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
11
Categorías
9
Herramientas compatibles
5
Colaboradores
1
Mostrando 1–11 de 11 Skills
Diagnoses failing browser and end-to-end tests by correlating assertions, traces, screenshots, network activity, timing, and application state into reproducible fixes.
Converts a design specification or screenshot into accessible, responsive production UI while preserving component boundaries, design tokens, semantic structure, and states.
Creates comprehensive design system documentation and component specifications from existing UI patterns or requirements. Generates design tokens, component APIs, usage guidelines, and accessibility specifications. Supports Figma-to-code workflows and produces consistent theming across platforms.
Plans and generates migration strategies for framework upgrades, language versions, database changes, and architecture shifts. Produces step-by-step migration guides with rollback plans, risk assessment, and automated codemods where possible.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
¿Has creado una Skill útil?
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