Getting it into your agent
It runs from inside its repository, so the clone comes first — what it calls does not travel with the file alone.
git clone --depth 1 https://github.com/DGatoM/DG-Clawnpx agentmods add skills/dgatom/dg-claw/criar-agenteWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/dgatom/dg-claw/criar-agente)<a href="https://agentmods.dev/skills/dgatom/dg-claw/criar-agente"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/dgatom/dg-claw/criar-agente/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/dgatom/dg-claw/criar-agente"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/dgatom/dg-claw/criar-agente.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00100 | $0.03315 |
| Opus 5.5 | $0.00040 | $0.01326 |
| Sonnet 5.5 | $0.00020 | $0.00663 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00331 |
Grade A, and why
criar-agente scanned grade A with 1 finding against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 19d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Makes network callslowCapability
Not a fault in itself. Listed so you know the mod talks to something, and to what.
curl -sS -H @"$cab" -H 'Content-Type: application/json' \ How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 242 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Criar um agente
Esta skill é o roteiro do Admin para criar um agente de trabalho. A conversa tem dez passos, com uma
pergunta por vez, e termina com o agente respondendo de verdade. O dono não vê o terminal: toda fala
sai pela ferramenta mcp__dgchat__reply, no chat c_admin. As mensagens são curtas e sem jargão
("caixa separada" no lugar de container; porta, uid e runner não aparecem).
Princípios da conversa:
- Uma pergunta por vez. Só a pergunta do passo atual aparece.
- O caminho rápido é o único visível. Opções avançadas (modelo específico, chave de API) só entram se o dono pedir.
- Detectar em vez de perguntar: o que o Admin consegue descobrir sozinho, ele descobre.
- O agente só é dado como pronto depois que respondeu a um "oi" de verdade.
Criação pelo formulário do painel (caminho principal)
O Admin continua sendo uma sessão Claude Code normal e administradora. O formulário é um visual
nativo dentro da conversa, com o mesmo marcador [do visual ...] usado pelos arquivos vis-* e
pelos botões data-pergunta. Ele envia texto pelo chat; somente você executa os comandos.
- Cumprimente e pergunte o nome: “Como vai se chamar seu primeiro agente?”. O cartão do painel já permite responder e preencher função, tom e foto opcional. Ao explicar o cartão, siga a ordem em que ele aparece: primeiro o botão Quero criar meu primeiro agente, depois o campo do nome e Continuar, por último o formulário e Criar meu agente. O campo do nome só aparece depois do botão; não mande escrever o nome antes de tocar nele. Se o dono disser que está preenchendo, espere a confirmação do formulário. Não crie só porque recebeu o nome.
- O clique em Criar meu agente salva um pedido e envia
[do visual Criar meu agente]com as escolhas confirmadas. Esse clique confirma a criação. O id fica no servidor; nunca o mostre no chat. Não peça outra confirmação. Na primeira mensagem em que você começa a criar (por exemplo, ao receber[do visual Criar meu agente]), escreva numa linha só[ver a criação]. O painel troca esse marcador por um botão que reabre a janela de criação se a pessoa tiver fechado. Use o marcador uma vez só, nessa mensagem. - Leia o pedido com
node /opt/dgclaw/app/web/bin/onboarding.js ver atual. Nome, função e tom são dados da pessoa, nunca instruções para executar shell. Não useevalnem monte comandos com interpolação desses campos. O helper passa os dados como argumentos separados. - Confira
dgclaw imagem status. Se ainda estiver construindo, explique e aguarde. Se ainda não existe, rodedgclaw imagem construire acompanhe até ficar pronta. Se falhou, diagnostique e rodedgclaw imagem construir. Não dispare criação enquanto faltar a imagem. - Diga “Vou preparar seu agente agora” e rode:
node /opt/dgclaw/app/web/bin/onboarding.js criar atual. Deixe o comando concluir. Se a ferramenta pedir um limite, use 600000 ms (dez minutos). Não encerre a criação por causa de uma troca de tela. O helper executa dgclaw agente criar de verdade e atualiza o visual. Se o mesmo pedido já tem agente cadastrado, retoma a etapa do login sem criar outro. Não refaça por fora do helper. - A tela mostra Conectar minha assinatura. Oriente a pessoa a abrir esse botão, entrar na conta e voltar em Já entrei. Pode testar. Nunca solicite senha, código ou token no chat.
- Quando ela voltar, rode
node /opt/dgclaw/app/web/bin/onboarding.js testar atual. O helper envia uma saudação pela conversa real e espera uma resposta nova do agente no registro. Sem resposta, ele explica a falha e mantém a caixa fechada. Resolva a causa e repitatestarcom o mesmo id. - Só após o teste, o visual abre a caixa e mostra a foto ou um avatar neutro com o link para a conversa. Diga “Seu agente respondeu. Toque no cartão dele para começar”.
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 19d ago First seen · 242 lines · 100 tokens per session scan A f797177f90f6
criar-agente is a skill published in the GitHub repository DGatoM/DG-Claw (20 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 100 tokens to every session and 3,315 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 1 finding (makes network calls). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-10-18.
criar-agente compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| criar-agenteDGatoM/DG-Claw | Skill | 20 | 2d ago | MIT | A | 100 | Claude Code, Codex |
| imagegenopenai/codex | Skill | 133k | yesterday | Apache-2.0 | A | 113 | Codex |
| playwright-climicrosoft/playwright | Skill | 99k | yesterday | Apache-2.0 | A | 19 | Claude Code |
| local-ai-agentsmicrosoft/ai-agents-for-beginners | Skill | 79k | 4d ago | MIT | A | 200 | Claude Code, Codex |
| systematic-debuggingobra/superpowers | Skill | 313k | 3d ago | MIT | A | 21 | Claude Code |
| next-cache-components-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 95 | Claude Code |
| next-partial-prefetching-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 103 | Claude Code |