Visual Explainer: skill que explica cualquier cosa con HTML

Le pides a tu agente de IA que te dibuje la arquitectura de una aplicación.

Y te suelta una caja de texto con cuatro guiones, dos pipes verticales y unas flechas que parecen hechas con palillos.

Repites la petición. “Hazlo bonito, por favor”.

Y vuelve con la misma caja, pero esta vez con bordes dobles.

Esto es lo que pasa cuando un modelo de lenguaje se enfrenta a algo que no es texto plano. Tú quieres cajas, conexiones, jerarquía visual. El agente sabe escupir caracteres Unicode de dibujo de cajas. La unión de ambas cosas produce ese “diagrama” del que luego te avergüenzas cuando alguien del equipo lo ve en una reunión.

Hay una skill que rompe el círculo. Se llama Visual Explainer, la ha publicado Nico Bailon en GitHub bajo licencia MIT y resuelve un problema que no sabías que tenías hasta que la pruebas: convierte cualquier petición visual en una página HTML autocontenida que se abre en el navegador con tipografía buena, diagramas Mermaid interactivos y soporte para modo claro y oscuro.

En este post repasamos:

• Qué hace esta skill y por qué importa más de lo que parece
• Cómo instalarla en Claude Code, Codex, Pi, OpenCode y Cursor
• Los ocho comandos que trae y para qué sirve cada uno
• El modo presentación: convertir cualquier resultado en slide deck
• Cómo está construida por dentro y qué limitaciones tiene

El problema real: tu agente no sabe dibujar ¶

Los agentes de IA caen siempre en ASCII art cuando les pides un diagrama, y no es culpa tuya ni del modelo: es una limitación del medio. El terminal es un canvas monoespaciado y los modelos generan tokens de texto. Junta las dos cosas y obtienes lo que todos hemos visto demasiadas veces.

Y el problema no es marginal. Según el State of the Developer Ecosystem Report 2025 de JetBrains, basado en 24.534 desarrolladores de 194 países, el 85% de developers ya usa herramientas de IA con regularidad y el 62% depende de al menos un asistente de código o agente. Es decir: la mayoría de developers en activo está pidiéndole diagramas a su agente todos los días. Y la mayoría está recibiendo cajitas de guiones.

Las tablas son peor. Pide a tu agente que compare quince requisitos contra un plan de implementación. Lo que recibes es un muro de pipes, guiones y celdas que se cortan al llegar al final del terminal. La información está ahí, pero leerla es un ejercicio de paciencia. Si has hecho la prueba en serio, sabes a qué me refiero.

Y aquí viene un dato que duele un poco: según un estudio de SurveyMonkey citado por MoldStud, el 60% de developers consideran los diagramas cruciales para entender diseños complejos, mientras que solo el 23% se conforma con descripciones de texto. Traducido: dos de cada tres developers que reciben uno de esos diagramas ASCII se quedan con cara de “vale, ¿pero qué pone aquí?”.

💡 La idea clave es esta: Visual Explainer no intenta mejorar el ASCII art. Lo descarta entero y abre el navegador. Tipografía real, animaciones, zoom en los diagramas. Cero dependencias salvo un navegador.

Si has llegado hasta aquí porque trabajas con agentes y quieres entender el ecosistema de skills que los rodea, en Web Reactiva tienes una guía completa de Agent Skills que cubre Claude Code, Codex, Cursor y OpenCode.

Qué hace en concreto esta skill ¶

Visual Explainer es una agent skill que intercepta cualquier petición visual de tu agente y la convierte en un archivo HTML autocontenido que se abre solo en el navegador. Es decir: un paquete de instrucciones, plantillas y referencias que se cargan en el contexto de tu agente solo cuando hacen falta. Cuando detecta que vas a generar algo visual (un diagrama, una comparativa, un plan), lee las instrucciones de la skill y produce un archivo HTML en lugar de pintar texto en el terminal.

El archivo se guarda en ~/.agent/diagrams/ y se abre solo en tu navegador por defecto. Todo el CSS y JavaScript va embebido en el mismo archivo, así que puedes compartirlo, archivarlo o enviarlo por correo sin preocuparte por dependencias externas.

