Cómo organiza el equipo de Claude sus Agent Skills en 9 categorías

Anthropic tiene cientos de skills en uso interno. No diez, no veinte. Cientos. Y el equipo que las mantiene ha llegado a una conclusión que a muchos nos va a sonar familiar: el problema no es crear skills, sino saber qué skills crear.

Thariq Shihipar, ingeniero de Anthropic, ha publicado un análisis detallado de cómo organizan sus Agent Skills después de catalogar todas las que usan a diario. El resultado es una taxonomía de 9 categorías que funciona como un mapa para cualquier equipo de desarrollo que quiera dejar de improvisar y empezar a construir una biblioteca de skills con sentido.

En este artículo vas a encontrar:

• Las 9 categorías de skills que usa Anthropic y cómo aplicarlas a tu proyecto
• Ejemplos concretos para cada tipo, adaptados a un equipo de desarrollo real
• Los consejos de escritura que hacen que una skill funcione de verdad
• Cómo distribuir, medir y componer skills dentro de tu organización
• El catálogo completo de las 27 skills mencionadas por Anthropic con su descripción

¿Por qué importa organizar las skills por categorías? ¶

Porque si no lo haces, acabas con una carpeta llena de archivos SKILL.md que nadie recuerda para qué sirven.

La respuesta larga tiene que ver con un problema que crece con el equipo. Un estudio publicado en arXiv analizó más de 42.000 skills recopiladas de repositorios públicos de GitHub (fuente: Agent Skills in the Wild, arXiv:2601.10338). El ecosistema se ha disparado: marketplaces como SkillsMP ya indexan más de 500.000 skills. Esa cifra suena espectacular, pero también significa que la cantidad no garantiza la calidad.

Según el Stack Overflow Developer Survey 2024, el 76% de los developers ya usa herramientas de IA en su flujo de trabajo. GitHub reporta que el 84% planea hacerlo o ya lo hace en 2025 (fuente: GitHub Octoverse). Pero tener herramientas de IA no es lo mismo que tener herramientas de IA bien configuradas. Las skills son el puente entre la capacidad genérica de un agente y las necesidades concretas de tu proyecto.

Anthropic descubrió que sus skills más duraderas y útiles encajaban en una sola categoría. Las que intentaban cubrir varios propósitos a la vez generaban confusión y acababan sin uso. Esta observación es el punto de partida de todo lo que viene después.

🔑 Las mejores skills encajan en una sola categoría. Si tu skill intenta hacer de todo, no hará bien nada.

¿Cuáles son las 9 categorías de Agent Skills? ¶

Antes de entrar al detalle de cada una, aquí tienes el mapa completo. Anthropic clasifica sus skills internas en estas 9 categorías, cada una con un propósito diferenciado:

Categoría	Qué hace	Ejemplo típico
Referencia de librerías y API	Enseña a usar una librería, CLI o SDK	billing-lib, frontend-design
Verificación de producto	Comprueba que el código funciona end-to-end	signup-flow-driver, checkout-verifier
Obtención y análisis de datos	Conecta con sistemas de datos y monitorización	funnel-query, grafana
Automatización de procesos	Convierte flujos repetitivos en un solo comando	standup-post, weekly-recap
Scaffolding y plantillas	Genera boilerplate con las convenciones del equipo	new-migration, create-app
Calidad de código y revisión	Aplica estándares de calidad y revisa código	adversarial-review, code-style
CI/CD y despliegue	Gestiona commit, push, deploy y rollback	babysit-pr, deploy-<service>
Runbooks	Investiga incidentes desde el síntoma al informe	oncall-runner, log-correlator
Operaciones de infraestructura	Mantenimiento rutinario con guardrails de seguridad	<resource>-orphans, cost-investigation

Vamos a recorrerlas una por una.

1. Referencia de librerías y API ¶

Skills que explican cómo usar una librería, un CLI o un SDK. Pueden ser para herramientas internas o para librerías externas donde Claude (o cualquier agente) tiende a equivocarse.

El contenido típico incluye una carpeta con fragmentos de código de referencia y una lista de errores frecuentes que el agente debe evitar. Piensa en ello como la documentación que te habría gustado tener cuando empezaste con esa librería que nadie entiende del todo.

