shadcn/improve: la skill que hace útiles a modelos baratos

Tienes un modelo caro que razona como un arquitecto con veinte años de oficio y otro barato que pica código a toda velocidad pero se pierde en cuanto el plan tiene un hueco.

¿A cuál le das el repo?

shadcn, el autor de shadcn/ui, ha respondido con una skill: al caro le das el repo para pensar, y al barato le das un plan tan bien escrito que no tenga que pensar. La skill se llama improve, vive en github.com/shadcn/improve y en cinco meses ha pasado de las 11.000 estrellas en GitHub. No escribe ni una línea de tu código. Su único entregable son ficheros markdown en una carpeta plans/.

Lo que vas a encontrar aquí:

• Cómo instalar la skill con npx skills en Claude Code, Codex, Cursor u OpenCode.
• Cómo se usa en el día a día: la primera auditoría, las variantes (quick, branch, plan, execute, reconcile) y el flujo completo de una sesión.
• Qué tiene por dentro: las reglas duras, las cuatro fases del flujo y las nueve categorías de auditoría.
• Por qué sus planes los puede ejecutar un modelo mucho más pequeño sin descarrilar, que es la parte que más merece la pena estudiar.
• Qué ideas puedes robarle aunque nunca la instales.

¿Qué es improve y qué problema resuelve? ¶

improve es una Agent Skill que audita un repositorio y escribe planes de implementación para que los ejecute otro agente, normalmente uno con un modelo más barato. El README lo resume en tres líneas:

you          →  /improve                    (expensive model, advises)
plans/       →  001-fix-n-plus-one.md       (self-contained specs)
other agent  →  implements, tests, ships    (cheap model, executes)

La idea de fondo es económica. Hay partes del trabajo donde la inteligencia del modelo se nota mucho: entender un código que no conoces, decidir qué merece la pena tocar, detectar que dos copias de la misma función ya se han separado. Y hay partes donde un modelo modesto rinde de sobra si le das instrucciones exactas: mover un bloque a una función, actualizar dos llamadas, escribir cuatro tests siguiendo un patrón.

improve se queda con la primera parte y te entrega la segunda empaquetada. La propia skill lo dice así: “The plan is the product”. El plan es el producto, y de su calidad depende que el ejecutor acierte.

Si alguna vez has usado el modo opusplan de Claude Code, o has repartido trabajo entre modelos siguiendo una guía como qué modelo de Claude usar para cada tarea, esto te sonará. La diferencia es que improve no deja ese reparto a tu criterio en cada prompt. Lo convierte en un proceso con reglas, plantillas y verificaciones.

🔑 improve no es una herramienta para que el modelo barato sea más listo. Es una herramienta para que el modelo barato no necesite serlo: todo lo que tendría que deducir ya viene escrito en el plan.

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¿Cómo se instala improve con npx skills? ¶

Con un comando desde la raíz de tu proyecto:

npx skills add shadcn/improve

npx skills es el instalador universal de Agent Skills que mantiene Vercel Labs (vercel-labs/skills). Según su README, soporta OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor y otros 75 agentes, y necesita Node.js 22.20 o superior. Si ya lo usaste con caveman o con las skills de Matt Pocock, el flujo es el mismo: el CLI detecta qué agentes tienes instalados, te pregunta en cuáles quieres la skill y la deja en su carpeta.

Por defecto se instala en el proyecto actual. Si la quieres disponible en todos tus repos, añade -g:

npx skills add shadcn/improve -g

Y si solo quieres instalarla para un agente concreto sin pasar por el menú interactivo:

npx skills add shadcn/improve -a claude-code

¿Dónde acaba cada cosa? Depende del agente. La tabla de rutas que publica el propio CLI deja estas para los más habituales:

El CLI, por defecto, crea symlinks desde cada agente hacia una copia canónica, así que si instalas la skill en tres agentes solo hay una fuente de verdad. Si tu sistema no se lleva bien con los symlinks, tienes --copy.

