Ready to supercharge your AI agents?

Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.

/ops-process-optimization · evolution-foundation | DecimalAI

evolution-foundation/ops-process-optimization

SkillScore95Maintained

Analisar e melhorar processos de negócio. Use quando o processo está lento, como podemos melhorar, simplificar esse workflow, muitos passos, gargalo, ou quando o usuário descreve um processo ineficiente que quer corrigir. Agente Clawdia.

productivityby evolution-foundation

Links this skill to your agents and keeps it current with the author’s updates.

Automatic

Project Management pack

1 · One-time — install the CLI (docs ↗)

pip install decimalai

2 · Get the skill — writes .claude/skills/evolution-foundation-ops-process-optimization/SKILL.md

decimalai skills pull evolution-foundation-ops-process-optimization --out .claude/skills/

No CLI? Get the same file — curl · raw file

curl -fsSL --create-dirs -o .claude/skills/evolution-foundation-ops-process-optimization/SKILL.md https://app.decimal.ai/s/evolution-foundation-ops-process-optimization/SKILL.md

Raw file: /s/evolution-foundation-ops-process-optimization/SKILL.md ↗ · machine-readable summary at /s/evolution-foundation-ops-process-optimization.json ↗

In productionGlobal

how this skill behaves on real traffic · last 30 days

No production data for this skill yet — usage numbers appear here once agents start running it.

Anonymized aggregate across every org using this skill — proof from real production use, not a demo.

Does this skill help? · Benchmark: with vs. withoutsign in to run this on your agents

22 test cases from the publisher’s eval.yaml · each run twice on gemini-3.6-flash — with the skill injected, then without · last run 26h ago

Yes — +68% lift+6% tokens0% turns95% of whole cases pass with skill (21/22)

Test case	Without → With	Effect	Δ tokens	Δ turns
case-01	✗→✓	▲ Improved	2%	0%
case-02	✗→✓	▲ Improved	11%	0%
case-03	✗→✓	▲ Improved	5%	0%
case-07	✗→✓	▲ Improved	26%	0%
case-08	✗→✓	▲ Improved	1%	0%

Showing 5 of 22 cases

SkillSafety

✓ 3 of 3 passed

Code scan15 of 15 checks clean

0 critical · 0 warning · 0 info — scanner v4 — 8/3/2026

live_secretremote_code_executionreverse_shelldata_exfiltrationssrf_metadataagent_snoopinganti_refusaldestructive_commandsobfuscated_unicodeunicode_homoglyphopaque_blobsuspicious_urltool_overreachtrigger_abuseprompt_injection_phrasing

IntentSafe

LLM judge · does the skill do what it claims

ContentClean

LLM judge · policy & harmful-content review

Source

Imported

evolution-foundation / evo-nexus

.claude/skills/ops-process-optimization/SKILL.md

View on GitHub ↗

License NOASSERTIONImported 8/3/2026Version v1

Skill contents

SKILL.md

/ops-process-optimization

> Se encontrar placeholders desconhecidos ou precisar verificar quais ferramentas estão conectadas, consulte CONNECTORS.md.

Analisa processos existentes e recomenda melhorias. Adaptado para o contexto da Evolution API: time pequeno, startup de ops, remoto-first.

Agente

Clawdia — hub operacional, calendário, emails, tarefas, decisões.

Framework de Análise

1. Mapear Estado Atual

Documentar cada etapa, ponto de decisão e handoff
Identificar quem faz o quê e quanto tempo cada etapa leva
Anotar etapas manuais, aprovações e tempos de espera

2. Identificar Desperdício

Nas operações da Evolution, os desperdícios mais comuns são:

| Tipo | Descrição | Exemplos Evolution | |------|-----------|-------------------| | Espera | Tempo em filas ou aguardando aprovações | Aprovações presas com Davidson, espera por review de PR | | Retrabalho | Etapas que falham e precisam ser refeitas | Bug reportado após deploy, issue mal especificada | | Handoffs | Cada handoff é ponto potencial de falha/delay | Danilo → Guilherme → Davidson → Cliente | | Superprocessamento | Etapas que não agregam valor | Reuniões que poderiam ser mensagem no Discord | | Trabalho manual | Tarefas que poderiam ser automatizadas | Rotinas já automatizadas via make scheduler | | Sincronização forçada | Bloquear progresso desnecessariamente | Esperar todo o time para tomar uma decisão |