Ejemplos de Anthropic: billing-lib (su librería interna de facturación, con casos límite y trampas), internal-platform-cli (cada subcomando con ejemplos de uso), frontend-design (para mejorar el criterio estético de Claude).

Para tu equipo: ¿Tienes un wrapper interno sobre AWS? ¿Una librería de componentes UI con convenciones propias? ¿Un ORM configurado de una forma específica? Ahí hay una skill esperando.

2. Verificación de producto ¶

Skills que describen cómo comprobar que tu código funciona. No hablamos de tests unitarios, sino de verificación end-to-end: arrancar un navegador headless, simular un flujo de usuario, grabar lo que ocurre.

Anthropic destaca que estas skills son tan valiosas que merece la pena dedicar a un ingeniero durante una semana para dejarlas a punto. Pueden incluir scripts de Playwright, sesiones de tmux o cualquier herramienta que permita al agente validar su propio trabajo. Un dato que refuerza esta inversión: según un estudio de Accenture y GitHub (2024), los equipos que usan asistentes de IA reducen el tiempo medio para abrir una pull request de 9,6 días a 2,4 días. Skills de verificación bien montadas aceleran ese ciclo aún más.

Una técnica que mencionan: hacer que Claude grabe un vídeo de su verificación para que puedas ver con tus propios ojos qué ha testeado.

Ejemplos de Anthropic: signup-flow-driver (flujo completo de registro con assertions en cada paso), checkout-verifier (compra con tarjetas de test de Stripe), tmux-cli-driver (para CLIs interactivos que necesitan un TTY).

Para tu equipo: si tienes un flujo crítico de negocio (onboarding, pago, publicación de contenido), deberías tener una skill de verificación para ese flujo.

⚡ Según Anthropic, invertir una semana en skills de verificación es una de las decisiones con mayor retorno. El agente que se verifica a sí mismo genera confianza real.

3. Obtención y análisis de datos ¶

Skills que conectan con tus sistemas de datos y monitorización. Incluyen credenciales de acceso, IDs de dashboards, instrucciones sobre flujos comunes de consulta y las trampas de tu modelo de datos.

Aquí es donde la skill deja de ser texto y se convierte en algo más poderoso. Anthropic incluye librerías auxiliares de Python dentro de la carpeta de la skill para que Claude pueda componer scripts de análisis sobre la marcha. En 2025, el 41% de todo el código escrito ya es generado o asistido por IA (fuente: GitHub Octoverse). Pero ese porcentaje sube al darle al agente funciones auxiliares específicas de tu dominio: Claude deja de inventar y empieza a componer.

# lib/signups.py — funciones auxiliares para análisis de registros

def fetch(day):
    """Signups from events.raw for one day.
        - event='signup_completed', NOT 'signup_started'
        - dedupe by anonymous_id — user_id is null until after signup"""

def by_referrer(df):
    """Group by traffic source.
        - '(direct)' and '' and None all mean organic"""

def by_landing_page(df):
    """Group by entry page.
        - '/', '/index', '/home' are all the homepage
        - strips query params so UTM'd links collapse"""

Con estas funciones disponibles, Claude puede generar scripts de investigación como este:

# investigate.py — generado por Claude para responder "¿qué pasó el martes?"
from lib.signups import fetch, by_referrer, by_landing_page

mon, tue = fetch("2024-03-11"), fetch("2024-03-12")

print(by_referrer(tue) - by_referrer(mon))     # orgánico -60%, pago estable
print(by_landing_page(tue) - by_landing_page(mon))  # la home cayó en concreto

# → algo se rompió en la home el martes

Ejemplos de Anthropic: funnel-query (qué eventos unir para ver el embudo signup → activación → pago), cohort-compare (comparar retención entre dos cohortes), grafana (UIDs de datasources, nombres de clusters, tabla de búsqueda problema → dashboard).

4. Automatización de procesos de equipo ¶

Skills que convierten flujos de trabajo repetitivos en un solo comando. Son las más sencillas en instrucciones, pero pueden tener dependencias complejas con otras skills o con servidores MCP.

