10 mejores skills para Claude Code aplicadas a metodologías de agentes

¿Alguna vez has sentido que trabajar con un agente de IA es como tener un becario muy listo pero sin ninguna metodología? Sabe mucho, responde rápido, pero le falta ese “algo” que convierte el trabajo en equipo en algo eficiente de verdad.

Eso me pasaba a mí hasta que descubrí las skills.

Lo que tienes delante es una selección curada de las 10 mejores skills del ecosistema que transforman la manera en que trabajas con agentes. No son skills para hacer cosas bonitas o para presumir en Twitter. Son herramientas que aportan metodología, estructura y buenas prácticas a tu flujo de desarrollo.

Te vas a encontrar con skills que te ayudan a planificar implementaciones como si fueras un equipo entero, otras que coordinan agentes en paralelo para acelerar tu trabajo, y algunas que simplemente te obligan a verificar que las cosas funcionan antes de dar el trabajo por terminado. Porque sí, los agentes también pecan de optimistas a veces.

Una cosa importante: aunque voy a hablar de Claude Code porque es mi herramienta principal, todas estas skills son compatibles con otros agentes. OpenCode, Copilot, Codex, Cursor, Qwen Code, Gemini CLI… El ecosistema de skills está diseñado para ser agnóstico. Si tu agente favorito soporta el formato SKILL.md, puedes aprovechar todo lo que veremos aquí.

Qué son las skills y por qué deberían importarte ¶

Las skills son paquetes de conocimiento experto que extienden las capacidades de los agentes de IA. Piensa en ellas como si fueran plugins, pero en lugar de añadir funcionalidades técnicas, añaden conocimiento procedimental.

Es la diferencia entre un agente que sabe programar y un agente que sabe programar siguiendo una metodología concreta.

Cada skill viene empaquetada en un fichero SKILL.md que contiene instrucciones, mejores prácticas, ejemplos y, lo más importante, el conocimiento que ningún modelo puede tener por sí solo: experiencia real de equipos que han probado y refinado sus procesos.

🔑 Una skill bien diseñada convierte a tu agente en un especialista. No es magia, es contexto estructurado.

Si quieres profundizar en qué son las skills y cómo instalarlas, te recomiendo leer Skills para programadores: saca todo el provecho de los agentes de IA donde explico todo el proceso en detalle.

Ahora vamos al grano con las 10 skills que pueden cambiar tu forma de trabajar.

1. Find Skills: el gestor de paquetes del ecosistema ¶

🔗 Find Skills en skills.sh
👤 Autor: vercel-labs
📊 Instalaciones semanales: ~89.8K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills

Esta es la skill más instalada del ecosistema y hay una razón muy clara: es como el npm de las skills. Sin ella, estarías buscando a ciegas.

Find Skills detecta cuándo necesitas ayuda con una tarea que podría resolverse con una skill existente. Si escribes algo como “¿cómo puedo mejorar mis tests?” o “necesito automatizar deployments”, el agente busca en el ecosistema y te sugiere qué instalar.

Lo más útil de esta skill:

• Detección inteligente de necesidades. No tienes que saber que existe una skill para encontrarla. El agente reconoce patrones en tus peticiones y propone soluciones.
• Búsqueda categorizada. Web Development, Testing, DevOps, Documentation, Code Quality… Puedes explorar por área de interés.
• Comandos simples. Con npx skills find [query] buscas y con npx skills add instalas. Sin complicaciones.

El uso más práctico que le doy es ejecutar npx skills check de vez en cuando para ver si hay actualizaciones de las skills que tengo instaladas. El ecosistema evoluciona rápido y quedarse atrás no tiene sentido.

¿Cuándo usar esta skill? ¶

Instálala desde el primer día. Es el punto de entrada al ecosistema y te ahorra tiempo cada vez que necesitas una capacidad nueva. También es útil para mantener tus skills actualizadas con npx skills update.

