temático (inferido quando ausente do edital)
AssuntoAgrupamento dentro da disciplina
TópicoItem estudável principal
SubtópicoDetalhamento do tópico (quando presente no edital)
Texto original do editalRedação exata do edital (preservada)
Página/FonteReferência à seção, item ou página do edital
PrioridadeAlta / Média / Baixa / A verificar
StatusNão iniciado / Estudando / Concluído / Revisar
ObservaçõesAmbiguidades, 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 pdftotext ou pdfplumber)
  • 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

  1. Localize o conteúdo programático (não processe outras seções do edital).
  2. Separe blocos: Conhecimentos Básicos / Específicos / Complementares.
  3. Identifique: Disciplina → Assunto → Tópico → Subtópico.
  4. Preserve o texto original na coluna Texto original do edital.
  5. Crie IDs únicos: 2 letras do prefixo da disciplina + número sequencial (LP-001, DC-001...).
  6. Inclua referência de seção/item no campo Página/Fonte.
  7. Não invente tópicos. Não remova conteúdo relevante.
  8. Separe diplomas legais em linhas distintas quando listados por ponto e vírgula.
  9. Não quebre expressões compostas consolidadas ("Administração Pública direta e indireta").
  10. Use Status: Não iniciado e Prioridade: A verificar como padrão.
  11. Sinalize ambiguidades ou OCR ruim no campo Observações.
  12. Prioridade só pode ser Alta/Média/Baixa com critério declarado; sem estatística, use "A verificar".

Formatos de entrega

FormatoComo solicitar
MarkdownPadrão — não precisa especificar
CSV (; como separador, UTF-8)driver.sh <arquivo> csv
JSON (schema validado)driver.sh <arquivo> json
XLSXSolicite ao agente gerar via script Python

Campos de controle de estudo (opcionais)

Quando o usuário pedir colunas de acompanhamento:

CampoValores possíveis
StatusNão iniciado / Estudando / Concluído / Revisar
Revisão 1 / 2 / 3Data da revisão
QuestõesQuantidade de questões resolvidas
Acertos / ErrosContagem
% AcertoCalculado

Campos de priorização

PrioridadeCritério (sem estatística)
AltaTema muito extenso, central ou detalhado no edital
MédiaTema relevante, mas menos detalhado
BaixaTema acessório ou genérico
A verificarInsuficiente 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 Observações quando a norma for infralegal (resolução, portaria).

Tratamento de múltiplos cargos

  • Usar coluna Cargo para 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.

Gives 0 of the 12 instructions most pdf office docs skills give in ~1.6k tokens

Counted across 635 of the 690 authors here whose files we hold, read 2026-08-06

  • 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.

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