Skills

naskah-id: Skill de agente de IA para escrita e edição acadêmica em indonésio

Ideal para redigir e editar em indonésio artigos de periódicos, teses, propostas de financiamento e outros textos acadêmicos conforme o EYD V e o KBBI; requer um ambiente de agent com Node.js 18+, não inventa dados nem referências e deixa marcações de referência pendentes quando falta citação.

Official source · nothinx/naskah-id

Install

npx skills add nothinx/naskah-id

Para quem é

naskah-id é um AI agent Skill voltado à escrita acadêmica em indonésio, indicado para quem precisa redigir ou editar textos como artigos de periódicos, trabalhos de conclusão (skripsi/tesis), propostas de financiamento à pesquisa e relatórios científicos. Ele incorpora o padrão ortográfico EYD V (Ejaan Yang Disempurnakan, 5a edição) e o vocabulário padrão do KBBI, com forte ênfase em integridade acadêmica: o agent vinculado não deve inventar dados, resultados, citações ou referências, e, ao editar, não deve alterar números, resultados ou citações; quando não houver referência verificável, ele insere a marcação [PERLU RUJUKAN: ...] em vez de fabricar fontes.

Quando não é adequado: tarefas de escrita em outros idiomas que não o indonésio, ou cenários em que se espera que a IA complemente automaticamente com literatura real — o Skill proíbe explicitamente a invenção, e as referências ainda precisam ser verificadas por você.

Primeira tentativa em 3 minutos

O método de instalação oficialmente recomendado é um único comando:

npx skills add nothinx/naskah-id

Pré-requisitos e local de instalação:

  • É necessário Node.js 18 ou versão mais recente.
  • O comando acima, sem -g, instala o Skill no projeto atual; com -g (npx skills add nothinx/naskah-id -g), ele vale para todos os projetos.
  • Segundo a documentação oficial, esse comando funciona com Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, Windsurf, OpenCode, Cline, Kiro, Antigravity e dezenas de outros agents que suportam o formato Agent Skills; alguns agents permitem especificar o caminho de instalação com o parâmetro -a, por exemplo, no Claude Code é .claude/skills/naskah-id.

Primeira tentativa de baixo risco (recomenda-se começar com tarefas de verificação):

  1. Em um projeto com o Skill instalado, peça a um agent compatível que carregue o naskah-id.
  2. Inicie uma tarefa de diagnóstico somente leitura: entregue ao agent um texto acadêmico em indonésio (por exemplo, um parágrafo de tese, em Markdown ou texto simples) e solicite que ele verifique ortografia e vocabulário conforme o EYD V e o KBBI, sem alterar o arquivo. Diga explicitamente: "apenas o relatório, não escreva no arquivo".
  3. Sinal de sucesso: o agent apresenta um diagnóstico de ortografia, vocabulário ou estrutura conforme as normas acadêmicas; se houver questões de referências, deve aparecer a marcação [PERLU RUJUKAN: ...] em vez de citações inventadas.

Atenção: a documentação oficial não detalha, item por item, se o agent, após carregar o Skill, lê e grava seus arquivos, executa comandos ou acessa a rede — não presuma risco zero; antes de qualquer operação que modifique arquivos, confirme os efeitos colaterais e mantenha backups.

Além disso, o repositório inclui scripts/periksa.py (opcional, requer Python 3.7+, sem dependências extras): executar python scripts/periksa.py naskah.md sinaliza padrões irregulares e um tom de "escrita de IA" no texto sem chamar nenhum modelo. É uma verificação local independente, sem passar pelo agent, útil como triagem rápida antes da primeira tentativa. O Skill também traz scripts/openalex.py (não requer conta) para localizar e verificar referências.

Casos de uso

Caso 1: verificar se um trecho de tese está conforme as normas. Entregue a um agent com o Skill instalado um trecho de submissão a periódico em indonésio e peça um diagnóstico de edição conforme o EYD V e o KBBI. O agent seguirá as restrições: não altera números, resultados e citações, não inventa nada; onde faltar referência verificável, ele marca [PERLU RUJUKAN: ...]. Você pode esperar sugestões de correção no nível de ortografia e vocabulário, com números e citações mantidos como estão.

Caso 2: localizar referências verificáveis. Peça ao agent que use o scripts/openalex.py incluído (não requer conta) para buscar referências sobre o tema da tese e conferir as citações existentes. O que se pode confirmar é que ele ajuda a consultar o OpenAlex; a precisão dos resultados da busca e as operações de gravação posteriores devem ser confirmadas por você com o agent antes do uso — não deixe que ele escreva os resultados da busca diretamente no manuscrito.

Limites de uso

  • Acesso a arquivos e comandos: scripts/periksa.py e scripts/openalex.py são scripts locais; o primeiro requer Python 3.7+, o segundo serve para busca de referências (envolvendo acesso ao serviço externo OpenAlex). A documentação não detalha, item por item, se o agent executa esses scripts automaticamente ou lê e grava arquivos após carregar o Skill.
  • Efeitos colaterais e pontos de confirmação: tarefas de edição podem gerar texto reescrito; a documentação não indica que ele modifica seus arquivos diretamente. Qualquer ação que altere arquivos ou chame serviços externos deve ter seu alcance esclarecido e confirmado antes.
  • Ambiente de execução e pré-requisitos de cliente: o comando de instalação requer Node.js 18+; o uso é feito por meio de agents que suportam o formato Agent Skills (como Claude Code, Cursor etc.).
  • Restrições oficiais explícitas: não inventar dados, resultados, citações ou referências; não alterar números, resultados ou citações ao editar; usar a marcação [PERLU RUJUKAN: ...] quando não houver fonte confiável.
  • Ainda não confirmado: suporte a textos fora do indonésio, detalhes do comportamento de leitura/gravação de arquivos e de rede, e diferenças de desempenho entre os diversos agents — tudo deve ser verificado na prática após a instalação.