2. Skill Creator: crea tus propias skills ¶

🔗 Skill Creator en skills.sh
👤 Autor: anthropics
📊 Instalaciones semanales: ~17.4K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator

Esta es la guía oficial de Anthropic para diseñar skills. Si alguna vez has pensado “ojalá pudiera empaquetar este conocimiento que tengo sobre X”, esta skill te enseña cómo hacerlo.

La filosofía que transmite es “Concise is Key”. El contexto es un recurso limitado que compartes con el modelo, así que solo debes añadir lo que el agente no sabe por sí mismo. Parece obvio, pero es un error común crear skills que repiten información que ya está en el modelo base.

El proceso de creación se divide en seis pasos: entender el problema, planificar la estructura, inicializar los ficheros, editar el contenido, empaquetar y finalmente iterar. Ese último paso es clave. Una skill no está terminada cuando funciona, está terminada cuando funciona bien tras varias rondas de pruebas.

Lo que más me gusta es el concepto de grados de libertad calibrados. Para tareas creativas, alta libertad. Para operaciones frágiles como deployments o configuraciones críticas, baja libertad con instrucciones muy específicas. No es lo mismo generar un nombre de variable que modificar un fichero de configuración de producción.

¿Para qué te sirve? ¶

Para empaquetar conocimiento experto de tu organización en formatos reutilizables. Si tienes un proceso que repites con frecuencia y quieres que el agente lo ejecute siguiendo tus estándares, esta skill te enseña a documentarlo.

3. MCP Builder: conecta tu agente con el mundo exterior ¶

🔗 MCP Builder en skills.sh
👤 Autor: anthropics
📊 Instalaciones semanales: ~2.5K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill mcp-builder

MCP son las siglas de Model Context Protocol, y esta skill te enseña a crear servidores que permiten a los agentes interactuar con servicios externos. Bases de datos, APIs, sistemas empresariales… Todo lo que está fuera del sandbox del agente puede ser accesible mediante un servidor MCP.

La metodología que propone se divide en cuatro fases:

1. Research & Planning. Antes de escribir código, investiga qué API vas a conectar y planifica las herramientas que necesitarás.
2. Implementation. Desarrolla el servidor siguiendo el stack recomendado: TypeScript con Streamable HTTP para servidores remotos, stdio para locales.
3. Review & Test. Revisa el código y prueba cada herramienta.
4. Create Evaluations. Diseña 10 preguntas complejas para validar que el servidor funciona en escenarios reales.

El detalle que marca la diferencia es el diseño de mensajes de error. Un buen servidor MCP no solo falla, sino que guía al agente hacia la solución con sugerencias específicas. “Error 401” no ayuda. “Error de autenticación: verifica que el token API esté configurado en la variable GITHUB_TOKEN” sí que ayuda.

💡 La calidad de un servidor MCP se mide por qué tan bien permite a los agentes completar tareas del mundo real, no por cuántas funciones tiene.

¿Cuándo la necesitas? ¶

Cuando quieras que tu agente interactúe con servicios externos como GitHub, bases de datos, APIs de terceros o sistemas internos de tu empresa. Si el agente necesita hacer algo fuera de su sandbox, necesitas un servidor MCP.

4. Writing Plans: planifica como si no supieras nada ¶

🔗 Writing Plans en skills.sh
👤 Autor: obra (Jesse Vincent)
📊 Instalaciones semanales: ~2.8K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill writing-plans

Esta skill forma parte del framework Superpowers de Jesse Vincent y cambia radicalmente la forma de escribir planes de implementación.

La premisa es brutal: escribe planes tan detallados que podrían ser ejecutados por “un junior entusiasta con mal gusto, sin juicio, sin contexto del proyecto y aversión al testing”. Suena exagerado, pero cuando trabajas con agentes, esa es exactamente la mentalidad que necesitas.

Cada tarea debe ser una acción de 2-5 minutos. Escribir un test. Ejecutar el test y ver que falla. Implementar la funcionalidad. Ejecutar el test y ver que pasa. Hacer commit. Cada paso es atómico y verificable.