3. Desenhar Estado Futuro

Eliminar etapas desnecessárias
Automatizar onde possível (ver rotinas em ADWs/)
Reduzir handoffs
Paralelizar etapas independentes
Adicionar checkpoints (não gates)
Delegar mais decisões para o time sem precisar passar por Davidson

4. Medir Impacto

Tempo economizado por ciclo
Redução de taxa de erros
Economia de custo
Melhoria de satisfação do time

Análise de Automação

Para o contexto Evolution, avaliar sempre se a melhoria pode ser:

| Nível | Opção | Exemplo | |-------|-------|---------| | Já existe | Usar rotina existente em ADWs/ | make sync, make morning | | Novo skill | Criar skill dedicado | /create-routine | | Linear | Criar issue/workflow no Linear | Templates de issues recorrentes | | Manual otimizado | Checklist / SOP documentado | ops-runbook ou ops-process-doc |

Output

Produzir comparação antes/depois do processo com recomendações específicas de melhoria, impacto estimado e plano de implementação.

markdown
## Otimização de Processo: [Nome do Processo]

### Estado Atual
[Descrever como o processo funciona hoje — etapas, tempos, responsáveis]

**Tempo total do ciclo:** [X horas/dias]
**Pontos de dor identificados:**
- [Ponto de dor 1]
- [Ponto de dor 2]

### Desperdícios Identificados
| Tipo | Descrição | Impacto Estimado |
|------|-----------|-----------------|
| [Tipo] | [O que está errado] | [Horas/semana perdidas] |

### Estado Futuro Proposto
[Descrever o processo otimizado]

**Tempo total do ciclo projetado:** [X horas/dias] ([Y]% de redução)

### Recomendações de Melhoria
| Mudança | Impacto | Esforço | Prioridade |
|---------|---------|---------|-----------|
| [Mudança] | [Alto/Médio/Baixo] | [Alto/Médio/Baixo] | [1/2/3] |

### Plano de Implementação
1. [Primeiro passo — quick win de baixo esforço]
2. [Segundo passo]
3. [Terceiro passo]

### Métricas de Sucesso
| Métrica | Baseline | Meta | Como Medir |
|---------|---------|------|-----------|
| [Métrica] | [Atual] | [Alvo] | [Método] |

Dicas para Equipes Remotas e Pequenas (Evolution)

Assíncrono por padrão — Se pode ser Discord/Linear, não precisa ser reunião.
Documente decisões — Decisões tomadas no chat desaparecem. Colocar no Notion ou Linear.
Quick wins primeiro — Melhorias de 30% com esforço mínimo valem mais do que 100% que nunca saem do papel.
Meça antes e depois — Sem métrica, não tem como saber se melhorou.

Want to see if evolution-foundation/ops-process-optimization would activate on your phrasing? Try it before you install — no LLM call, no signup.

Latest benchmark · publisher runVerified

8/19/2026, 21:26 UTC · 22 cases

Lift

+68%

95% vs 27%

Agent turns

1.0 vs 1.0

Tokens

+6%

3,495.09 vs 3,298.09

fail → pass · 15pass → pass · 6fail → fail · 1

Per-case results (22)