Lo bonito es que se activa también de forma proactiva. ¿Recuerdas la tabla horrible de quince requisitos? Pues si el agente está a punto de generar una tabla con cuatro filas o más y tres columnas, la skill le obliga a generar HTML directamente. Tú no tienes que pedirlo. Lo hace porque sabe que esa tabla en el terminal va a quedar fatal.

¿Y cómo lo sabe? Porque la skill misma se lo dice. En su archivo principal hay una instrucción explícita: “When you’re about to dump a complex table in the terminal (4+ rows or 3+ columns), it renders HTML instead”. Esto es la magia de las skills bien diseñadas. No solo dan capacidades nuevas. También modifican el comportamiento por defecto del agente.

Las skills de agentes son un estándar relativamente nuevo. Según el análisis de SwirlAI, Anthropic publicó el estándar abierto el 18 de diciembre de 2025, y en cuestión de semanas lo adoptaron OpenAI (Codex CLI y ChatGPT), Google (Gemini CLI), GitHub Copilot y Cursor. Hoy, marketplaces como SkillsMP indexan más de 400.000 skills. Visual Explainer es una de las que merece la pena seguir.

La siguiente capa de tu workflow

Cuando la skill ya está dentro del agente, lo siguiente es verificarla

Verás cómo revisar lo que generan los agentes con skills cargadas: pruebas con Playwright, casos Gherkin y un adversarial review entre modelos antes de que un fallo te salga caro.

Ver el método entero →

Masterclass en directo · Para agentes con skills cargadas

Para qué vas a usarla en tu día a día ¶

Cualquier situación donde necesites visualizar algo técnico y el terminal se quede corto. Olvídate de “para diagramas”. Eso es muy general. Aquí van situaciones reales que cualquier developer reconoce.

Cuando heredas un proyecto y necesitas entender el flujo. Le pides al agente que dibuje cómo viajan los datos desde la petición HTTP hasta la base de datos. El agente lee tu código, identifica las capas y te suelta un diagrama Mermaid interactivo con zoom y panning. Lo abres en el navegador y entiendes en treinta segundos lo que en ASCII no hubieras pillado ni en diez minutos. Igual que cuando aprendes a conducir una autovía nueva: el mapa te ahorra los rodeos que harías a base de intuición.

Cuando vas a revisar un pull request grande. El comando /diff-review analiza el diff de Git, genera un dashboard con métricas (líneas añadidas, ficheros modificados, complejidad), una comparativa visual de la arquitectura antes y después, y un análisis Good/Bad/Ugly de los cambios. La diferencia con leerte el diff en el terminal es del cielo a la tierra.

Cuando quieres documentar una decisión técnica. En lugar de escribir un ADR en markdown que nadie va a leer (admitámoslo, los ADRs los abrimos cuando ya es demasiado tarde), generas una página HTML con la decisión, las alternativas consideradas y los trade-offs. La compartes con el equipo y todos la leen porque entra por los ojos.

Cuando comparas alternativas. Quince frameworks frontend, ocho bases de datos, doce proveedores cloud. La skill detecta que es una tabla compleja y la convierte en HTML con cabecera sticky, filas alternadas y badges de estado.

🔑 Cualquier cosa que necesite ser visual y se quede a mitad de camino en el terminal, esta skill la rescata.

El State of the Developer Ecosystem 2025 reporta que el 19% de developers que usa IA ya ahorra ocho horas o más a la semana (un workday completo), frente al 9% que lo afirmaba en 2024. Una skill como Visual Explainer juega justo en esa franja: tareas que antes te llevaban media hora explicando con palabras ahora se resuelven con un comando.

Cómo se instala en cada agente ¶

Visual Explainer soporta seis agentes distintos con configuración específica para cada uno. No es solo “copia esta carpeta”. Cada agente tiene su forma de cargar skills y prompts, y la instalación se adapta.

