Habilidades agentic-jujutsu
🥋
agentic-jujutsu
Riesgo bajo 🌐
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Comandos externos
Habilitar control de versiones auto-aprendizaje para agentes de IA
Gestionar múltiples agentes de IA trabajando en el mismo códigobase crea conflictos y sobrecarga de coordinación. Agentic Jujutsu proporciona control de versiones sin bloqueos con capacidades de auto-aprendizaje que mejoran con el tiempo y resuelven conflictos automáticamente.
Soporta: Claude Codex Code(CC)
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Descargar el ZIP de la skill
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Subir en Claude
Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill
3
Activa y empieza a usar
Pruébalo
Usando "agentic-jujutsu". Usa agentic-jujutsu para ayudarme a desplegar en producción. Iniciar una trayectoria y obtener sugerencias.
Resultado esperado:
- Iniciando trayectoria: Desplegar en producción
- Confianza de IA: 78.2% basado en 12 despliegues anteriores
- Duración esperada: 450ms
- Operaciones recomendadas:
- 1. Ejecutar pruebas pre-despliegue
- 2. Crear rama de lanzamiento
- 3. Ejecutar migraciones de base de datos
- 4. Desplegar contenedores
- 5. Verificar endpoints de salud
- Los patrones anteriores muestran tasa de éxito del 89% con este enfoque
Usando "agentic-jujutsu". Ayúdame a entender qué patrones ha descubierto agentic-jujutsu del flujo de trabajo de mi equipo.
Resultado esperado:
- Patrones descubiertos:
- Patrón: Corrección rápida de errores - 94.1% de éxito (127 usos)
- Secuencia: status → branch → commit → push
- Confianza: 92.3%
- Patrón: Despliegue de características - 87.5% de éxito (43 usos)
- Secuencia: branch → commit → test → merge → deploy
- Confianza: 85.1%
- Patrón: Hotfix - 96.2% de éxito (89 usos)
- Secuencia: branch → commit → push → tag
- Confianza: 94.7%
Auditoría de seguridad
Riesgo bajov4 • 1/17/2026
This is a documentation-only skill (SKILL.md) describing a version control system. No executable code is present. All 147 static findings are FALSE POSITIVES: code examples in documentation were incorrectly flagged as executable patterns. The documented npm package uses legitimate cryptographic algorithms (SHA3-512, HQC-128) and describes standard version control operations.
2
Archivos escaneados
829
Líneas analizadas
3
hallazgos
4
Auditorías totales
Factores de riesgo
🌐 Acceso a red (3)
📁 Acceso al sistema de archivos (1)
⚙️ Comandos externos (106)
SKILL.md:26-28 SKILL.md:28-32 SKILL.md:32-51 SKILL.md:51-52 SKILL.md:52-60 SKILL.md:60-80 SKILL.md:80-92 SKILL.md:92-97 SKILL.md:97-98 SKILL.md:98-99 SKILL.md:99-100 SKILL.md:100-101 SKILL.md:101-103 SKILL.md:103-109 SKILL.md:109-113 SKILL.md:113-114 SKILL.md:114-115 SKILL.md:115-116 SKILL.md:116-117 SKILL.md:117-118 SKILL.md:118-124 SKILL.md:124-143 SKILL.md:143-144 SKILL.md:144-150 SKILL.md:150-166 SKILL.md:166-172 SKILL.md:172-180 SKILL.md:180-181 SKILL.md:181-182 SKILL.md:182-187 SKILL.md:187-188 SKILL.md:188-193 SKILL.md:193-201 SKILL.md:201-204 SKILL.md:204-206 SKILL.md:206-207 SKILL.md:207-210 SKILL.md:210-214 SKILL.md:214-227 SKILL.md:227-233 SKILL.md:233-239 SKILL.md:239-251 SKILL.md:251-260 SKILL.md:260-266 SKILL.md:266-269 SKILL.md:269-278 SKILL.md:278-284 SKILL.md:284-288 SKILL.md:288-292 SKILL.md:292-299 SKILL.md:299-303 SKILL.md:303-309 SKILL.md:309-319 SKILL.md:319-320 SKILL.md:320-321 SKILL.md:321-346 SKILL.md:346-347 SKILL.md:347-352 SKILL.md:352-367 SKILL.md:367-370 SKILL.md:370-378 SKILL.md:378-379 SKILL.md:379-380 SKILL.md:380-381 SKILL.md:381-382 SKILL.md:382-383 SKILL.md:383-384 SKILL.md:384-390 SKILL.md:390-391 SKILL.md:391-392 SKILL.md:392-393 SKILL.md:393-394 SKILL.md:394-395 SKILL.md:395-396 SKILL.md:396-397 SKILL.md:397-403 SKILL.md:403-404 SKILL.md:404-405 SKILL.md:405-406 SKILL.md:406-412 SKILL.md:412-413 SKILL.md:413-414 SKILL.md:414-415 SKILL.md:415-416 SKILL.md:416-432 SKILL.md:432-444 SKILL.md:444-448 SKILL.md:448-459 SKILL.md:459-463 SKILL.md:463-469 SKILL.md:469-477 SKILL.md:477-481 SKILL.md:481-487 SKILL.md:487-496 SKILL.md:496-521 SKILL.md:521-527 SKILL.md:527-531 SKILL.md:531-535 SKILL.md:535-551 SKILL.md:551-555 SKILL.md:555-562 SKILL.md:562-568 SKILL.md:568-593 SKILL.md:593-597 SKILL.md:597-600 SKILL.md:600-623
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →
Puntuación de calidad
38
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
21
Comunidad
90
Seguridad
87
Cumplimiento de la especificación
Lo que puedes crear
Coordinar agentes de IA
Permitir que múltiples agentes de IA trabajen en el mismo códigobase simultáneamente sin conflictos de fusión ni bloqueos.
