DNYoussef

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ClaudeCodexCode(CC)

Skills publicados 90

🔍

when-verifying-quality-use-verification-quality

Verificar la Calidad del Código Automáticamente

Riesgo bajo 60

Las revisiones manuales de calidad son inconsistentes y consumen mucho tiempo. Esta skill automatiza la verificación integral de calidad mediante análisis estático, pruebas dinámicas y validación de integración con puntuaciones de certificación medibles y documentación de cumplimiento.

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📦

when-validating-code-works-use-functionality-audit

Validar Código Mediante Pruebas en Entorno Aislado y Ejecución

Seguro 69

Asegura que tu código realmente funciona creando entornos de prueba aislados y ejecutando código con entradas realistas. Esta habilidad va más allá del análisis estático para verificar la funcionalidad genuina mediante flujos de trabajo sistemáticos de pruebas, depuración y validación.

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P

when-using-flow-nexus-platform-use-flow-nexus-platform

Gestionar la plataforma en la nube Flow Nexus

Riesgo bajo 66

Flow Nexus proporciona entornos sandbox en la nube, almacenamiento, bases de datos y servicios de implementación. Esta habilidad automatiza la autenticación, la creación de entornos sandbox, la implementación de aplicaciones, la monitorización y la gestión de facturación para la plataforma Flow Nexus.

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🐝

when-using-advanced-swarm-use-swarm-advanced

Despliega enjambres multi-agente avanzados con coordinación dinámica

Seguro 68

Los proyectos multi-agente complejos requieren coordinación sofisticada. Esta habilidad proporciona patrones sistemáticos para cambio dinámico de topología, comportamientos auto-organizados de agentes y asignación adaptativa de recursos para optimizar el rendimiento del enjambre.

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🧠

when-training-neural-networks-use-flow-nexus-neural

Entrena redes neuronales con infraestructura distribuida en la nube

Riesgo bajo 65

Construir modelos de ML listos para producción requiere infraestructura compleja de entrenamiento distribuido. Esta habilidad automatiza todo el pipeline desde el diseño de arquitectura hasta el despliegue en la nube usando la plataforma Flow Nexus.

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🔒

when-setting-network-security-use-network-security-setup

Configurar seguridad de red del sandbox

Riesgo bajo 68

El sandbox de Claude Code necesita una configuración de red segura para prevenir accesos no autorizados mientras permite dominios confiables. Esta habilidad proporciona orientación paso a paso para configurar reglas de firewall, dominios confiables y políticas de acceso.

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🔍

when-reviewing-pull-request-orchestrate-comprehensive-code-revie

Revisar pull requests con análisis multi-agente completo

Seguro 68

Las revisiones manuales de código son lentas e inconsistentes entre revisores. Esta skill orquesta 15 agentes especializados de IA para validar PRs sistemáticamente en dimensiones de seguridad, rendimiento, arquitectura y documentación en un flujo de trabajo repetible de 4 horas.

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when-reviewing-github-pr-use-github-code-review

Automatiza Revisiones de PR en GitHub con IA Multi-Agente

Riesgo bajo 69

Las revisiones manuales de código consumen mucho tiempo y son inconsistentes entre equipos. Esta skill orquesta cinco agentes de IA especializados para realizar análisis exhaustivos de seguridad, rendimiento, calidad, pruebas y documentación en pull requests de forma paralela, entregando informes de revisión estandarizados con retroalimentación accionable.

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🔍

when-reviewing-code-comprehensively-use-code-review-assistant

Revisar código con enjambre multi-agente

Seguro 69

Las revisiones manuales de código son lentas e inconsistentes. Esta habilidad orquesta 4 agentes de IA especializados que analizan pull requests en paralelo para detectar vulnerabilidades de seguridad, cuellos de botella de rendimiento, problemas de estilo de código, brechas en la cobertura de pruebas y completitud de documentación con puntuación de preparación para fusión.

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🚀

when-releasing-software-use-github-release-management

Automatiza lanzamientos de software con agentes de IA

Seguro 69

Los lanzamientos de software requieren coordinar actualizaciones de versión, pruebas, despliegue y documentación. Esta skill orquesta múltiples agentes de IA para manejar todo el flujo de trabajo de lanzamiento automáticamente. Asegura procesos consistentes, reduce errores humanos y proporciona capacidades de reversión.

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🚀

when-releasing-new-product-orchestrate-product-launch

Orquesta Lanzamientos de Productos Completos con Enjambres de IA

Seguro 69

Coordinar lanzamientos de productos entre múltiples equipos es complejo y propenso a errores. Esta habilidad orquesta más de 15 agentes de IA especializados a través de un flujo de trabajo probado de 10 semanas que cubre las fases de investigación, desarrollo, marketing, lanzamiento y optimización.

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📦

when-optimizing-prompts-use-prompt-optimization-analyzer

Optimiza Prompts para una Eficiencia Máxima de Tokens

Seguro 69

Escribir prompts efectivos es un desafío cuando los presupuestos de tokens son limitados y la claridad es importante. Esta skill analiza tus prompts para detectar redundancia, instrucciones vagas y anti-patrones, luego proporciona recomendaciones de optimización específicas que pueden reducir el uso de tokens en un 20-50% mientras mejoran la claridad.