En Claude Code ¶

El sistema de plugins de Claude Code permite añadir un marketplace y luego instalar el plugin con dos comandos. Si quieres conocer el ecosistema entero antes de meterte en uno concreto, tenemos un repaso de los 15 plugins más populares de Claude Code que te da contexto.

/plugin marketplace add nicobailon/visual-explainer
/plugin install visual-explainer@visual-explainer-marketplace

Claude Code namespacea los comandos como /visual-explainer:diff-review, /visual-explainer:generate-slides y así con todos. Es algo a tener en cuenta cuando los invoques.

En Pi ¶

Pi es un agente que merece la pena conocer si quieres flexibilidad de skills entre proyectos. La instalación es directa desde el repositorio de GitHub:

pi install git:github.com/nicobailon/visual-explainer

También puedes clonar el repo y hacer la instalación desde local si prefieres tener el código a mano. Si vienes del instalador antiguo basado en curl, hay que borrar los archivos previos para evitar conflictos. El proyecto documenta los comandos exactos para la limpieza.

En Codex CLI ¶

Aquí toca clonar y copiar. Codex usa rutas específicas para skills (~/.codex/skills/) y prompts (~/.codex/prompts/). El proceso son cuatro comandos:

git clone --depth 1 https://github.com/nicobailon/visual-explainer.git /tmp/visual-explainer
mkdir -p ~/.codex/skills ~/.codex/prompts
cp -R /tmp/visual-explainer/plugins/visual-explainer ~/.codex/skills/visual-explainer
cp /tmp/visual-explainer/plugins/visual-explainer/commands/*.md ~/.codex/prompts/

Una vez instalada, invocas la skill con $visual-explainer o pides al agente que use “the visual-explainer skill”. Si quieres más opciones para Codex, en Web Reactiva tienes una selección de las mejores skills para Codex.

En OpenCode ¶

OpenCode usa ~/.config/opencode/skill/ para skills y ~/.config/opencode/command/ para comandos. El proceso es similar a Codex pero con rutas distintas. La activación se hace pidiendo al agente que use la skill de visual-explainer.

En Cursor y OpenClaw ¶

En Cursor la integración es vía reglas (archivos .mdc). No es soporte nativo de Agent Skills, sino una guía que apunta al agente hacia las instrucciones de la skill cuando detecta peticiones visuales. En OpenClaw funciona igual: rules-based guidance.

🛡️ Cuidado con esto: en Cursor y OpenClaw la skill funciona, pero depende más de que el modelo respete las indicaciones de las reglas. La experiencia es ligeramente menos consistente que en Claude Code o Pi, donde el sistema de skills es nativo.

Los ocho comandos y para qué sirve cada uno ¶

Visual Explainer trae ocho slash commands que cubren los escenarios visuales más habituales del día a día de un developer. Cada uno resuelve un problema concreto del flujo de trabajo y produce una página HTML específica para ese caso.

¿Cómo genero un diagrama HTML de cualquier sistema técnico? ¶

Con el comando generate-web-diagram. Le pasas un tema y te devuelve una página HTML con el diagrama dentro. Sirve para explicar arquitecturas, flujos de datos, pipelines o cualquier sistema que tenga partes que se conectan entre sí.

/generate-web-diagram cómo viajan los webhooks de Stripe en mi backend hasta que se envía el email de confirmación al cliente

El agente decide el tipo de diagrama más adecuado (flowchart, sequence, ER, state machine) y elige una paleta de colores que se ajuste al contenido. Cada diagrama es estéticamente distinto del anterior. La skill incluye una lista explícita de patrones prohibidos para evitar el “AI slop” de fuentes Inter, gradientes violeta y emojis en cada sección.

Planificar una feature antes de tocar el código ¶

Cuando vas a implementar algo complejo, el comando generate-visual-plan te genera un plan visual con diagrama de máquina de estados, snippets de código, casos límite y notas de implementación. Es el paso previo a programar.

/generate-visual-plan añadir login con magic link a la API que tengo en src/auth/, siguiendo el spec que dejé en docs/magic-link-spec.md

El resultado es una página HTML editorial que puedes compartir con tu equipo antes de empezar a programar. Sirve como documento de spec y como ancla para la conversación.