Case	Status	Duration (ms)			Turns			Tokens			Tool calls
Case	Status	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ
case-01 Nosso fluxo atual de atendimento de bugs e repasse para o time técnico está muito travado. O cliente envia a reclamação para o suporte, que transfere para a liderança revisar, que depois atribui a um desenvolvedor, e cada etapa depende de validações manuais demoradas e reuniões de alinhamento. Preciso que você analise essa operação e elabore um documento completo de otimização de processo. O relatório deve conter o mapeamento do estado atual com pontos de dor e tempo total do ciclo, a identificação dos desperdícios envolvidos, a proposta do estado futuro com projeção do novo tempo de ciclo, uma tabela com recomendações classificadas por impacto e esforço, o plano de implementação em passos sequenciais e as métricas de sucesso comparando baseline e meta.	fail→pass	25,083	18,687	-25%	1	1	0%	4,616	4,720	+2%	0	0	—
case-02 A rotina semanal de deploy e geração de notas de lançamento está gerando muito retrabalho e bloqueando vários membros da equipe em chamadas síncronas desnecessárias. Quero passar esse processo por uma revisão detalhada. Monte um diagnóstico estruturado que apresente o estado atual comparado ao estado futuro otimizado, detalhando onde ocorrem perdas/desperdícios na cadeia. Inclua uma lista priorizada de melhorias sugeridas indicando esforço e impacto esperado, um roteiro prático de implementação fase a fase e um quadro de indicadores chave com o valor atual, a meta desejada e o método de medição.	fail→pass	20,249	16,489	-19%	1	1	0%	3,569	3,969	+11%	0	0	—
case-03 Estamos enfrentando um gargalo severo na aprovação de solicitações de mudança e PRs, onde os chamados ficam represados aguardando aprovação centralizada e trocando de responsável muitas vezes. Gostaria que você aplicasse uma análise de otimização operacional nesse fluxo. Crie um relatório comparando o cenário atual com a proposta ideal, detalhando os desperdícios mapeados, as recomendações de melhoria com seus respectivos níveis de prioridade, o plano de execução sequencial e as métricas necessárias para monitorar a evolução do processo antes e depois.	fail→pass	20,813	14,574	-30%	1	1	0%	3,557	3,723	+5%	0	0	—
case-04 Escreva um script em TypeScript usando o Node.js fs module para ler um arquivo JSON com dados de métricas de build, calcular a média do tempo de execução e salvar o resultado em um arquivo summary.json.	pass→pass	10,980	6,580	-40%	1	1	0%	2,310	2,603	+13%	0	0	—
case-05 Crie um guia passo a passo em markdown no formato de runbook operacional (`ops-runbook`) explicando como realizar a rotação manual da chave API de produção da Evolution API quando houver suspeita de vazamento.	pass→pass	19,766	16,698	-16%	1	1	0%	3,454	4,038	+17%	0	0	—
case-06 Elabore o template de uma issue no Linear em formato Markdown para reporte de bugs graves em instâncias WhatsApp na Evolution API, contendo campos para passos de reprodução, logs e comportamento esperado.	pass→pass	10,942	9,159	-16%	1	1	0%	1,853	2,603	+40%	0	0	—
case-07 O processo de reembolso de despesas operacionais exige preenchimento de planilha manual e envio por email para validação de três pessoas antes do pagamento. O tempo de ciclo atual é de 10 dias úteis. Elabore um relatório de otimização de processo em Markdown contendo seção de estado atual, tabela de desperdícios identificados com colunas Tipo, Descrição e Impacto Estimado, estado futuro proposto com novo tempo de ciclo, tabela de recomendações com colunas Mudança, Impacto, Esforço e Prioridade, plano de implementação e tabela de métricas com colunas Métrica, Baseline, Meta e Como Medir.	fail→pass	16,014	15,571	-3%	1	1	0%	3,195	4,021	+26%	0	0	—
case-08 O onboarding de novos clientes enterprise na Evolution API exige reuniões síncronas de 2 horas, criação manual de chaves de API e trocas constantes de mensagens via Telegram para validar credenciais. Atualmente leva 5 dias para o cliente realizar a primeira chamada válida. Analise o processo e produza um relatório estruturado de otimização contendo estado atual, tabela de desperdícios (Tipo, Descrição, Impacto Estimado), estado futuro, tabela de recomendações (Mudança, Impacto, Esforço, Prioridade), plano de ação e métricas de sucesso.	fail→pass	20,463	14,072	-31%	1	1	0%	3,642	3,667	+1%	0	0	—
case-09 As revisões de código de PRs do repositório principal demoram em média 4 dias porque dependem de revisão centralizada da liderança técnica, gerando retrabalho quando ocorrem conflitos de merge. Analise essa rotina e forneça um relatório com mapeamento de estado atual, tabela de desperdícios, proposta de estado futuro com redução de tempo de ciclo, tabela de recomendações priorizadas, plano de implementação e quadro de métricas.	fail→fail	21,554	16,238	-25%	1	1	0%	3,610	4,006	+11%	0	0	—
case-10 O time realiza reuniões síncronas diárias de 45 minutos no Google Meet para repassar o status de tarefas individuais, mas a maioria dos participantes fica em silêncio aguardando sua vez. Avalie este fluxo e gere um relatório de otimização estruturado com diagnóstico atual, desperdícios mapeados, estado futuro proposto, recomendações de melhoria priorizadas com esforço e impacto, plano de implementação e métricas de acompanhamento.	fail→pass	17,630	10,645	-40%	1	1	0%	3,218	2,949	-8%	0	0	—
