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Copiar información manualmente a Logseq lleva tiempo. Esta habilidad proporciona acceso programático para crear páginas, agregar bloques, establecer propiedades y sincronizar notas de conversación directamente a tu grafo de Logseq a través de la API HTTP.

Escribir documentación clara es desafiante y consume tiempo. Esta habilidad genera documentación completa automáticamente usando plantillas específicas del lenguaje y las mejores prácticas de la industria, asegurando que tu código esté bien documentado y sea mantenible.

Los usuarios necesitan orientación experta para comprender la arquitectura de la base de datos Datascript de Logseq para una gestión efectiva del grafo de conocimiento. Esta habilidad proporciona conocimiento autoritativo sobre diseño de esquema, tipos de propiedades, jerarquías de clases y relaciones de entidades.

Gestionar incidencias de GitHub puede resultar abrumador cuando se acumulan duplicados y las prioridades no están claras. Esta habilidad automatiza el triaje de incidencias detectando duplicados, clasificando errores frente a características, mapeando relaciones entre incidencias y generando informes de triaje para mantener los proyectos organizados.

Claude a veces produce salidas que necesitan refinamiento. Esta habilidad proporciona marcos estructurados para identificar problemas y sugerir mejoras concretas con ejemplos de antes y después.

La construcción de plantillas Logseq requiere la comprensión de los estándares Schema.org. Esta habilidad investiga clases, propiedades y jerarquías para garantizar una integración adecuada. Obtiene definiciones oficiales y proporciona orientación de integración accionable.

Gestionar pull requests manualmente desperdicia tiempo y crea revisiones inconsistentes. Esta habilidad automatiza la creación de PRs, ejecuta compuertas de calidad y proporciona revisiones estructuradas para asegurar que cada fusión cumpla con los estándares del equipo.

Los desarrolladores a menudo tienen dificultades para encontrar estándares actuales de la industria y enfoques probados para desafíos de implementación. Esta habilidad proporciona mejores prácticas investigadas, patrones de diseño y recomendaciones adaptadas a contextos específicos de proyectos.

Los usuarios necesitan extraer y consultar datos de sus grafos de conocimiento de Logseq. Esta habilidad proporciona una biblioteca cliente de Python unificada para obtener páginas, bloques, propiedades y ejecutar consultas Datalog avanzadas contra grafos locales de Logseq a través de HTTP API o CLI.

Los usuarios de Logseq tienen dificultades con consultas complejas de bases de datos y la sintaxis de Datalog. Esta habilidad proporciona patrones de consulta completos, ejemplos de sintaxis y técnicas de optimización para construir consultas potentes de Datascript en Logseq.

Escribir pruebas end-to-end confiables es un desafío sin la guía adecuada. Esta habilidad proporciona conocimientos expertos de Playwright, incluyendo localizadores, objetos de página, fixtures y técnicas de depuración para ayudarte a construir pruebas de automatización de navegador robustas.

La planificación de sprints es compleja y consume tiempo cuando se hace manualmente. Esta habilidad automatiza la planificación de sprints con las mejores prácticas de la metodología ágil, ayudando a los equipos a priorizar backlogs, calcular capacidad, rastrear velocidad y crear planes de sprint integrales.

Gestionar issues de GitHub se vuelve caótico sin una organización consistente. Esta skill proporciona diseño de taxonomía de etiquetas, operaciones masivas, creación de milestones y seguimiento de progreso para mantener los issues organizados y los equipos alineados.

Las plantillas EDN grandes se vuelven difíciles de mantener. Esta habilidad calcula puntuaciones de salud para cada módulo basándose en equilibrio, cohesión y documentación. Identifica módulos sobrecargados, sugiere planes de reorganización y rastrea la calidad de la arquitectura a lo largo del tiempo.

Los usuarios de Logseq necesitan orientación clara cuando transitan de archivos Markdown al formato de Base de Datos. Esta habilidad proporciona planificación de migración paso a paso, estrategias de respaldo, resolución de problemas para problemas comunes y ejemplos de consultas Datalog para validación.

Gestionar múltiples ramas simultáneamente requiere cambiar de contexto o guardar cambios temporalmente. Esta habilidad proporciona orientación experta sobre la creación de git worktrees aislados para desarrollo paralelo sin interrumpir tu flujo de trabajo actual.

Crear jerarquías de issues y rastrear dependencias es complejo con la CLI estándar de GitHub. Esta skill proporciona acceso directo a la API GraphQL de GitHub para gestionar relaciones padre-hijo, dependencias bloqueantes y enlaces de seguimiento entre issues.

Gestionar tableros de proyectos manualmente consume tiempo y crea un seguimiento inconsistente. Esta habilidad proporciona automatización impulsada por GraphQL para crear tableros, configurar campos y organizar issues a través de sprints, kanban y flujos de trabajo de roadmap.

Los proyectos a menudo carecen de una estructura clara de documentación, lo que dificulta que usuarios y colaboradores encuentren información. Esta skill proporciona patrones de arquitectura probados, guías de configuración de herramientas y estándares para organizar documentación a cualquier escala.

Escribir mensajes de commit de calidad es difícil y consume tiempo. Esta skill proporciona orientación experta sobre formatos de commits convencionales, analiza la calidad de los commits y vincula automáticamente los commits a issues de GitHub para una mejor trazabilidad.

Gestionar ramas de Git manualmente conduce a nombres inconsistentes, conflictos de fusión y caos de lanzamientos. Esta habilidad proporciona automatización consciente del flujo para la creación, validación y limpieza de ramas a través de estrategias Gitflow, GitHub Flow, trunk-based y GitLab Flow.

Los usuarios necesitan orientación para escribir pruebas Jest efectivas para aplicaciones JavaScript y TypeScript. Esta habilidad proporciona experiencia integral en Jest incluyendo configuración, matchers, estrategias de mocking y patrones de React Testing Library para escribir pruebas confiables y mantenibles.

Comprender bases de código nuevas o complejas requiere tiempo y esfuerzo significativos. Esta habilidad proporciona técnicas de investigación sistemáticas para mapear rápidamente la estructura del código, rastrear dependencias, identificar patrones y encontrar implementaciones clave sin leer manualmente cada archivo.

Este skill mejora sistemáticamente los componentes de Claude Code al mejorar descripciones, optimizar permisos de herramientas, fortalecer la seguridad y mejorar la usabilidad. Transforma los resultados del análisis de calidad en mejoras concretas mientras preserva la funcionalidad del componente.