¿Cómo convierto un análisis técnico en una presentación? ¶

El comando generate-slides produce presentaciones HTML autocontenidas con calidad de revista. Cada slide ocupa un viewport completo (100dvh), navegas con teclado, touch o rueda del ratón, y hay barra de progreso y contador. Si te interesa otra opción para presentaciones, en Web Reactiva analizamos la skill frontend-slides que es una alternativa más enfocada en estilos visuales predefinidos.

/generate-slides una presentación de la migración del monolito a microservicios que tengo que explicar al equipo el martes, máximo 12 slides

La skill incluye diez tipos de diapositiva: title, divider, content, split, diagram, dashboard, table, code, quote y full-bleed. El agente elige composiciones variadas para que no parezca un PowerPoint corporativo.

Revisar un pull request gigante sin perderse ¶

Quizá la utilidad más jugosa del lote. El comando /diff-review analiza el diff actual de Git, identifica los archivos cambiados, genera una comparativa visual de la arquitectura antes y después, y produce un análisis Good/Bad/Ugly de los cambios.

/diff-review revísame el PR #142 de mi compañero centrándote en los cambios de la capa de persistencia

Acepta nombres de rama (main, develop), hashes de commit, números de PR, rangos abc123..def456 o HEAD para ver solo lo que tienes sin commitear. El resultado incluye un dashboard de KPIs con indicadores de housekeeping (si CHANGELOG.md se actualizó, si la documentación necesita cambios), un mapa de archivos con código de colores y un decision log que reconstruye el porqué de cada decisión técnica.

¿Encaja este plan con el código que tengo ahora? ¶

El comando plan-review compara un documento de plan o spec contra el código real del proyecto. Detecta gaps, asunciones incorrectas, dependencias no mencionadas y riesgos.

/plan-review de la feature descrita en docs/issue-123.md contra el código actual de la carpeta src/billing

Es el comando que usas antes de empezar una refactorización grande. Te dice qué partes del plan no encajan con el estado actual del código, qué archivos van a sufrir efectos colaterales no previstos, y qué decisiones del plan no tienen un razonamiento claro detrás.

Recuperar el contexto de un proyecto que llevas semanas sin tocar ¶

Snapshot mental para volver a un proyecto después de un tiempo. El comando project-recap acepta una ventana de tiempo (2w, 30d, 3m) y reconstruye lo que ha pasado.

/project-recap de las últimas 2 semanas en este proyecto, dándome el resumen agrupado por área del código y marcando lo que quedó a medias

Genera identidad del proyecto, snapshot de la arquitectura, actividad reciente agrupada por temática, decision log, estado actual (qué funciona, qué está en progreso, qué está roto) y “cognitive debt hotspots”: áreas del código donde la comprensión del equipo es más débil.

¿Sigue siendo válido lo que escribí hace tres meses? ¶

El comando fact-check verifica la exactitud factual de un documento contra el código real. Útil cuando tienes un plan o una review generada hace tiempo y quieres saber si sigue siendo válida.

/fact-check la página de arquitectura que generé hace dos meses en ~/.agent/diagrams/system-overview.html, comparándola con el código actual

Extrae todas las claims verificables del documento (números, nombres de funciones, descripciones de comportamiento), las contrasta con el código actual y corrige las inexactitudes en el sitio. Añade al final un resumen de verificación con qué se confirmó, qué se corrigió y qué no se pudo verificar.

Compartir una página HTML sin levantar servidor ¶

El comando share-page despliega cualquier página HTML generada a Vercel y te devuelve una URL en vivo. No necesitas cuenta de Vercel ni autenticación.

bash ~/.pi/agent/skills/visual-explainer/scripts/share.sh ~/.agent/diagrams/architecture-review.html

Esto requiere tener instalada otra skill llamada vercel-deploy. Es una limitación a tener en cuenta. El despliegue es público y “claimable”: puedes transferirlo a tu cuenta de Vercel más adelante si te interesa.