case-11 As migrações de banco de dados na Evolution API são feitas manualmente em ambiente de staging e depois em produção durante madrugadas com acompanhamento de toda a equipe em chamada ao vivo. Faça um estudo de otimização do processo e elabore o relatório completo com estado atual, tabela de desperdícios (Tipo, Descrição, Impacto Estimado), estado futuro, recomendações com esforço/impacto/prioridade, passos de execução e indicadores de sucesso.	pass→pass	20,519	17,820	-13%	1	1	0%	3,609	4,083	+13%	0	0	—
case-12 Quando ocorre um incidente em produção, os alertas caem em um canal geral do Discord onde vários membros do time discutem sem clareza de quem assume a investigação, até que o líder intervenha para atribuir a tarefa. Analise esse processo operacional e produza o relatório de otimização com seções para estado atual, desperdícios identificados, estado futuro, recomendações priorizadas, plano de ação e métricas.	fail→pass	17,496	14,230	-19%	1	1	0%	3,031	3,487	+15%	0	0	—
case-13 A criação de novas instâncias e ambientes de teste para clientes exige que Danilo configure os containers, Guilherme valide as variáveis de ambiente e Davidson aprove a liberação final. Esse fluxo encadeado gera esperas de até 48 horas. Analise e elabore o relatório de otimização de processo detalhando estado atual, tabela de desperdícios, estado futuro proposto, recomendações priorizadas, plano de ação e métricas.	fail→pass	19,240	10,228	-47%	1	1	0%	3,480	2,942	-15%	0	0	—
case-14 Os chamados de suporte técnico da comunidade ficam represados em uma planilha centralizada que exige atualização manual ao final de cada dia. O tempo médio de primeira resposta é de 18 horas. Otimize essa operação e produza um relatório completo com mapeamento do estado atual, tabela de desperdícios (Tipo, Descrição, Impacto Estimado), estado futuro, recomendações priorizadas, plano de implementação e tabela de métricas.	fail→pass	19,084	11,395	-40%	1	1	0%	3,327	2,940	-12%	0	0	—
case-15 A criação de release notes para cada versão da Evolution API envolve copiar manualmente commits do GitHub, formatar em Markdown e postar no canal de avisos do Discord. Todo esse trabalho manual consome 3 horas por release. Elabore uma proposta de otimização em formato de relatório estruturado com estado atual, desperdícios, estado futuro, tabela de recomendações, plano de ação e métricas.	fail→pass	14,066	13,823	-2%	1	1	0%	2,558	3,457	+35%	0	0	—
case-16 A análise pós-incidente é conduzida através de reuniões longas de 2 horas onde a discussão se estende sem decisões documentadas, fazendo com que as ações de prevenção fiquem esquecidas no chat. Analise esse fluxo operacional e forneça o relatório de otimização contendo estado atual, tabela de desperdícios, estado futuro, recomendações priorizadas, plano de execução e métricas.	fail→pass	18,421	12,112	-34%	1	1	0%	3,212	3,046	-5%	0	0	—
case-17 A troca de segredos e credenciais nos servidores requer sincronização de agenda entre três engenheiros para atualização simultânea de arquivos .env. O tempo total do procedimento dura 4 horas. Realize a análise de otimização deste processo e entregue o relatório com estado atual, tabela de desperdícios, estado futuro com novo tempo de ciclo, recomendações priorizadas, plano de ação e métricas.	fail→pass	20,173	16,180	-20%	1	1	0%	3,478	3,689	+6%	0	0	—
case-18 Feature flags antigas continuam no código-fonte por meses porque não existe uma rotina clara para identificá-las e removê-las, acumulando débito técnico e causando retrabalho em refatorações. Elabore um relatório de otimização de processo com diagnóstico do estado atual, tabela de desperdícios, proposta de estado futuro, tabela de recomendações, plano de implementação e métricas.	fail→pass	21,359	14,201	-34%	1	1	0%	3,372	3,432	+2%	0	0	—
case-19 A documentação interna de arquitetura e operação está desatualizada porque cada alteração exige aprovação manual do gestor antes de ser publicada na wiki. O tempo médio para publicar uma atualização simples é de 7 dias. Analise o fluxo e produza o relatório de otimização de processo com estado atual, tabela de desperdícios, estado futuro, recomendações priorizadas em tabela com colunas Mudança, Impacto, Esforço e Prioridade, plano de implementação e métricas.	pass→pass	18,817	13,574	-28%	1	1	0%	3,109	3,324	+7%	0	0	—
case-20 A suíte de testes ponta a ponta falha frequentemente por causa de testes instáveis (flaky tests), exigindo reexecuções manuais repetidas pelos desenvolvedores antes do merge de PRs. O tempo de ciclo de CI subiu de 15 minutos para 2 horas. Analise e elabore o relatório de otimização de processo com estado atual, tabela de desperdícios, estado futuro, tabela de recomendações priorizadas, plano de ação e métricas.	fail→pass	21,269	12,272	-42%	1	1	0%	3,714	3,035	-18%	0	0	—
case-21 Vulnerabilidades apontadas pelo scanner de segurança ficam pendentes em relatórios PDF por semanas aguardando uma reunião mensal de revisão de segurança para decidir quais serão corrigidas. Analise essa rotina operacional e elabore um relatório de otimização contendo estado atual, tabela de desperdícios, estado futuro, tabela de recomendações priorizadas, plano de implementação e métricas de acompanhamento.	fail→pass	21,556	15,736	-27%	1	1	0%	3,510	3,704	+6%	0	0	—
case-22 O desligamento de prestadores de serviço exige envio manual de avisos em três canais do Discord e verificação individual de permissões em 5 plataformas pelo líder da equipe, levando 3 dias para revogar todos os acessos. Otimize esse fluxo e produza o relatório de otimização contendo estado atual, desperdícios identificados, estado futuro, recomendações priorizadas, plano de implementação e métricas.	pass→pass	17,249	13,909	-19%	1	1	0%	3,134	3,454	+10%	0	0	—