Un consejo que Anthropic aplica aquí: guardar los resultados previos en un fichero de log. Así el modelo mantiene consistencia entre ejecuciones y puede reflexionar sobre lo que hizo antes.

Ejemplos de Anthropic: standup-post (agrega tu tracker de tickets, tu actividad en GitHub y Slack previo → formateo del standup), create-ticket (valida el esquema con enums y campos obligatorios, luego ejecuta el workflow post-creación), weekly-recap (PRs mergeados + tickets cerrados + deploys → resumen formateado).

Para tu equipo: piensa en esas tres tareas que repites cada semana y que te dan pereza. Ahí tienes tus primeras skills de automatización.

💡 Si haces algo más de tres veces por semana y siempre sigue los mismos pasos, es candidato perfecto para una skill de automatización.

5. Scaffolding y plantillas ¶

Skills que generan el boilerplate de un framework para una función concreta de tu codebase. Son útiles cuando tu scaffolding tiene requisitos en lenguaje natural que no se cubren solo con código.

La clave está en que puedes combinar estas skills con scripts que se componen entre sí. No es un create-react-app genérico: es la plantilla que refleja las convenciones de tu proyecto. Según JetBrains DevEco 2024, el 49% de los developers considera que el código generado por IA necesita revisiones significativas. Una skill de scaffolding bien hecha reduce esa cifra porque el boilerplate ya sale con tus convenciones aplicadas.

Ejemplos de Anthropic: new-<framework>-workflow (genera un nuevo servicio con las anotaciones de tu equipo), new-migration (template de migración + errores comunes), create-app (nueva app interna con auth, logging y configuración de deploy preconfigurados).

6. Calidad de código y revisión ¶

Skills que aplican tus estándares de calidad y ayudan a revisar código. Pueden incluir scripts deterministas o herramientas externas para mayor robustez. Anthropic sugiere ejecutarlas como parte de hooks o dentro de GitHub Actions.

Una técnica que usan: lanzar un subagente “de ojos frescos” que critique el código desde cero, implemente las correcciones y repita hasta que los hallazgos bajen al nivel de nitpicks. El 46% de los developers no confía del todo en los resultados de la IA (fuente: Index.dev, 2025). Una skill de revisión adversarial ataca ese problema de raíz: el propio agente se revisa a sí mismo antes de que tú tengas que hacerlo.

Ejemplos de Anthropic: adversarial-review (revisión adversarial con subagente), code-style (convenciones que Claude no aplica bien por defecto), testing-practices (instrucciones sobre qué testear y cómo).

7. CI/CD y despliegue ¶

Skills que te ayudan a hacer commit, push y deploy dentro de tu repositorio. Pueden referenciar otras skills para recopilar datos necesarios.

Ejemplos de Anthropic: babysit-pr (monitoriza una PR → reintenta CI si falla por flaky tests → resuelve conflictos de merge → activa auto-merge), deploy-<service> (build → smoke test → rollout gradual con comparación de tasa de errores → rollback automático si hay regresión), cherry-pick-prod (worktree aislado → cherry-pick → resolución de conflictos → PR con plantilla).

Aquí hay una idea de Anthropic que merece su propio párrafo: la skill babysit-pr no solo hace el deploy, sino que vigila todo el ciclo de vida de una PR. Es como tener un compañero de equipo que no se va a dormir hasta que el merge está hecho.

8. Runbooks ¶

Skills que toman un síntoma (un hilo de Slack, una alerta, una firma de error) y guían una investigación multi-herramienta hasta producir un informe estructurado.

La estructura de estas skills es particular. El SKILL.md actúa como un hub: una tabla que mapea síntomas con ficheros de investigación específicos. Cada fichero es un “spoke” (radio) con los pasos concretos para ese síntoma.

queue-debugging/
  SKILL.md          ← hub
  stuck-jobs.md
  dead-letters.md
  retry-storms.md
  consumer-lag.md

El SKILL.md contiene unas 30 líneas: solo la tabla de síntomas y a qué fichero ir. Los ficheros específicos hacen el trabajo pesado. Es progressive disclosure aplicado a la resolución de incidentes.

