Skills
El registro abierto de Skills para agentes de IA: prompts estructurados y flujos de trabajo con modelos recomendados, ejemplos y herramientas compatibles.
Algunas descripciones forman parte del piloto de traducción automática y aún no han sido revisadas.
Skills
70
Categorías
9
Herramientas compatibles
7
Colaboradores
2
Mostrando 64–70 de 70 Skills
Designs, optimizes, and iterates on prompts for LLM applications. Covers system prompt design, few-shot examples, chain-of-thought reasoning, output formatting, and prompt testing strategies. Helps build reliable AI-powered features.
Identifies and resolves performance bottlenecks in code and systems. Covers algorithmic complexity analysis, memory optimization, caching strategies, database query tuning, and frontend performance (Core Web Vitals). Follows a measure-first approach.
Designs normalized database schemas from business requirements. Covers entity relationships, indexing strategies, migration planning, and performance considerations. Supports PostgreSQL, MySQL, MongoDB, and other databases with dialect-specific optimizations.
Performs comprehensive security analysis of code and configurations. Identifies OWASP Top 10 vulnerabilities, insecure patterns, missing input validation, authentication flaws, and secrets exposure. Provides remediation steps with secure code examples.
Translates code between programming languages while preserving logic, idioms, and best practices of the target language. Handles differences in type systems, error handling, concurrency models, and standard library APIs. Produces idiomatic target code, not line-by-line transliteration.
Guides systematic code refactoring while preserving exact behavior. Identifies code smells, suggests appropriate refactoring patterns, and executes transformations incrementally with verification at each step. Follows Chesterton's Fence principle — understands why code exists before changing it.
Diseña API RESTful y GraphQL siguiendo principios de contrato primero. Abarca la estructura de endpoints, los esquemas de solicitudes y respuestas, la gestión de errores, el versionado, la paginación, la autenticación y los límites de uso. Produce especificaciones OpenAPI/Swagger y scaffolding de implementación.
Skills frente a servidores MCP
¿cuál es la diferencia?Skillsel «qué hacer»
Una Skill reúne conocimientos prácticos —instrucciones, un prompt de ejemplo y modelos recomendados— para que un agente realice una tarea de forma consistente. Las Skills aportan conocimiento, no nuevas conexiones.
Servidores MCPel «cómo conectarse»
Un servidor MCP proporciona nuevas capacidades a un agente conectándolo con sistemas reales —bases de datos, API o archivos— mediante un transporte. MCP añade conexiones y acciones, no instrucciones de tarea.
Regla práctica: usa una Skill cuando necesites que el modelo realice bien una tarea y un servidor MCP cuando necesites conectarlo con una herramienta o sistema. Se complementan: una Skill puede utilizar las herramientas que proporciona un servidor MCP.
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