El modo presentación: cualquier comando puede generar slides ¶

Cualquier comando que produzca una página HTML scrolleable acepta el flag --slides para generar una presentación en su lugar. Aquí viene una característica que multiplica el valor de todo lo anterior.

/diff-review --slides del PR #142 que tengo que presentar al equipo en la daily
/project-recap --slides de las últimas 2 semanas para el standup del lunes
/plan-review --slides del refactor descrito en docs/refactor-spec.md

Cambia el medio. No cambia el contenido. Si un plan tiene siete secciones y seis decisiones, el slide deck cubre las siete secciones y las seis decisiones. La skill incluye una instrucción explícita sobre esto: cambiar el formato no significa dejar fuera contenido. Si en la versión scrolleable había una tabla de siete filas, en slides aparece toda. Si había detalles colapsables, en slides cada uno tiene su propio slide.

⚠️ Esto es importante porque es donde fallan muchos generadores de slides automáticos: resumen tanto que pierden el 40% del contenido original. Visual Explainer hace lo contrario: añade slides en vez de cortar contenido.

Las presentaciones traen cuatro presets curados (Midnight Editorial, Warm Signal, Terminal Mono, Swiss Clean) que evitan la estética genérica de “dark theme con acentos azules”. Cada preset tiene su paleta completa para modo claro y oscuro.

Cómo está construida por dentro ¶

La skill aplica el patrón de “progressive disclosure” de Anthropic: solo carga las instrucciones relevantes para la tarea concreta en lugar de meterlo todo en el contexto. Es donde se ve la madurez del proyecto. No es un experimento: es ingeniería bien pensada.

Según la guía oficial de Claude Code Skills, el progressive disclosure permite que el escaneo inicial de metadatos consuma solo ~100 tokens por skill, y las instrucciones completas se carguen solo cuando el agente decide que la skill aplica (menos de 5.000 tokens). Esto significa que puedes tener cuarenta skills instaladas y el overhead total ronda los 1.500 tokens antes de empezar a trabajar. Visual Explainer aprovecha esto al máximo.

El archivo principal SKILL.md define el workflow en cuatro pasos: pensar (elegir estética), estructurar (leer la plantilla adecuada), estilar (aplicar diseño), entregar (escribir HTML y abrir en navegador). Cada paso tiene reglas concretas.

Las referencias técnicas viven en archivos separados que el agente lee solo cuando los necesita:

• css-patterns.md con layouts, animaciones y theming
• libraries.md con configuración de Mermaid, Chart.js y fuentes
• responsive-nav.md con el patrón de TOC sticky para páginas multi-sección
• slide-patterns.md con el motor de slides, transiciones y presets

Las plantillas de referencia son cuatro páginas HTML completas que el agente lee para absorber el patrón. Cada una usa una paleta distinta (terracota/salvia para arquitectura, teal/cian para Mermaid, rosa/cranberry para tablas, navy/oro para slides) para que el agente vea variedad y no genere siempre lo mismo. Es como cuando aprendes a cocinar: si solo has visto a alguien hacer tortilla, todas tus tortillas se parecerán entre sí. Si has visto cinco tortillas distintas hechas por cinco personas distintas, las tuyas tendrán más personalidad.

plugins/visual-explainer/
├── SKILL.md
├── commands/         # ocho slash commands
├── references/       # CSS, librerías, nav, slides
├── templates/        # cuatro HTML de referencia
└── scripts/
    └── share.sh      # despliegue a Vercel

Este enfoque tiene un nombre y una razón. Es la misma filosofía que el equipo de Anthropic aplica en su día a día. En Web Reactiva analizamos cómo organiza el equipo de Claude sus Agent Skills en nueve categorías y es interesante ver cómo el patrón se replica en skills de terceros como esta.

Las decisiones de diseño que evitan el “AI slop” ¶

La skill incluye una lista negra explícita de patrones visuales típicos de IA mal calibrada y obliga al agente a regenerar el HTML si detecta dos o más en la misma página. Son los signos de “esto lo generó una IA con plantilla por defecto” que el agente debe evitar.