Ejemplos de Anthropic: <service>-debugging (mapea síntomas → herramientas → patrones de consulta), oncall-runner (obtiene la alerta → revisa los sospechosos habituales → formatea los hallazgos), log-correlator (dado un ID de request, tira de logs de cada sistema que lo haya tocado).

9. Operaciones de infraestructura ¶

Skills que ejecutan mantenimiento rutinario y procedimientos operativos. Algunas incluyen acciones destructivas que necesitan guardrails.

Ejemplos de Anthropic: <resource>-orphans (encuentra pods/volúmenes huérfanos → publica en Slack → periodo de espera → confirmación del usuario → limpieza en cascada), dependency-management (flujo de aprobación de dependencias de tu organización), cost-investigation (por qué subió la factura de almacenamiento con los buckets y patrones de consulta específicos).

¿Cómo escribir una skill que funcione de verdad? ¶

Tener clara la categoría es el primer paso. Pero una skill mal escrita no sirve aunque esté en la categoría correcta. Anthropic comparte nueve consejos prácticos que han destilado de su experiencia interna.

No repitas lo que Claude ya sabe ¶

Claude conoce tu codebase (lee el repositorio al inicio de sesión) y sabe mucho sobre programación en general. Si tu skill es sobre conocimiento, enfócate en lo que saca a Claude de su forma habitual de pensar.

La skill frontend-design es un buen ejemplo: no enseña CSS a Claude, sino que corrige sus patrones estéticos por defecto (la fuente Inter, los degradados morados, las tarjetas redondeadas). El 66% de los developers señala las sugerencias de código imprecisas como el mayor problema de la IA (fuente: Index.dev, 2025). Las skills de referencia bien escritas atacan ese 66% de frente.

Construye una sección de “Gotchas” ¶

El contenido de mayor valor en cualquier skill es la sección de errores conocidos. Estos “gotchas” se construyen a partir de los puntos donde Claude falla al usar tu skill. La idea es ir actualizando la skill con el tiempo para capturar cada nueva trampa.

Es como ese documento que todo equipo tiene (o debería tener) con los errores que te hacen perder una hora hasta que alguien dice: “ah, eso es porque en staging el timeout es diferente”.

Usa el sistema de archivos como progressive disclosure ¶

Una skill no es un archivo markdown, es una carpeta. Piensa en toda la estructura de archivos como una forma de ingeniería de contexto. Dile a Claude qué ficheros tiene disponibles y los leerá en el momento adecuado.

La forma más simple: apuntar a otros archivos markdown para que Claude los consulte bajo demanda. Por ejemplo, puedes separar las firmas de funciones y los ejemplos de uso en references/api.md. Si tu salida es un archivo markdown, puedes incluir una plantilla en assets/ para que Claude la copie y la use.

Puedes tener carpetas de referencias, scripts, ejemplos… todo lo que ayude a Claude a trabajar con más contexto sin saturar la ventana de tokens desde el inicio.

🛡️ Progressive disclosure = dar a Claude la información justa en el momento justo. No cargues todo en el SKILL.md; distribuye el contexto en archivos que el agente leerá bajo demanda.

No “encarriles” a Claude con instrucciones paso a paso ¶

Claude intenta seguir tus instrucciones al pie de la letra. Como las skills se reutilizan muchas veces, ser demasiado prescriptivo puede ser contraproducente. Dale la información que necesita, pero deja margen para que se adapte. Si quieres profundizar en este equilibrio, las buenas prácticas para crear skills cubren los errores más comunes con ejemplos corregidos.

Un ejemplo que Anthropic muestra:

Demasiado prescriptivo:

Step 1: Run git log to find the commit.
Step 2: Run git cherry-pick <hash>.
Step 3: If there are conflicts, run git status to list them.
Step 4: Open each conflicting file.
Step 5: For each <<< marker, decide which side to keep.
Step 6: Run git add on each resolved file, then...

Mejor:

Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts
preserving intent. If it can't land cleanly, explain why.

La segunda versión le da a Claude el objetivo y las restricciones, pero le permite elegir el camino. El 87% de los developers reporta menos carga cognitiva en tareas repetitivas con IA (fuente: Quantumrun, 2025). Si tu skill da las instrucciones justas, el agente trabaja con esa misma eficiencia en lugar de seguir un guion rígido.

