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Ponga a prueba un plan, recorriendo su árbol de decisiones pregunta por pregunta. Úselo para probar un diseño antes de la implementación.

Sistema completo de flujo de trabajo de codificación con IA, que incluye patrones de orquestación, 18 eventos de gancho, 5 agentes, soporte entre agentes, guías de referencia y aprendizajes buscables. Es compatible con Claude Code, Cursor y más de 32 agentes.

Trae a colación aprendizajes pasados relevantes para la tarea actual antes de empezar. Busca el historial de correcciones, recuerda errores pasados y aplica patrones previos.

Aplicar el bloqueo de directorio cuando esté activo.

Rastree sesiones de trabajo paralelas y evite confusiones entre múltiples instancias de Claude Code. Cada paso principal termina con una línea de estado, y cada pregunta reitera el proyecto, la rama y la tarea.

Califique cada punto de decisión con una Calificación de Rigurosidad (1-10), eligiendo siempre la opción mejor valorada, ya que la IA reduce el costo marginal de hacer las cosas correctamente a casi cero. También incluye verificaciones de alcance para distinguir el trabajo contenido del ilimitado.

Inicie, estructure y haga crecer una wiki de investigación persistente, indexada en la base de conocimiento SQLite de pro-workflow. Cada wiki consta de páginas markdown con procedencia y un índice FTS5 secundario para su fácil recuperación.

Ejecute puertas de calidad, revise los cambios preparados en busca de problemas y cree un commit convencional bien elaborado. Úselo al decir commit, git commit, guardar mis cambios o cuando esté listo para hacer un commit después de realizar cambios.

Consulta wikis de flujo de trabajo profesional mediante recuperación SQLite FTS5 BM25, devolviendo los pasajes principales con citas. Úselo para responder preguntas cubiertas por los wikis del usuario o antes de redactar nuevas páginas para evitar duplicación.

Ritual de fin de sesión que audita cambios, ejecuta controles de calidad, captura aprendizajes y produce un resumen de la sesión. Úselo al decir "terminar", "listo por hoy", "finalizar la codificación" o al concluir una sesión de codificación.

Audite los servidores MCP conectados para la sobrecarga de tokens, redundancia y seguridad. Úselo cuando las sesiones se sientan lentas o antes de añadir nuevos MCP.

Compactación inteligente de contexto con preservación de estado, que guarda archivos críticos, el progreso de la tarea y el estado de trabajo antes de la compactación y los restaura después. Úselo antes de la compactación manual o cuando se active la compactación automática.

Verificación de calidad impulsada por LLM mediante prompt hooks. Valida mensajes de commit, patrones de código y convenciones con IA antes de permitir operaciones, estableciendo barreras de seguridad inteligentes.

Genera un mapa de una pantalla de un área desconocida de la base de código, mostrando puntos de entrada, módulos, flujo de datos y llamadores. Diseñado para ser leído en quince segundos, ofrece una orientación rápida sobre la estructura del código.

Muestra análisis de sesión, patrones de aprendizaje, tendencias de corrección, mapas de calor y métricas de productividad, calculadas a partir de la memoria del proyecto y el historial de sesión. Úselo para consultas sobre estadísticas, progreso, historial de codificación o panel.

Elimina código generado por IA superfluo, comentarios innecesarios y sobreingeniería del diff de la rama actual, limpiando el código repetitivo, simplificando abstracciones y eliminando código defensivo. Úsalo al limpiar código, simplificar, eliminar código repetitivo o antes de hacer commit.

Cree y gestione worktrees de Git para sesiones de codificación paralelas con cero tiempo muerto. Úselo cuando esté bloqueado por pruebas, compilaciones, quiera trabajar en múltiples ramas, cambiar de contexto o explorar múltiples enfoques simultáneamente.

Analiza patrones de denegación de permisos y genera reglas optimizadas de alwaysAllow y alwaysDeny. Úsalo cuando las solicitudes de permisos te estén ralentizando o después de sesiones con muchas denegaciones.