Aprender patrones de despliegue
Rastrear flujos de trabajo de despliegue y dejar que el sistema aprenda patrones exitosos para recomendaciones más inteligentes.
Construir agentes auto-mejorables
Crear agentes que aprenden de la experiencia y mejoran su tasa de éxito con el tiempo mediante seguimiento de trayectorias.
Prueba estos prompts
Rastrear primer flujo de trabajo
Usa agentic-jujutsu para iniciar una nueva trayectoria para [describir tarea]. Rastrear todas las operaciones. Al completar, registrar el resultado con una puntuación de éxito y una breve crítica.
Obtener sugerencia inteligente
Consultar agentic-jujutsu para sugerencias sobre [descripción de la tarea]. Reportar el nivel de confianza, razonamiento y operaciones recomendadas. Ejecutar si la confianza excede el 70%.
Coordinar múltiples agentes
Iniciar 3 instancias de agentic-jujutsu y hacer que cada agente inicie una trayectoria para diferentes partes de [característica]. Dejarlos trabajar concurrentemente y registrar cada resultado.
Revisar patrones aprendidos
Mostrarme todos los patrones descubiertos por agentic-jujutsu. Incluir tasas de éxito, secuencias de operaciones y puntuaciones de confianza. Identificar los 3 patrones más confiables.
Mejores prácticas
- Usar descripciones de tareas significativas y específicas en startTrajectory para mejorar la calidad del reconocimiento de patrones
- Registrar puntuaciones de éxito honestas (incluyendo éxitos parciales) para construir datos de aprendizaje precisos
- Finalizar trayectorias inmediatamente después de completar la tarea mientras los detalles están frescos
Evitar
- Usar descripciones de tareas vagas como 'arreglar cosas' que crea patrones no aprendibles
- Reportar siempre puntuaciones de éxito de 1.0 evita que el sistema aprenda lo que realmente funciona
- Omitir la finalización de trayectorias después de fallos pierde oportunidades valiosas de aprendizaje
Preguntas frecuentes
¿Qué herramientas de Claude soportan esta habilidad?
Agentic Jujutsu funciona con Claude, Claude Code y Codex. Requiere el paquete npm instalado en tu proyecto.
¿Cuántos agentes pueden trabajar simultáneamente?
La arquitectura sin bloqueos soporta agentes concurrentes ilimitados. La documentación reclama 350 operaciones concurrentes por segundo.
¿Cómo se integra con repositorios Git existentes?
El paquete envuelve operaciones de Git. Puedes usarlo junto con flujos de trabajo de Git existentes. Rastra las operaciones en AgentDB por separado.
¿Son mis datos seguros con las características resistentes a cuánticas?
Las huellas digitales SHA3-512 verifican la integridad. La encriptación HQC-128 usa algoritmos establecidos. Los datos permanecen en tus sistemas.
¿Por qué mis sugerencias tienen baja confianza?
El sistema necesita 5-10 trayectorias antes de hacer predicciones confiables. Registrar variados flujos de trabajo exitosos y fallidos para mejorar la precisión.
¿Cómo es diferente esto de Git regular?
Git requiere commits secuenciales con bloqueos. Agentic Jujutsu permite commits paralelos sin bloqueos y aprende de tus flujos de trabajo.