La estructura de una tarea incluye:

• Los archivos exactos a modificar
• El código completo a escribir
• Los comandos a ejecutar
• El output esperado de cada comando

El enfoque TDD está integrado en la metodología. Cada feature sigue el patrón RED-GREEN-REFACTOR: primero el test que falla, luego el código que lo hace pasar, finalmente la limpieza. No hay atajos.

Lo que me parece más útil es el header obligatorio que debe tener cada plan: Goal, Architecture y Tech Stack. Esos tres elementos dan contexto suficiente para que cualquier agente (o humano) entienda qué se está construyendo y con qué herramientas.

¿En qué situaciones brilla? ¶

Cuando tienes un proyecto complejo que necesitas dividir en tareas manejables. También cuando quieres documentar implementaciones para que otro agente (o tu yo del futuro) pueda ejecutarlas sin contexto previo.

5. Subagent-Driven Development: divide y vencerás ¶

🔗 Subagent-Driven Development en skills.sh
👤 Autor: obra (Jesse Vincent)
📊 Instalaciones semanales: ~3.3K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill subagent-driven-development

Siguiendo con el framework Superpowers, esta skill implementa un patrón de ejecución donde cada tarea del plan se delega a un subagente dedicado.

El principio es simple: un subagente fresco por tarea más revisión en dos fases igual a alta calidad con iteración rápida.

El flujo funciona así:

1. Tienes un plan con varias tareas
2. Despachas un subagente para implementar la primera tarea
3. El subagente puede hacer preguntas si algo no está claro
4. Implementa, testea y hace commit
5. Un revisor de spec verifica que se cumplen todos los requisitos (ni más ni menos)
6. Un revisor de código evalúa la calidad y señala issues por severidad
7. Si hay problemas, el implementador corrige y se vuelve a revisar
8. Solo cuando todo está aprobado se pasa a la siguiente tarea

La clasificación de issues por severidad es muy práctica. Critical significa “esto rompe cosas”. Important significa “esto debería arreglarse”. Minor significa “sería bueno mejorarlo si hay tiempo”.

¿Cuándo aplicarla? ¶

Cuando tienes un plan con tareas independientes que pueden trabajarse en secuencia. Si las tareas tienen dependencias entre sí o requieren contexto compartido, mejor mantente en la misma sesión.

6. Skill Judge: evalúa antes de instalar ¶

🔗 Skill Judge en skills.sh
👤 Autor: softaworks (Leonardo Couy)
📊 Instalaciones semanales: ~914

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/softaworks/agent-toolkit --skill skill-judge

No todas las skills son iguales. Algunas son excelentes, otras son mediocres y unas cuantas son directamente inútiles. Skill Judge te ayuda a distinguirlas antes de instalarlas.

Este framework de evaluación de 120 puntos está basado en el análisis de más de 17 skills oficiales de Anthropic. La fórmula que propone es elegante:

Buena Skill = Conocimiento Experto − Lo que el Agente Ya Sabe

Las ocho dimensiones de evaluación cubren todos los aspectos importantes:

1. Knowledge Delta (20 pts). ¿Añade conocimiento experto genuino o repite lo obvio?
2. Mindset + Procedures (15 pts). ¿Transfiere patrones de pensamiento o solo información?
3. Anti-Pattern Quality (15 pts). ¿Tiene una lista NEVER efectiva con lo que no debe hacerse?
4. Specification Compliance (15 pts). ¿Sigue el formato oficial?
5. Progressive Disclosure (15 pts). ¿Implementa carga por capas o lo vuelca todo de golpe?
6. Freedom Calibration (15 pts). ¿Da libertad apropiada según la fragilidad de la tarea?
7. Pattern Recognition (10 pts). ¿Sigue un patrón establecido?
8. Practical Usability (15 pts). ¿Puede un agente usarla de forma efectiva?

Los patrones de fallo que identifica son muy instructivos. “The Tutorial” es una skill que explica demasiado y no aporta valor real. “The Dump” vuelca toda la información sin estructura. “Orphan References” menciona recursos que no incluye.

⚠️ Antes de instalar una skill popular, pásale el Skill Judge. Las descargas no garantizan calidad.