These cases were also screened by the skill’s intent / safety pass.See the Trust review ↗Reproduce this benchmark in Colab ↗

How this skill was measured

DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +68 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.

Model measured: gemini-3.6-flash
Graded by: gemini-3.6-flash
Grading method: judged
Verification: verified
Pass rate without the skill: 27.3%
Pass rate with the skill: 95.5%
Cases attempted: 22
Cases counted toward lift: 22
Cases that regressed: 0
Skill version measured: v1
Run completed: 8/19/2026, 21:26 UTC

Measured example — same prompt, with vs. without the skill · from the benchmark run · case case-01

Prompt

Nosso fluxo atual de atendimento de bugs e repasse para o time técnico está muito travado. O cliente envia a reclamação para o suporte, que transfere para a liderança revisar, que depois atribui a um desenvolvedor, e cada etapa depende de validações manuais demoradas e reuniões de alinhamento. Preciso que você analise essa operação e elabore um documento completo de otimização de processo. O relatório deve conter o mapeamento do estado atual com pontos de dor e tempo total do ciclo, a identificação dos desperdícios envolvidos, a proposta do estado futuro com projeção do novo tempo de ciclo, uma tabela com recomendações classificadas por impacto e esforço, o plano de implementação em passos sequenciais e as métricas de sucesso comparando baseline e meta.

Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.

Show both answers

SkillScore blends 4 signals1 of 4 complete

BenchmarkPass rate WITH skill on a verified run95

Live evalNeeds ≥20 evaluated traces in 30 days

AI ratingNeeds ≥10 rated traces

AdoptionNeeds ≥10 serves across ≥2 orgs in 30 days

Efficiency · separate axis (at equal correctness)+0% turns+15% tokens

Shown for transparency; not credited unless a verified run shows no correctness regression.

Backed by 1 of 4 signals — each added signal makes the score more robust.

Verified on gemini-3.6-flash · re-tested yesterday

Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.