Para el mantenimiento, los comandos de siempre:

# Ver qué skills tienes instaladas
npx skills list

# Comprobar si hay versiones nuevas
npx skills check

# Actualizar improve
npx skills update improve

¿Y si uso Claude Code y prefiero el marketplace de plugins? ¶

También puedes. Desde junio de 2026 el repo incluye un .claude-plugin/marketplace.json y un plugin.json, así que Claude Code lo reconoce como marketplace con un único plugin llamado improve. La ventaja del plugin es que las actualizaciones las gestiona Claude Code. La del CLI es que el mismo comando te sirve para cualquier agente del equipo, que es lo que yo te recomiendo si en tu equipo conviven varios.

💡 Instálala en el proyecto, no en global, si vas a commitear los planes. Así quien clone el repo tiene la misma skill que generó los planes y puede ejecutar /improve reconcile sin preguntarte nada.

¿Cómo se usa /improve en tu repositorio? ¶

Abres tu agente en el repo y escribes /improve. A partir de ahí la skill hace un mapa del proyecto, lo audita, te enseña una tabla de hallazgos y espera a que elijas cuáles quieres convertir en planes.

Este es el recorrido completo de una primera sesión, tal y como lo describe el README:

1. Ejecutas /improve (o /improve quick si quieres gastar poco en la primera vuelta).
2. La skill mapea el repo, lo audita y vuelve con una tabla de hallazgos ordenada por rentabilidad.
3. Respondes con lo que quieres planificar: “planifica la 1, la 3 y la 5”.
4. Los planes aparecen en plans/, uno por fichero, con un índice y el orden recomendado. Los lees. Están hechos para revisarse.
5. Le pasas un plan a cualquier agente (“implementa plans/001-*.md”) o dejas que la skill lo despache: /improve execute 001.
6. En la siguiente sesión, /improve reconcile limpia el backlog: verifica lo que se terminó, refresca lo que se ha quedado viejo y desbloquea lo atascado.

El paso 3 importa más de lo que parece. La skill tiene escrito que debe esperar tu selección y que no debe generar “30 plans nobody asked for”. Si se ejecuta sin nadie delante, escribe planes solo para los 3-5 hallazgos más rentables y deja anotado en el índice que fue una decisión por defecto.

¿Qué variantes tiene el comando? ¶

Aquí está la chuleta completa. Merece la pena tenerla a mano porque cada variante cambia mucho el coste de la sesión:

Los modificadores se combinan: /improve quick security o /improve deep --issues son invocaciones válidas.

¿Qué variantes usarás más? ¶

Si yo tuviera que quedarme con tres, serían branch, plan y execute.

branch es la que tiene más pinta de convertirse en costumbre. Antes de abrir una pull request, audita solo los ficheros que has tocado desde el punto en que te separaste de la rama principal, más quienes los importan. Y etiqueta cada hallazgo como introduced (lo ha metido tu rama) o pre-existing (ya estaba en esos ficheros). Esa separación es pura salud mental: no te culpa de la deuda que heredaste, pero tampoco te deja construir encima de ella sin enterarte.

plan <descripción> es para cuando ya sabes lo que quieres. Nada de auditoría: reconocimiento del repo, la investigación justa y un plan. Si la descripción es ambigua, primero intenta resolver cada duda leyendo el código, y solo lo que no puede resolver te lo pregunta, de una en una y con una respuesta recomendada. Es primo hermano de /grill-me, pero con el código como primera fuente antes de molestarte.

execute <plan> cierra el círculo y lo vemos con calma más abajo, porque es donde se ve la gracia de todo el sistema.

⚠️ Si le pides a improve que implemente algo, se va a negar. Está en sus reglas: declina y te señala el plan, o te ofrece execute. Lo hace a propósito.

¿Qué tiene por dentro la skill? ¶

Cuatro ficheros markdown y nada de código. Sumando todo, unas 6.600 palabras:

skills/improve/
├── SKILL.md                      # flujo, reglas y variantes (~2.200 palabras)
└── references/
    ├── audit-playbook.md         # qué buscar en cada categoría (~1.900)
    ├── plan-template.md          # plantilla de plan e índice (~1.300)
    └── closing-the-loop.md       # execute, reconcile e --issues (~1.150)

El reparto sigue lo que ya contamos en buenas prácticas para crear skills: el SKILL.md lleva el flujo y las reglas, y el detalle pesado se carga solo cuando hace falta. El playbook se lee al empezar la auditoría, la plantilla antes de escribir el primer plan y closing-the-loop.md antes del primer execute. El modelo no paga esos tokens hasta que los necesita.