¿Para qué la necesitas? ¶

Para evaluar skills de terceros antes de instalarlas y para mejorar tus propias skills con feedback estructurado. El framework de 120 puntos te ayuda a identificar exactamente qué funciona y qué falta.

7. Verification Before Completion: no des nada por hecho ¶

🔗 Verification Before Completion en skills.sh
👤 Autor: obra (Jesse Vincent)
📊 Instalaciones semanales: ~3.1K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill verification-before-completion

Esta skill implementa lo que llama “The Iron Law”: no hay atajos para la verificación.

El problema que resuelve es muy común. El agente dice “he terminado” o “los tests pasan” sin haber ejecutado realmente los comandos. Se basa en su conocimiento del código para asumir que todo funciona. Y muchas veces se equivoca.

La regla es simple: ejecuta el comando, lee el output, ENTONCES reclama el resultado. Sin excepciones.

La skill detecta triggers como “complete”, “fixed”, “passing”, “committing” o “ready for PR” y verifica que hay evidencia real de que esas afirmaciones son ciertas. Si el agente dice “los tests pasan” pero no hay output de tests en la conversación, salta una alerta.

También identifica red flags como racionalizaciones del tipo “debe funcionar porque…” o “el código se ve correcto así que…”. Ese tipo de frases son señales de que el agente está asumiendo en lugar de verificando.

El formato de verificación que propone es claro:

1. Comando ejecutado
2. Output real (copiado, no parafraseado)
3. Interpretación del output
4. Conclusión basada en evidencia

Es una skill pequeña pero que previene muchos dolores de cabeza. La cantidad de veces que un “ya está” resulta ser un “casi está” es sorprendente.

¿En qué momento la activas? ¶

Siempre. Es una de esas skills que deberían estar activas por defecto en cualquier proyecto. Previene false positives y establece una cultura de evidencia en tus workflows automatizados.

8. Dispatching Parallel Agents: cuando la secuencia no tiene sentido ¶

🔗 Dispatching Parallel Agents en skills.sh
👤 Autor: obra (Jesse Vincent)
📊 Instalaciones semanales: ~2.9K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill dispatching-parallel-agents

¿Tienes seis tests fallando en tres archivos diferentes? ¿Estás investigando bugs en varios subsistemas independientes? Entonces estás perdiendo tiempo si trabajas de forma secuencial.

Esta skill coordina múltiples agentes para trabajar en paralelo cuando las tareas son verdaderamente independientes.

El principio core: un agente por dominio de problema independiente, trabajo concurrente.

El criterio para usar esta skill es que tengas dos o más tareas que no comparten estado ni tienen dependencias secuenciales. Si los problemas están relacionados o necesitas el contexto completo de un bug para entender otro, no uses agentes paralelos.

Un ejemplo práctico: tienes fallos en agent-tool-abort.test.ts, batch-completion.test.ts y streaming-response.test.ts. Son tres dominios diferentes. Despachas tres agentes, cada uno se centra en su archivo, y trabajas en paralelo. El tiempo total se reduce a la duración de la tarea más larga, no a la suma de todas.

El diagrama de decisión que incluye es muy útil:

• ¿Tienes un plan? → Si no, primero planifica
• ¿Las tareas son independientes? → Si no, trabaja en secuencia
• ¿Pueden trabajarse en paralelo? → Si sí, despacha agentes paralelos

No es una optimización para todo. Es una herramienta específica para situaciones específicas.

¿Cuándo tiene sentido usarla? ¶

Cuando tienes múltiples problemas independientes que investigar o múltiples tareas sin dependencias entre sí. Si las tareas comparten estado o necesitan contexto común, no la uses.

9. Agentation: feedback visual para agentes ¶

🔗 Agentation en skills.sh
👤 Autor: benjitaylor (Benji Taylor)
📊 Instalaciones semanales: ~1.2K

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/benjitaylor/agentation --skill agentation

El problema que resuelve esta skill es muy real. Quieres decirle al agente “cambia el color de ese botón azul de la esquina” y el agente no sabe a qué botón te refieres. Tienes que buscar en el código, encontrar el selector CSS, copiarlo y pegarlo en el prompt.

