El desarrollo de funcionalidades a menudo se atasca debido a requisitos poco claros y contexto faltante. El Asistente de Diseño de Funcionalidades te guía a través de una recopilación estructurada de información para capturar todos los detalles necesarios antes de la implementación, resultando en diseños completos y tareas de implementación accionables.

Analizar capturas de pantalla manualmente para extraer características y crear listas de tareas es lento y propenso a errores. Esta habilidad multiagente analiza capturas de pantalla de UI en paralelo desde tres perspectivas para identificar características, interacciones y lógica de negocio, y luego genera una lista de tareas de desarrollo lista para usar.

La creación de interfaces de usuario requiere encontrar el estilo, los colores y los patrones de diseño adecuados. Esta habilidad proporciona una base de datos completa de 50 estilos de diseño, 21 paletas de colores, 50 combinaciones de fuentes y pautas específicas de frameworks para crear interfaces profesionales.

Esta habilidad proporciona un marco estructurado para analizar bases de código. Ayuda a los desarrolladores a comprender rápidamente proyectos nuevos examinando la estructura, dependencias y arquitectura. El análisis cubre componentes, interacciones, despliegue y comportamiento en tiempo de ejecución.

Las tareas de programación complejas requieren múltiples iteraciones y cambios coordinados entre archivos. Esta habilidad genera agentes autónomos que trabajan a través de un plan estructurado con puertas de revisión integradas. El enjambre completa el trabajo de desarrollo de múltiples pasos sin interacción constante de ida y vuelta.

An AI skill for Claude, Codex, and Claude Code

Una habilidad de IA para Claude, Codex y Claude Code

Browse and interact with ClawDirect, a directory of social web experiences for AI agents. Get MCP tool usage instructions and API documentation. Connect via ATXP authentication.

Una skill de IA para Claude, Codex y Claude Code

Construir aplicaciones LLM sin una arquitectura adecuada desperdicia tiempo y recursos. Esta habilidad proporciona patrones probados de sistemas en producción como el HN Time Capsule de Karpathy y el agente d0 de Vercel.

Los sistemas de un solo agente enfrentan límites de contexto, cuellos de botella en el procesamiento secuencial y configuraciones de herramientas inflexibles. Esta habilidad proporciona patrones para distribuir el trabajo entre múltiples agentes de IA con coordinación explícita, protocolos de transferencia y manejo de fallos.

Una habilidad de IA para Claude, Codex y Claude Code

Medir la calidad de los agentes requiere enfoques estructurados. Esta skill ofrece rúbricas de evaluación multidimensionales, gestión de conjuntos de prueba y monitoreo en producción para evaluar y mejorar continuamente el rendimiento de los agentes.

Las ventanas de contexto limitadas restringen tareas complejas y aumentan los costos de la API. Esta skill proporciona técnicas probadas para duplicar o triplicar la capacidad efectiva de contexto mediante compacción, enmascaramiento de observaciones, optimización de KV-cache y partición de contexto.

El contexto es la base del rendimiento efectivo de agentes de IA. Esta habilidad te enseña cómo comprender, diseñar y optimizar el contexto en sistemas de agentes. Aprende los principios de divulgación progresiva, mecánica de atención y presupuesto de contexto para construir agentes de IA más capaces.

Los agentes de IA pierden rendimiento a medida que las conversaciones se vuelven más largas. Esta habilidad diagnostica problemas de “lost-in-middle”, envenenamiento del contexto y fallos de atención para restaurar el rendimiento óptimo del agente. Proporciona patrones para reconocer y mitigar la degradación del contexto.

Las sesiones largas de agentes generan millones de tokens que exceden los límites de contexto. Esta habilidad proporciona estrategias de compresión estructuradas que reducen el uso de tokens mientras preservan las rutas de archivos, mensajes de error y decisiones, para que los agentes puedan continuar trabajando sin volver a buscar información.

Transformar datos RDF en arquitecturas de agentes cognitivos utilizando patrones formales de Creencia-Deseo-Intención. Permitir que los sistemas IA modelen agencia racional con cadenas de razonamiento rastreables e interoperabilidad semántica para sistemas multi-agente.

La evaluación manual de salidas de LLM es lenta e inconsistente entre revisores. Esta habilidad proporciona técnicas de grado de producción para evaluación automatizada usando LLMs como jueces. Incluye rúbricas de puntuación directa, comparación por pares con mitigación de sesgo de posición y calibración de confianza.

Crear proyectos de blockchain Solana desde cero requiere entender las convenciones del framework Anchor, la estructura de contratos inteligentes Rust, y la integración del frontend Next.js. Esta habilidad genera proyectos completos listos para producción con estructura adecuada, configuración e integración de cartera.