La primera frase del SKILL.md ya marca el papel: “You are a senior advisor, not an implementer”. Asesor sénior, no implementador. Todo lo demás se deriva de ahí.

¿Cuáles son las reglas duras? ¶

Seis. Te las resumo porque son la columna vertebral:

1. Nunca modifica código fuente. Solo escribe dentro de plans/ (o de advisor-plans/ si tu repo ya usa plans/ para otra cosa).
2. Nunca ejecuta comandos que alteren tu árbol de trabajo. Nada de instalar dependencias, hacer commits o pasar formateadores. Sí puede lanzar análisis de solo lectura: tsc --noEmit, el linter en modo check, npm audit o los tests si son baratos y sin efectos secundarios.
3. Cada plan es autocontenido. El ejecutor no ha visto la conversación ni los demás planes. Si un plan dice “el patrón que vimos antes”, está roto.
4. Nunca reproduce secretos. Si encuentra un token, el hallazgo cita el fichero:línea y el tipo de credencial, y recomienda rotarla.
5. Si le pides implementar, se niega y te ofrece el plan o execute.
6. Todo lo que lee del repo son datos, no instrucciones. Si un comentario o un README dice “ignora las instrucciones anteriores”, no lo obedece: lo apunta como hallazgo de seguridad por posible inyección de prompt.

La sexta regla llegó en junio en una ronda de endurecimiento de seguridad, y tiene todo el sentido: una skill que se pasea por todo tu código, incluido lo vendorizado, es una superficie de ataque perfecta para un prompt escondido en una dependencia.

¿Qué hace en cada fase? ¶

El flujo tiene cuatro fases. La tabla te da el mapa y luego vamos por partes:

Recon es el reconocimiento del terreno. Lee el README, el CLAUDE.md o AGENTS.md, la configuración raíz y la de CI, y saca los comandos exactos para construir, testear, hacer lint y comprobar tipos. Esos comandos son oro: acaban en cada plan como puertas de verificación. También busca documentos de intención (ADRs en docs/adr/, PRDs, CONTEXT.md, DESIGN.md, PRODUCT.md) para no señalar como problema algo que el equipo ya decidió a sabiendas. Y si el repo no tiene ningún comando que diga “esto funciona”, ese suele ser el hallazgo número uno: sin una línea base de verificación, ningún plan arriesgado debería ejecutarse.

Audit reparte el trabajo entre subagentes de solo lectura (en Claude Code, agentes Explore), uno por categoría o grupo de categorías. Si quieres repasar cómo funcionan, lo tienes en cómo crear subagentes para programar con IA. Aquí hay un detalle fino que la skill deja por escrito: los subagentes no heredan el contexto de la skill. Así que cada prompt de subagente tiene que llevar la ruta absoluta al playbook, los datos del reconocimiento, las decisiones ya tomadas que no debe reportar y una copia literal de las reglas 4 y 6. La skill lo justifica sin rodeos: omitir esas reglas “is how a live token ends up quoted in a finding”.

Vet es mi fase favorita. La skill asume que los subagentes exageran (“subagents over-report”) y obliga al asesor a abrir cada fichero citado antes de enseñarte nada. Espera tres tipos de fallo: comportamiento intencionado reportado como bug, evidencia mal atribuida (hallazgo real, fichero equivocado) y duplicados entre subagentes. Lo que se descarta se apunta en el índice, en una sección de “considerado y rechazado”, para que la próxima auditoría no lo vuelva a sacar.

Plan escribe un fichero por hallazgo elegido, y antes apunta el commit actual con git rev-parse --short HEAD. Ese SHA va estampado en el plan y luego sirve para detectar si el código ha cambiado desde que se escribió. Otra regla que me parece de manual: los extractos de código salen de sus propias lecturas, nunca del informe de un subagente. Los números de línea que da un subagente son pistas, no hechos.