La descripción es para el modelo, no para ti ¶

Cuando Claude Code arranca una sesión, construye un listado de todas las skills disponibles con su descripción. Este listado es lo que Claude escanea para decidir “¿hay una skill para esta petición?”. La descripción no es un resumen: es una instrucción de activación.

Anthropic muestra dos versiones de la misma skill babysit-pr:

• ❌ “A comprehensive tool for monitoring pull request status across the development lifecycle.” — suena bien para un README, pero no le dice a Claude cuándo activarla.
• ✅ “Monitors a PR until it merges. Trigger on ‘babysit’, ‘watch CI’, ‘make sure this lands’.” — ahora Claude sabe que cuando oiga “vigila esta PR”, tiene que usar esta skill.

Según la documentación de Anthropic, el presupuesto de descripción de skills escala al 2% de la ventana de contexto, con un mínimo de 16.000 caracteres. Si tienes muchas skills, las descripciones compiten por ese espacio. Cada palabra cuenta.

Piensa en la configuración inicial ¶

Algunas skills necesitan datos del usuario antes de funcionar. Si tu skill publica el standup en Slack, necesita saber en qué canal.

El patrón que Anthropic recomienda: guardar esta información en un config.json dentro del directorio de la skill. Si el fichero no existe, el agente pregunta al usuario. Si existe, lo lee y trabaja.

# standup-post/SKILL.md
---
name: standup-post
description: Post your daily standup. Triggers on "standup", "daily".
---

## Your config

!`cat ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config.json 2>/dev/null || echo "NOT_CONFIGURED"`

## Instructions

If the config above is NOT_CONFIGURED, ask the user:
- Which Slack channel?
- Paste a sample standup you liked

Then write the answers to ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config.json.
Otherwise, post to the saved channel using the saved format.

La línea con ! ejecuta un comando de shell antes de que Claude lea el prompt. Es un patrón elegante para inyectar contexto dinámico.

Almacena datos para dar memoria a tus skills ¶

Algunas skills pueden incluir una forma de memoria guardando datos dentro de ellas. Puede ser un fichero de texto con append-only, un JSON o incluso una base de datos SQLite.

El ejemplo del standup: si cada vez que publicas el standup se guarda en un standups.log, la próxima ejecución Claude lee su propio historial y puede saber qué ha cambiado desde ayer.

Un detalle importante: los datos almacenados en el directorio de la skill pueden borrarse al actualizar. Anthropic proporciona ${CLAUDE_PLUGIN_DATA} como carpeta estable que persiste entre actualizaciones.

Incluye scripts y genera código sobre la marcha ¶

Una de las herramientas más poderosas que puedes darle a Claude es código. Scripts y librerías que el agente compone en lugar de reconstruir desde cero en cada sesión.

Volvamos al ejemplo de análisis de datos: con una librería de funciones auxiliares para obtener datos de tu fuente de eventos, Claude puede generar scripts de investigación a demanda. El agente no reconstruye el boilerplate cada vez; se centra en la composición y en decidir qué hacer a continuación.

Hooks bajo demanda ¶

Las skills pueden incluir hooks que se activan solo cuando la skill se invoca y duran lo que dura la sesión. Esto es útil para hooks muy opinados que no quieres tener activos siempre.

Ejemplos de Anthropic:

• /careful — bloquea rm -rf, DROP TABLE, force-push, kubectl delete mediante un matcher PreToolUse en Bash. Solo lo quieres cuando estás tocando producción.
• /freeze — bloquea cualquier edición fuera de un directorio específico. Útil cuando estás debugging y no quieres que el agente “arregle” cosas que no le has pedido.

¿Cómo distribuir skills en tu equipo? ¶

Crear skills está bien. Que las use todo el equipo está mejor. Anthropic describe dos mecanismos:

1. Incrustar las skills en el repositorio bajo .claude/skills/. Para equipos pequeños con pocos repositorios, funciona bien. Cada skill que añades suma un poco al contexto del modelo, así que hay que vigilar el tamaño.