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🐝

when-orchestrating-swarm-use-swarm-orchestration

Orquestar enjambres multi-agente

Seguro 67

Los flujos de trabajo multi-agente complejos se vuelven inmanejables cuando se manejan secuencialmente. Esta habilidad proporciona un enfoque estructurado para descomponer tareas, coordinar la ejecución distribuida entre agentes especializados y sintetizar los resultados en salidas unificadas.

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🏗️

when-optimizing-prompts-use-prompt-architect

Optimiza prompts de IA con técnicas basadas en evidencia

Seguro 67

Los prompts mal estructurados producen respuestas de IA inconsistentes. Esta habilidad aplica un marco de 5 fases utilizando Chain-of-Thought, Self-Consistency y otros patrones basados en evidencia para transformar prompts en versiones de alto rendimiento con mejora medible.

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🧠

when-optimizing-agent-learning-use-reasoningbank-intelligence

Implementar aprendizaje adaptativo de agentes con ReasoningBank

Seguro 69

El rendimiento de los agentes se estanca sin aprender de la experiencia. ReasoningBank captura trayectorias de decisiones, extrae patrones y entrena modelos para mejorar continuamente las estrategias de los agentes a lo largo del tiempo.

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📦

when-managing-token-budget-use-token-budget-advisor

Gestiona Presupuestos de Tokens con Planificación Inteligente

Seguro 68

Quedarse sin tokens a mitad de una tarea desperdicia tiempo y esfuerzo. Esta habilidad analiza tu presupuesto de tokens, estima la complejidad de las tareas y crea planes de ejecución fragmentados que aseguran completar el trabajo dentro de los límites.

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🔀

when-managing-multiple-repos-use-github-multi-repo

Coordinar múltiples repositorios de GitHub

Seguro 70

Gestionar cambios entre múltiples repositorios es complejo y propenso a errores. Esta habilidad orquesta agentes de IA para propagar actualizaciones, aplicar arquitectura y sincronizar lanzamientos en todos los repositorios de manera consistente.

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📋

when-managing-github-projects-use-github-project-management

Automatizar flujos de trabajo de gestión de proyectos en GitHub

Seguro 69

Gestionar proyectos de GitHub manualmente desperdicia tiempo y crea un seguimiento inconsistente. Esta skill coordina agentes inteligentes para automatizar la clasificación de issues, la planificación de sprints, el seguimiento de hitos y la sincronización de tableros utilizando la API de GitHub Projects v2.

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📝

when-documenting-code-use-doc-generator

Generar Documentación Automáticamente

Riesgo bajo 66

La documentación manual consume tiempo y a menudo está desactualizada. Esta habilidad genera automáticamente documentación API completa, archivos README, comentarios en línea y diagramas de arquitectura analizando la estructura del código.

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📋

when-gathering-requirements-use-interactive-planner

Recopilar requisitos del proyecto de forma interactiva

Seguro 69

La recopilación de requisitos del proyecto puede ser lenta e incompleta cuando se realiza a través de una conversación lineal. Esta habilidad utiliza la herramienta de preguntas interactivas de Claude Code para recopilar sistemáticamente toda la información necesaria mediante preguntas estructuradas de selección múltiple, asegurando que no se pierda nada.

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🧠

when-developing-ml-models-use-ml-expert

Construye modelos ML listos para producción con flujos de trabajo automatizados

Riesgo bajo 66

El desarrollo de modelos de aprendizaje automático requiere experiencia en preparación de datos, selección de arquitecturas, entrenamiento y despliegue. Esta habilidad automatiza todo el pipeline de ML con las mejores prácticas integradas, entregando modelos listos para producción en menos de 90 minutos.

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🎭

when-detecting-fake-code-use-theater-detection

Detectar código teatro no funcional

Seguro 69

El código falso que parece completo pero no funciona puede llegar a producción y causar fallos. Esta habilidad identifica sistemáticamente código teatro mediante escaneo de patrones, validación de ejecución y análisis de comportamiento para evitar que implementaciones no funcionales se desplieguen.

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☁️

when-deploying-cloud-swarm-use-flow-nexus-swarm

Despliega enjambres de agentes en la nube con Flow Nexus

Seguro 67

Gestionar agentes de IA distribuidos a través de infraestructura en la nube es complejo y propenso a errores. Esta habilidad proporciona un proceso estandarizado de 5 fases para inicializar, desplegar, coordinar, monitorear y escalar enjambres de agentes utilizando la plataforma Flow Nexus con optimización automática.

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🔧

when-debugging-ml-training-use-ml-training-debugger

Depurar problemas de entrenamiento de ML y optimizar el rendimiento

Seguro 69

El entrenamiento de ML puede fallar silenciosamente con problemas como divergencia de pérdida, valores NaN, sobreajuste y problemas de gradiente. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo sistemático de 5 fases para diagnosticar causas raíz, aplicar correcciones y validar mejoras con técnicas probadas.

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