¿Qué busca en la auditoría? ¶

Nueve categorías, cada una con su lista de patrones en el playbook:

• Corrección y bugs (excepciones tragadas, promesas sin await, default: que no hace nada).
• Seguridad (credenciales, inyección, control de acceso, configuración de producción).
• Rendimiento (N+1, complejidad cuadrática, cachés que faltan).
• Cobertura de tests (qué código sin tests es peligroso, no el porcentaje).
• Deuda técnica y arquitectura (duplicación, módulos dios, patrones inconsistentes).
• Dependencias y migraciones.
• DX y herramientas (incluido que falte un CLAUDE.md o AGENTS.md).
• Documentación.
• Dirección: qué funcionalidades construir después.

La última categoría tiene una regla que me encantaría ver en más sitios: toda sugerencia de producto tiene que citar evidencia del propio repo. “Añade modo oscuro” o “añade IA” no cuentan, porque valdrían para cualquier proyecto. Valen los TODO agrupados en torno a un tema, las promesas del README sin código detrás, las asimetrías (exportas pero no importas, creas pero no hay creación masiva) o lo que la arquitectura ya hace casi gratis.

Cada hallazgo vuelve con el mismo formato: evidencia con fichero:línea, impacto concreto, esfuerzo (S, M o L), riesgo del propio arreglo y confianza. La prioridad se calcula como impacto dividido entre esfuerzo, descontando por confianza y por riesgo. Y se permite, se pide incluso, el veredicto “no merece la pena”.

La profundidad depende del nivel de esfuerzo que elijas:

Sea cual sea el nivel, el informe final tiene que decir qué no se auditó. Si la auditoría no confiesa sus límites, acabas creyendo que lo que no aparece está bien, y quizá nadie lo miró.

El método detrás del plan

Que tu agente escriba planes que se puedan ejecutar, con o sin improve

Te llevas los patrones para estresar un plan antes de implementarlo: subagentes antagónicos, un revisor de planes y el cierre con checklist y prueba de concepto.

Destripar el método →

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¿Qué hace que un plan lo pueda ejecutar un modelo más tonto? ¶

Que el plan se escribe pensando en el ejecutor más débil posible. La plantilla lo describe como un modelo que no ha visto la sesión del asesor, que puede ser mucho más pequeño, “competent at following explicit instructions and weak at filling gaps, recovering from ambiguity, or knowing when to stop”. Bueno siguiendo instrucciones explícitas, malo rellenando huecos, recuperándose de la ambigüedad o sabiendo cuándo parar.

Si te paras a pensarlo, es la descripción de cualquier modelo pequeño. Y de cualquier compañero nuevo en su primer día.

Contra esas tres debilidades, la plantilla pone tres propiedades:

Esto es Spec Driven Development llevado al extremo, con una diferencia: aquí la spec no la escribes tú para el agente, la escribe un agente caro para otro barato.

¿Qué secciones tiene un plan? ¶

Un plan de improve sigue siempre la misma estructura:

• Un bloque inicial de instrucciones para el ejecutor y un drift check (git diff --stat <SHA>..HEAD -- <ficheros>) que se ejecuta antes de tocar nada.
• Status: prioridad, esfuerzo, riesgo, dependencias, categoría y el commit en el que se planificó.
• Why this matters: de dos a cinco frases con el problema, su coste y lo que mejora.
• Current state: los ficheros implicados, extractos del código tal y como está hoy y las convenciones que hay que imitar.
• Commands you will need: tabla con propósito, comando y resultado esperado.
• Scope: qué ficheros puedes tocar y cuáles no, aunque parezcan relacionados.
• Git workflow, Steps, Test plan, Done criteria, STOP conditions y Maintenance notes.

El “Why this matters” tiene pinta de relleno, pero la plantilla explica que la intención es lo que permite que el ejecutor tome una decisión correcta cuando un detalle no cuadra. Un modelo pequeño que sabe para qué está haciendo algo se equivoca menos que uno que solo sabe qué hacer.