2. Crear un marketplace interno de plugins. Cuando el equipo crece, un marketplace permite distribuir skills y que cada persona decida cuáles instalar. La documentación de Claude Code explica cómo montar uno propio.

¿Cómo decidir qué skills van al marketplace? ¶

Anthropic no tiene un equipo centralizado que decida. El proceso es orgánico:

1. Creas una skill que te funciona
2. La subes a una carpeta sandbox en GitHub y la compartes por Slack
3. Si gana tracción (cosa que decide el creador de la skill), se hace una PR para moverla al marketplace

Un aviso que Anthropic da: es fácil crear skills malas o redundantes. Tener algún método de curación antes de publicar es importante. No es casual: el estudio de arXiv antes mencionado encontró que el 5,2% de las skills analizadas mostraba patrones sospechosos de intención maliciosa (fuente: arXiv:2601.10338). Revisar antes de distribuir no es opcional.

¿Se pueden componer skills entre sí? ¶

Sí, aunque la gestión de dependencias no está integrada de forma nativa en los marketplaces ni en el sistema de skills. El mecanismo es simple: referencia a otra skill por nombre dentro de tu skill, y el modelo la invocará si está instalada.

Ejemplo: puedes tener una skill de subida de archivos y otra de generación de CSV que la usa. Si ambas están instaladas, Claude las combinará.

¿Cómo medir el impacto de tus skills? ¶

Anthropic usa un hook PreToolUse que registra el uso de cada skill dentro de la empresa. Esto les permite detectar skills populares y skills que no se activan tanto como esperaban. Si quieres ir más allá de medir uso y evaluar si tus skills realmente funcionan, skill-creator permite hacer benchmarks con subagentes paralelos comparando ejecuciones con y sin skill.

El código del hook está disponible en un gist público de Thariq Shihipar. Medir es el primer paso para mejorar: si nadie usa una skill, puede que su descripción no esté bien escrita, que cubra un caso demasiado específico o que el equipo no sepa que existe.

¿Qué skill debería crear primero? ¶

Si has llegado hasta aquí y no sabes por dónde empezar, este es mi consejo.

Haz un inventario rápido de tu semana laboral. Anota las tareas que repites, los errores que siempre cometes, los flujos que te dan pereza. Clasifícalas en las 9 categorías. Verás que la mayoría caen en 2 o 3 de ellas.

Empieza por la categoría que más te duela.

Si pasas tiempo buscando datos → skill de análisis (categoría 3).
Si tus PRs se atascan → skill de CI/CD (categoría 7).
Si cada sprint empiezas scaffolding desde cero → skill de plantillas (categoría 5).
Si los bugs en producción te pillan desprevenido → runbook (categoría 8).

No necesitas las 9 categorías cubiertas desde el primer día. Necesitas una skill que funcione bien en la categoría que más importa a tu equipo ahora mismo.

🚀 No necesitas 100 skills. Necesitas 3 que funcionen bien y que todo tu equipo use a diario.

TL;DR ¶

• 🗂️ Anthropic organiza sus cientos de skills internas en 9 categorías: referencia de API, verificación, datos, automatización, scaffolding, calidad, CI/CD, runbooks e infraestructura
• 🎯 Las mejores skills encajan en una sola categoría y tienen una descripción escrita para el modelo, no para humanos
• 📂 Una skill es una carpeta, no un fichero. Usa progressive disclosure para distribuir el contexto en archivos que el agente leerá bajo demanda
• 🔧 Los “gotchas” son el contenido de mayor valor: actualiza tus skills con cada error nuevo que el agente cometa
• 📊 Mide el uso de tus skills con hooks para saber cuáles funcionan y cuáles necesitan mejoras

Catálogo de skills mencionadas por Anthropic ¶

Esta es la lista completa de skills que Thariq Shihipar menciona en su análisis. No están todas las que Anthropic usa, pero sí todas las que comparte como ejemplo. Sirve como referencia rápida para identificar qué tipo de skill necesitas y cómo podría llamarse.