Agentation cierra esa brecha entre lo que ves en pantalla y lo que el agente puede encontrar en el código.

Funciona así:

1. Haces clic en un elemento de la UI
2. La herramienta identifica el selector CSS automáticamente
3. Puedes añadir notas sobre qué quieres cambiar
4. Copias un output estructurado con toda la información

En lugar de escribir “el botón azul de arriba a la derecha”, le pasas al agente .sidebar > button.primary junto con la descripción del cambio. El agente sabe exactamente dónde buscar.

Funcionalidades adicionales útiles:

• Multi-select para seleccionar varios elementos arrastrando
• Area selection para anotar cualquier región, incluso espacio vacío
• Animation pause para capturar estados específicos de animaciones CSS
• Zero dependencies porque usa animaciones CSS puras sin librerías runtime

La skill detecta automáticamente si usas Next.js con App Router o Pages Router e integra la herramienta de forma apropiada.

🎯 Para trabajo de frontend, esta skill elimina la ambigüedad que hace perder tiempo. .navbar .search-icon es mucho más preciso que “el icono de búsqueda en la barra de navegación”.

¿Para qué tipo de proyectos la recomiendo? ¶

Para cualquier proyecto con frontend donde necesites comunicar cambios visuales al agente. Acelera las iteraciones de UI al eliminar la ambigüedad en las descripciones.

10. Planning With Files: memoria persistente para agentes ¶

🔗 Planning With Files en skills.sh
👤 Autor: othmanadi (Othman Adi)
📊 Instalaciones semanales: ~312

📦 Instalación:

npx skills add https://github.com/othmanadi/planning-with-files --skill planning-with-files

Esta skill implementa el patrón de “context engineering” que hizo famoso a Manus, la startup valorada en 2 mil millones de dólares.

La idea es simple pero poderosa: la ventana de contexto es como la RAM (volátil y limitada), mientras que el sistema de archivos es como el disco (persistente e ilimitado). Cualquier cosa importante se escribe a disco.

El sistema se basa en tres archivos core:

• task_plan.md para las fases del proyecto y el progreso
• findings.md para descubrimientos y aprendizajes
• progress.md para el log de la sesión actual

La regla práctica que propone es muy útil: después de cada dos operaciones de lectura, búsqueda o navegación, guarda los hallazgos de forma inmediata. No esperes a tener todo claro. Si lo olvidas, lo pierdes.

El protocolo de errores “3-Strike” es especialmente práctico:

1. Strike 1: Diagnóstica el problema
2. Strike 2: Prueba un enfoque alternativo
3. Strike 3: Replantea la estrategia completamente

Si después de tres intentos sigues bloqueado, escala el problema en lugar de seguir dando vueltas.

Para recuperar contexto entre sesiones, la skill incluye un “5-Question Reboot Test”:

1. ¿Dónde estoy?
2. ¿A dónde voy?
3. ¿Cuál es el objetivo?
4. ¿Qué he aprendido?
5. ¿Qué he hecho?

Si puedes responder esas cinco preguntas leyendo los archivos, tu sistema de memoria funciona. Si no, necesitas mejorar cómo documentas.

¿Cuándo es imprescindible? ¶

Para tareas largas que exceden la ventana de contexto del modelo o cuando necesitas recuperar estado entre sesiones. Si trabajas en algo que dura más de una conversación, esta skill te salva de perder el hilo.