¿Cómo es un plan real? ¶

El repo incluye uno de muestra, generado al pasar /improve por shadcn/ui en el commit 1994caba0. El hallazgo: search.ts y view.ts repetían la misma lógica de resolución de configuración, y las dos copias ya se habían separado. Una arrancaba con createConfig({style: "new-york", ...}) y la otra con configWithDefaults({}). El propio código tenía un TODO reconociendo la duplicación.

El plan propone extraer una función resolveShadowConfig en registry/config.ts, en tres pasos. Así termina cada uno:

### Step 3: Switch `view.ts` to the helper

Replace the block at ~36–55 with `resolveShadowConfig(options.cwd)`
(no seed — preserves its current bare-defaults behavior). Clean up unused imports.

**Verify**: `pnpm shadcn:test` → pass; `pnpm check` → exit 0;
`grep -rn "shadow config" packages/shadcn/src/commands/` → no matches.

Fíjate en la verificación. No dice “comprueba que funciona”. Dice qué comando ejecutar y qué debe salir, incluido un grep que tiene que volver vacío. El ejecutor no tiene que juzgar nada.

Y las condiciones STOP son específicas de este plan, no relleno:

## STOP conditions

Stop and report back (do not improvise) if:

- The code at the locations above doesn't match the excerpts (drift since `1994caba0`).
- The seeding difference between search and view turns out to be load-bearing
  in a way the `seed` parameter can't express.
- Removing the block from either command requires touching files outside
  the in-scope list.

Mira la segunda condición. El asesor sospecha que la diferencia entre las dos copias fue un despiste, pero no lo sabe. Así que en lugar de pedirle al ejecutor que decida, le dice: si resulta que esa diferencia importa, para y avisa.

🛡️ Las condiciones STOP son la pieza que más le falta a los prompts que escribimos a mano. Ante algo inesperado, un modelo pequeño improvisa, y esa improvisación no la quieres cerca de tu código.

¿Cómo cierra el ciclo con execute y reconcile? ¶

Con un ejecutor aislado en un worktree y una revisión de jefe técnico. /improve execute 001 comprueba primero tres cosas: que el repo es de git, que las dependencias del plan están marcadas como terminadas y que el código no ha cambiado desde que se escribió el plan. Si ha cambiado, primero actualiza el plan.

Luego lanza un único subagente ejecutor en un worktree aislado. El modelo por defecto es Sonnet, y puedes nombrar otro: /improve execute 003 haiku. Si te preguntas qué rinde Haiku en estas tareas, tienes los números en el análisis de Haiku 5.5.

Al ejecutor le llega el plan entero pegado en el prompt (el worktree solo contiene lo commiteado, y tu carpeta plans/ puede no estarlo) más un preámbulo que es un prompt para modelos pequeños que merece la pena copiar:

You are the executor for the implementation plan below. Follow it step by
step. Run every verification command and confirm the expected result before
moving on. Touch only the files listed as in scope. If any STOP condition
occurs, stop immediately and report. Do not improvise around obstacles.
[...] Before reporting, audit every claim in your report against an actual
tool result from this session — only report what you can point to evidence
for; if a verification failed or was skipped, say so plainly.

Esa última instrucción ataca el vicio más conocido de los modelos pequeños: decir que algo pasó cuando no pasó. Y el informe tiene un formato fijo (STATUS, STEPS, STOPPED BECAUSE, FILES CHANGED, NOTES) para que no haya prosa en la que esconderse.

Después viene la revisión, que la skill llama “the advisor’s real job here”:

1. Vuelve a ejecutar cada criterio de terminado en el worktree. No se fía del informe.
2. Comprueba el alcance con git diff --stat. Un fichero fuera de la lista suspende la revisión, sin discusión.
3. Lee el diff completo y lo contrasta con el “Why this matters” y con las convenciones del repo.
4. Audita los tests nuevos, porque “executors game criteria”: un test que no afirma nada pasa en verde y no demuestra nada.

El veredicto tiene tres salidas. APPROVE si todo cuadra (y el merge sigue siendo cosa tuya, nunca de la skill). REVISE con feedback concreto al mismo ejecutor, con un máximo de dos rondas. BLOCK si se dispara una condición STOP o se agotan las revisiones, y entonces el asesor reescribe el plan con lo aprendido.