Referencia de librerías y API ¶

• billing-lib: Documenta la librería interna de facturación de Anthropic. Incluye casos límite, trampas y fragmentos de código que evitan errores frecuentes al trabajar con la facturación.
• internal-platform-cli: Referencia de cada subcomando del CLI interno de la plataforma, con ejemplos de cuándo usar cada uno.
• frontend-design: Mejora el criterio estético de Claude al generar interfaces. Corrige patrones por defecto como la fuente Inter, los degradados morados y las tarjetas redondeadas.

Verificación de producto ¶

• signup-flow-driver: Ejecuta el flujo completo de registro (signup → verificación de email → onboarding) en un navegador headless, con assertions de estado en cada paso.
• checkout-verifier: Simula el proceso de compra usando tarjetas de test de Stripe y verifica que la factura quede en el estado correcto.
• tmux-cli-driver: Permite testear CLIs interactivos que necesitan un TTY, usando sesiones de tmux para simular la interacción.

Obtención y análisis de datos ¶

• funnel-query: Define qué eventos unir para construir el embudo signup → activación → pago, incluyendo la tabla con el user_id canónico.
• cohort-compare: Compara retención o conversión entre dos cohortes, señala diferencias significativas y enlaza a las definiciones de los segmentos.
• grafana: Contiene UIDs de datasources, nombres de clusters y una tabla de búsqueda que mapea problemas con dashboards específicos.

Automatización de procesos de equipo ¶

• standup-post: Agrega la actividad del tracker de tickets, GitHub y Slack del día anterior para generar un standup formateado. Incluye memoria: guarda cada standup en un log para comparar con el día anterior.
• create-<ticket-system>-ticket: Valida el esquema del ticket (enums, campos obligatorios) y después ejecuta el workflow post-creación: ping al reviewer, enlace en Slack.
• weekly-recap: Recopila PRs mergeados, tickets cerrados y deploys de la semana para generar un resumen formateado.

Scaffolding y plantillas ¶

• new-<framework>-workflow: Genera el scaffold de un nuevo servicio, workflow o handler con las anotaciones específicas del equipo.
• new-migration: Template de archivo de migración con los errores comunes documentados para evitar trampas habituales.
• create-app: Crea una nueva app interna con autenticación, logging y configuración de deploy preconfigurados según los estándares del equipo.

Calidad de código y revisión ¶

• adversarial-review: Lanza un subagente “de ojos frescos” que critica el código, implementa correcciones e itera hasta que los hallazgos bajan al nivel de nitpicks.
• code-style: Aplica convenciones de estilo de código que Claude no sigue bien por defecto, como reglas específicas de formateo o naming del equipo.
• testing-practices: Instrucciones sobre qué testear, cómo escribir tests y qué nivel de cobertura esperar según el tipo de código.

CI/CD y despliegue ¶

• babysit-pr: Monitoriza una PR hasta que se mergea. Reintenta CI si falla por flaky tests, resuelve conflictos de merge y activa auto-merge cuando todo pasa.
• deploy-<service>: Pipeline completo: build → smoke test → rollout gradual con comparación de tasa de errores → rollback automático si detecta regresión.
• cherry-pick-prod: Crea un worktree aislado, aplica el cherry-pick, resuelve conflictos y abre una PR con la plantilla del equipo.

Runbooks ¶

• <service>-debugging: Mapea síntomas de los servicios con más tráfico a herramientas y patrones de consulta específicos.
• oncall-runner: Obtiene la alerta activa, revisa los sospechosos habituales y formatea los hallazgos en un informe estructurado.
• log-correlator: Dado un ID de request, tira de los logs de cada sistema que haya procesado esa petición y los correlaciona.

Operaciones de infraestructura ¶

• <resource>-orphans: Encuentra pods, volúmenes u otros recursos huérfanos. Publica el hallazgo en Slack, espera un periodo de gracia, pide confirmación del usuario y ejecuta la limpieza en cascada.
• dependency-management: Implementa el flujo de aprobación de dependencias de la organización, con las reglas y excepciones específicas.
• cost-investigation: Investiga picos en la factura de almacenamiento o egress con los buckets y patrones de consulta específicos del equipo.