Tabla resumen ¶

#	Skill	Autor	Instalaciones	Propósito
1	find-skills	vercel-labs	89.8K	Descubrir e instalar skills
2	skill-creator	anthropics	17.4K	Crear skills personalizadas
3	mcp-builder	anthropics	2.5K	Desarrollar servidores MCP
4	writing-plans	obra	2.8K	Planes de implementación detallados
5	subagent-driven-development	obra	3.3K	Ejecución con subagentes y revisión
6	skill-judge	softaworks	914	Evaluar calidad de skills
7	verification-before-completion	obra	3.1K	Verificar antes de dar por terminado
8	dispatching-parallel-agents	obra	2.9K	Coordinar agentes en paralelo
9	agentation	benjitaylor	1.2K	Feedback visual estructurado
10	planning-with-files	othmanadi	312	Memoria persistente en archivos

Instalación rápida ¶

Si quieres instalar todas las skills de una vez, aquí tienes los comandos organizados por categoría:

# Skills de descubrimiento y creación
npx skills add https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills
npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator
npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill mcp-builder

# Framework Superpowers (metodología de obra)
npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill writing-plans
npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill subagent-driven-development
npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill verification-before-completion
npx skills add https://github.com/obra/superpowers --skill dispatching-parallel-agents

# Herramientas especializadas
npx skills add https://github.com/softaworks/agent-toolkit --skill skill-judge
npx skills add https://github.com/benjitaylor/agentation --skill agentation
npx skills add https://github.com/othmanadi/planning-with-files --skill planning-with-files

Buenas prácticas para usar esta colección ¶

Ahora que tienes las 10 skills, la tentación es instalarlas todas y olvidarte. No lo hagas.

Empieza por las básicas ¶

Find Skills y Verification Before Completion son las dos que más impacto tienen con menos fricción. La primera te ayuda a descubrir más herramientas cuando las necesites. La segunda previene errores tontos que te harán perder tiempo.

Una vez que estas dos estén integradas en tu flujo, añade las demás según las vayas necesitando.

No sobrecargues el contexto ¶

Cada skill activa consume parte de la ventana de contexto del modelo. Si instalas 20 skills pensando que “más es mejor”, vas a notar que el agente pierde coherencia en conversaciones largas.

Mantén activas solo las skills relevantes para el proyecto actual. Si no estás haciendo frontend, desactiva Agentation. Si no estás creando servidores MCP, desactiva MCP Builder.

Combina skills que se complementan ¶

Algunas combinaciones funcionan muy bien juntas:

• Writing Plans + Subagent-Driven Development + Verification Before Completion forman un sistema completo de planificación, ejecución y verificación.
• Planning With Files funciona genial con cualquier tarea larga donde necesitas mantener contexto entre sesiones.
• Skill Judge + Find Skills te permiten descubrir skills nuevas y evaluarlas antes de comprometerte.

Adapta las skills a tu contexto ¶

Las skills oficiales están diseñadas para ser genéricas. Pero nada te impide modificarlas o crear versiones personalizadas.

¿Tu equipo tiene convenciones de commit específicas? Modifica Writing Plans para que las tareas incluyan el formato de mensaje de commit correcto. ¿Usas un stack tecnológico particular? Crea una skill que extienda MCP Builder con las integraciones que necesitas.

Las skills no son monolitos intocables. Son puntos de partida.

Itera y mejora ¶

La primera vez que uses una skill nueva, presta atención a qué funciona y qué no. ¿El agente sigue las instrucciones al pie de la letra? ¿Hay situaciones donde la skill no aplica pero se activa de todas formas?

Usa Skill Judge para evaluar tus propias skills y las que instales. El framework de 120 puntos te ayuda a identificar áreas de mejora.

Documenta tus aprendizajes ¶

Cuando descubras un truco o una configuración que funciona bien, escríbelo. Puede ser en un fichero de notas, en el README del proyecto o directamente en una skill personalizada.

El conocimiento que no se documenta se pierde. Y con agentes de IA, el contexto que no se escribe no existe.

📝 Las skills son la forma de empaquetar conocimiento experto para que los agentes lo usen. Pero el conocimiento experto primero tiene que existir. Sigue aprendiendo, sigue experimentando, y convierte esos aprendizajes en skills que puedas reutilizar.

El ecosistema de skills está en plena expansión. Lo que hoy son 10 recomendaciones, mañana serán 20 o 50. La clave no es tenerlas todas, sino entender qué problema resuelve cada una y aplicarla cuando tiene sentido.

Tu agente de IA puede ser un becario sin metodología o un especialista con procesos claros. La diferencia está en las skills que le des.