La revisión tiene un matiz que me gusta mucho. “No improvises” está para evitar desvíos silenciosos. Si el ejecutor choca con un obstáculo real, se adapta lo mínimo y lo explica en NOTES, ha hecho lo correcto y se le juzga por el resultado. Lo que se castiga es el desvío sin documentar.

¿Para qué sirve reconcile? ¶

Para que plans/ no se convierta en un cementerio de buenas intenciones. /improve reconcile recorre el índice y actúa según el estado de cada plan: verifica que los terminados siguen cumpliendo sus criterios en el HEAD actual, investiga los bloqueados y los reescribe, avisa de los que llevan demasiado “en progreso” (probablemente murió un ejecutor a medias) y pasa el drift check a los pendientes. Si un hallazgo ya no existe porque alguien lo arregló de paso, lo marca como rechazado por “fixed independently”.

Y --issues publica cada plan como issue de GitHub con el mismo cuerpo. Gracias a que los planes son autocontenidos, el issue no necesita ninguna edición para que lo entienda quien lo coja, persona o agente. Antes de publicar comprueba si el repo es público y, si lo es, te pide confirmación explícita para cualquier plan que describa una vulnerabilidad o la ubicación de una credencial.

¿Qué puedes robarle a improve aunque no lo instales? ¶

La forma de escribir instrucciones para un modelo que no es el tuyo. Aunque nunca ejecutes /improve, la skill es un curso condensado de cómo delegar en modelos baratos. Estas son las ideas que yo me llevaría a cualquier prompt o skill propia:

• Escribe para el ejecutor más débil. Si un modelo pequeño puede seguir tu instrucción sin preguntar nada, uno grande también.
• Cada paso termina en un comando y su salida esperada. “Asegúrate de que funciona” es una opinión. pnpm test → all pass es un hecho.
• Di qué no se toca. La lista de fuera de alcance evita más destrozos que la de dentro.
• Escribe condiciones STOP específicas. Piensa qué suposición tuya puede ser falsa y dile al modelo qué hacer si lo es.
• Estampa el commit. Un plan sin fecha de caducidad se ejecuta sobre código que ya no existe.
• Separa quién propone de quién verifica. El ejecutor no se corrige a sí mismo: alguien vuelve a ejecutar los criterios.
• Desconfía de tus propios subagentes. Relee la evidencia antes de presentarla.
• Apunta lo que descartas y por qué. Te ahorra volver a discutirlo en la próxima sesión.

Puedes aplicar cualquiera de estas ideas mañana, con el modelo que ya pagas.

💡 Si solo te llevas una cosa: la próxima vez que le pidas algo a un modelo barato, termina cada paso con “Verify: comando → resultado esperado”. Notarás la diferencia en la primera tarea.

¿Cuándo no compensa usar improve? ¶

Cuando el repo es pequeño, la tarea es trivial o no tienes cómo verificar nada. Una skill con cuatro fases, subagentes en paralelo y revisión posterior tiene un coste fijo. Para cambiar el texto de un botón, es matar moscas a cañonazos.

Hay otros límites que conviene tener claros antes de lanzarte:

• La auditoría estándar gasta tokens de verdad. Hasta cuatro subagentes a la vez con el modelo caro de asesor. Empieza con quick y sube si te convence. Si te preocupa el consumo, en cómo ahorrar tokens en Claude Code tienes trucos que también aplican aquí.
• execute exige un agente que sepa lanzar subagentes en worktrees aislados. Claude Code lo hace. Si tu agente no puede, la skill te lo dice y te deja el plan para que lo ejecutes a mano o con otra herramienta.
• Sin tests ni build fiables, los planes cojean. Las puertas de verificación son comandos de tu repo. Si no existen, la skill te propondrá crearlos primero, y tiene razón.
• Es un proyecto joven. Versión 1.0.0, creado en junio de 2026 y con buena parte de sus reglas de seguridad añadidas en las primeras semanas vía pull requests de la comunidad. Funciona, pero espera cambios.

Y un aviso de convivencia: la skill escribe en plans/. Si en tu repo esa carpeta ya existe con otro propósito, usará advisor-plans/, pero conviene que lo sepa tu equipo antes de que aparezca en un commit.