Hooks bajo demanda ¶

• /careful: Hook de sesión que bloquea comandos destructivos (rm -rf, DROP TABLE, force-push, kubectl delete). Se activa solo cuando trabajas en producción.
• /freeze: Hook de sesión que bloquea ediciones fuera de un directorio específico. Útil para debugging sin efectos secundarios.

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué son las Agent Skills?
Las Agent Skills son carpetas que contienen instrucciones, scripts y recursos que los agentes de IA cargan bajo demanda para mejorar su rendimiento en tareas especializadas. Funcionan en Claude Code, Claude.ai, la API de Anthropic y otros agentes que adopten el estándar abierto SKILL.md. Si quieres una guía completa de cómo instalar, crear y usar skills en distintos agentes, tenemos una guía de Agent Skills para Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode.

¿Cuántas categorías de skills define Anthropic?
Anthropic clasifica sus skills internas en 9 categorías: referencia de librerías y API, verificación de producto, obtención y análisis de datos, automatización de procesos, scaffolding y plantillas, calidad de código, CI/CD y despliegue, runbooks, y operaciones de infraestructura.

¿Qué diferencia hay entre una skill y un servidor MCP?
Un servidor MCP añade herramientas nuevas (acceso a APIs externas, bases de datos, servicios). Una skill añade conocimiento y flujos de trabajo: instrucciones sobre cómo usar esas herramientas con las convenciones de tu equipo. Se complementan.

¿Las Agent Skills funcionan solo con Claude Code?
No. Desde diciembre de 2025, Anthropic publicó las Agent Skills como estándar abierto. OpenAI las adoptó para Codex y el formato SKILL.md es compatible con otros agentes como Cursor, Windsurf, OpenCode y más.

¿Cómo decido cuándo usar una skill de referencia vs. una de scaffolding?
Si el objetivo es enseñar a Claude cómo usar una librería existente, es una skill de referencia (categoría 1). Si el objetivo es generar código nuevo a partir de una plantilla con las convenciones de tu proyecto, es scaffolding (categoría 5).

¿Qué es progressive disclosure en el contexto de skills?
Es la técnica de distribuir la información de la skill en varios archivos para que Claude solo lea lo que necesita en cada momento. En lugar de meter todo en el SKILL.md, apuntas a ficheros auxiliares que el agente consultará bajo demanda.

¿Cómo evito que mis skills consuman demasiado contexto?
El presupuesto de descripción de skills escala al 2% de la ventana de contexto. Mantén las descripciones cortas y enfocadas en triggers. Para el contenido de la skill, usa progressive disclosure y separa la información en ficheros auxiliares.

¿Puedo medir si mis skills se usan?
Sí. Anthropic usa un hook PreToolUse para registrar cada invocación de skill. El código está disponible en un gist público y se puede adaptar a tu equipo para identificar skills populares y las que necesitan mejoras.

¿Cómo comparto skills con mi equipo?
Hay dos mecanismos: incrustarlas en el repositorio bajo .claude/skills/ (para equipos pequeños) o crear un marketplace interno de plugins (para equipos grandes). El marketplace permite que cada persona instale solo las skills que necesita.

¿Qué hago si mi skill no se activa cuando espero?
Revisa la descripción en el frontmatter. La descripción no es un resumen para humanos, es una instrucción de activación para el modelo. Incluye los triggers concretos: las frases que un usuario diría cuando necesita esa skill.

Fuentes ¶

• Skills at Anthropic: How We Build and Use Them — Thariq Shihipar, Anthropic (2025)
• Extend Claude with skills — Documentación oficial de Claude Code
• Agent Skills Overview — Claude API Docs
• Equipping agents for the real world with Agent Skills — Blog de ingeniería de Anthropic (octubre 2025)
• Agent Skills in the Wild: An Empirical Study of Security Vulnerabilities at Scale — arXiv (2026)
• Repositorio público de skills de Anthropic — GitHub
• Hook de medición de skills — Gist de Thariq Shihipar
• Stack Overflow Developer Survey 2024 — Stack Overflow
• GitHub Octoverse 2025 — GitHub Blog
• Developer Productivity Statistics with AI Tools 2026 — Index.dev
• GitHub Copilot Statistics 2026 — Quantumrun Foresight
• JetBrains Developer Ecosystem 2024 — JetBrains

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