Esta habilidad compila encuestas de literatura estructuradas sobre temas de IA/ML. Un agente organiza paquetes de investigación a partir de recursos públicos, y un LLM elegido genera la encuesta como una página wiki en markdown, incluyendo una bibliografía completa.

Genera un documento de traspaso estructurado que capture el progreso actual, tareas pendientes, decisiones clave y el contexto necesario para reanudar el trabajo. Úsalo al finalizar una sesión, diciendo continuar más tarde, guardar progreso, resumen de la sesión o retomar donde lo dejé.

Reduzca el desperdicio de tokens en un 40-60% mediante reglas antisicofancia, presupuestos de llamadas a herramientas, codificación de una sola pasada, perfiles de tareas y aplicación de lectura antes de escribir. Inspirado en drona23/claude-token-efficient.

Crea automáticamente una wiki de flujo de trabajo profesional ejecutando un bucle de investigación BFS con presupuesto limitado sobre buscadores de fuentes conectables (web, arXiv, GitHub). Busca fuentes, redacta páginas wiki, deduplica afirmaciones y encola nuevas semillas, deteniéndose por límite de presupuesto, profundidad o convergencia.

Renderiza un visor HTML autocontenido y cargable a S3 para una wiki de flujo de trabajo profesional, consolidando todo el contenido y la búsqueda de texto completo en un solo archivo sin dependencias externas. Es ideal para la navegación visual, compartir estados actuales, auditar investigaciones o entregar bases de conocimiento.

Coordina múltiples sesiones de Claude Code en equipo — líder y compañeros con listas de tareas compartidas, mensajería de buzón y reclamación de bloqueo de archivos. Incluye patrones para el tamaño del equipo, la descomposición de tareas y cuándo usar equipos versus subagentes versus worktrees.

Configura automáticamente quality gates, hooks y ajustes para un nuevo proyecto, detectando su tipo y estableciendo las herramientas adecuadas. Úselo al incorporar una nueva base de código.

Descomponga cambios a gran escala en unidades independientes y genere agentes paralelos en worktrees aislados. Úselo para migraciones, refactorizaciones, codemods y cualquier cambio que afecte a más de 10 archivos con el mismo patrón.

Captura defectos reportados por el usuario como issues duraderas de GitHub, utilizando el lenguaje de dominio del proyecto. Explora el código para contexto sin exponer detalles internos, siendo ideal para informes de errores conversacionales o solicitudes de registro de problemas.

Esta skill facilita la deliberación multi-LLM agnóstica a proveedores, con respuestas independientes, clasificación anónima entre modelos y síntesis por un 'chairman'. Se usa para múltiples perspectivas de IA o construcción de consenso, configurando proveedores vía entorno y con persistencia opcional de transcripciones en wiki.

Captura correcciones o lecciones como reglas de aprendizaje persistentes, categorizándolas por error y corrección. Estas reglas se almacenan y recuperan para sesiones futuras, activándose después de errores o cuando el usuario solicita explícitamente recordar algo.

Rastree los costos de la sesión, establezca alertas de presupuesto y optimice el gasto de tokens. Úselo para verificar los costos a mitad de la sesión o establecer límites de gasto.

Domine las cuatro operaciones de la ingeniería de contexto: Escribir, Seleccionar, Comprimir, Aislar. Gestione los presupuestos de tokens, las estrategias de compactación y el particionamiento de contexto para mantener las sesiones de IA nítidas y eficientes.

Optimice el uso de tokens y la gestión del contexto. Úselo cuando las sesiones se sientan lentas, el contexto esté degradado o se esté quedando sin presupuesto.

Configure ganchos de monitoreo de archivos para reaccionar automáticamente a cambios de configuración, actualizaciones de archivos de entorno y modificaciones de dependencias. Úselo para establecer flujos de trabajo reactivos.

Conecte Comandos, Agentes y Habilidades para características complejas. Úselo al construir características que necesitan fases de investigación, planificación e implementación.