TL;DR ¶

• 🧠 improve es una skill de shadcn que usa el modelo caro para auditar y planificar, y deja la ejecución a un modelo barato.
• 📦 Se instala con npx skills add shadcn/improve en Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode y decenas de agentes más.
• 🔁 El flujo es recon, auditoría en nueve categorías con subagentes, verificación de cada hallazgo y un plan por hallazgo elegido.
• ✅ Los planes funcionan con modelos pequeños porque son autocontenidos, tienen verificación por comando en cada paso y condiciones STOP concretas.
• 🛠️ execute lanza un ejecutor en un worktree aislado y lo revisa como un jefe técnico; reconcile mantiene vivo el backlog.

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué es shadcn/improve? ¶

Es una Agent Skill publicada por shadcn que audita un repositorio y escribe planes de implementación en la carpeta plans/. No modifica tu código: su trabajo es entender el proyecto, priorizar mejoras y dejar especificaciones que pueda ejecutar otro agente, normalmente con un modelo más barato.

¿Cómo se instala la skill improve? ¶

Desde la raíz del proyecto ejecutas npx skills add shadcn/improve. El CLI de skills detecta tus agentes y la instala en la carpeta de cada uno; con -g queda disponible en todos tus proyectos. En Claude Code también puedes añadir el repo como marketplace de plugins.

¿Con qué agentes funciona improve? ¶

Con cualquiera que soporte el formato de Agent Skills: Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini CLI y otros. La variante execute necesita además que el agente pueda lanzar subagentes en un worktree aislado; si no puede, la skill te deja el plan para ejecutarlo a mano.

¿improve modifica mi código? ¶

No. Su primera regla dura prohíbe editar código fuente; solo escribe en plans/ o advisor-plans/. En execute, el código lo edita un subagente separado dentro de un worktree desechable, y el merge siempre lo decides tú.

¿Qué modelo usa improve para ejecutar los planes? ¶

Por defecto, execute despacha el plan a un subagente con Sonnet. Puedes indicar otro en la invocación, por ejemplo /improve execute 003 haiku. El asesor que audita y revisa es el modelo con el que tengas abierta la sesión.

¿Qué diferencia hay entre /improve quick, standard y deep? ¶

quick revisa solo las zonas calientes del repo en corrección, seguridad y tests, y devuelve unos seis hallazgos de confianza alta. standard, el nivel por defecto, cubre las nueve categorías con hasta cuatro subagentes. deep recorre todo el repo con hasta ocho subagentes e incluye hallazgos de confianza baja para investigar.

¿Para qué sirve /improve branch? ¶

Para auditar solo lo que cambia tu rama antes de abrir una pull request. Toma los ficheros modificados desde el punto de separación con la rama principal y los que los importan, y marca cada hallazgo como introducido por tu rama o preexistente.

¿Qué contiene un plan generado por improve? ¶

Instrucciones para el ejecutor, un drift check con el commit de origen, estado y prioridad, el porqué del cambio, extractos del código actual, comandos de verificación, alcance permitido y prohibido, pasos con su verificación, plan de tests, criterios de terminado comprobables por máquina, condiciones STOP y notas de mantenimiento.

¿Por qué los planes de improve funcionan con modelos más pequeños? ¶

Porque se escriben para el ejecutor más débil posible: todo el contexto va dentro del fichero, cada paso termina con un comando y su resultado esperado, y hay condiciones explícitas para parar en vez de improvisar. El modelo pequeño no tiene que deducir ni juzgar, solo seguir y verificar.

¿Puedo publicar los planes como issues de GitHub? ¶

Sí, con el modificador --issues, por ejemplo /improve --issues. Cada plan se publica con gh issue create y la URL queda anotada en el plan y en el índice. Si el repo es público, la skill pide confirmación antes de publicar planes con información sensible de seguridad.

Fuentes ¶

• shadcn/improve en GitHub: README, SKILL.md y las referencias audit-playbook.md, plan-template.md y closing-the-loop.md.
• Plan de ejemplo sobre shadcn/ui
• vercel-labs/skills: CLI npx skills y tabla de agentes soportados.
• Agent Skills: especificación del formato.

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