Algunos ejemplos concretos:

• Fuentes Inter y Roboto como --font-body están prohibidas
• Acentos en el rango indigo/violeta (#8b5cf6, #7c3aed)
• Combinación cian-magenta-rosa en fondo oscuro
• Efectos de texto con gradiente en los headings
• Animaciones de glow pulsante en cards
• Emojis liderando cada sección
• El típico “Neon Dashboard” que sale en todos los demos de IA

En su lugar, la skill propone “constrained aesthetics”: Blueprint, Editorial, Paper/ink o paletas inspiradas en temas reales de IDEs como Dracula, Nord o Solarized. Estéticas con restricciones específicas que impiden caer en lo genérico.

Hay un test que la skill incluye y que se llama “The Slop Test”: antes de entregar el HTML, el agente revisa si un developer mirando la página pensaría al instante “esto lo ha generado una IA”. Si dos o más de los siete signos están presentes (Inter + violeta, gradientes en headings, emojis por sección, glow animado, etc.), el agente regenera con otra dirección estética.

🔑 Esto es lo que diferencia a Visual Explainer de un script de templates: el cuidado en evitar la estética por defecto. Cada página debe sentirse intencional.

Limitaciones reales (porque ninguna skill es perfecta) ¶

El HTML generado es portable y autocontenido, pero la apertura automática y las funciones de despliegue dependen del agente, del navegador y del entorno. No todo es color de rosa. Te cuento las pegas.

El HTML generado es portable y autocontenido, pero la apertura automática depende del agente, del navegador y de las reglas del sandbox. En entornos restringidos puede que tengas que abrir el archivo a mano.

El comando /share-page necesita la skill vercel-deploy instalada en una ruta compatible. Otros agentes pueden generar y abrir páginas, pero compartir vía URL pública requiere ese setup adicional.

El cambio de tema del sistema operativo (claro a oscuro) requiere refrescar la página para que los SVG de Mermaid se redibujen. Es un detalle, pero ahí está.

La calidad del resultado depende mucho del modelo subyacente. Con un modelo capaz (Claude Opus 4 o equivalente) los resultados son brutales. Con modelos más débiles, la skill sigue funcionando pero las decisiones estéticas pierden carácter. Igual que un buen guion: en manos de un actor mediocre, sigue siendo un guion mediocre interpretado.

En Cursor y OpenClaw el soporte es vía reglas, no nativo. Funciona, pero la consistencia depende de que el modelo respete las indicaciones con cada petición.

Por qué esta skill marca una tendencia ¶

Visual Explainer es un ejemplo de skill de tercera generación: no solo añade capacidades técnicas, también modifica el criterio del agente para que tome mejores decisiones sin que tú tengas que pedirlo. Esa es la diferencia con las skills básicas.

Cuando el agente sabe que cualquier tabla compleja debe ir a HTML en lugar de al terminal, está aplicando criterio. Cuando rechaza generar fuentes Inter y gradientes violeta, está aplicando criterio. Cuando un comando --slides mantiene el 100% del contenido en lugar de resumir, está aplicando criterio.

Esto es lo que tu agente necesita: no solo más capacidades, sino mejores hábitos.

El contexto importa. Según el State of the Developer Ecosystem 2025, el 68% de developers anticipa que la proficiencia con IA será un requisito de empleo. La habilidad ya no es “saber usar el agente”. Es “saber configurar el agente para que tome buenas decisiones por defecto”. Las skills bien diseñadas son el atajo más rápido a eso.

Si quieres profundizar en cómo crear skills propias con esta filosofía, en Web Reactiva tienes una guía sobre skill-creator para crear y evaluar skills con datos reales que te ayuda a salir del “lo pruebo dos veces y asumo que funciona”.

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué es Visual Explainer y qué problema resuelve? ¶

Visual Explainer es una agent skill open source (MIT) publicada por Nico Bailon en GitHub que convierte cualquier petición visual a tu agente de IA en una página HTML autocontenida con tipografía, diagramas Mermaid interactivos y soporte de modo claro/oscuro. Resuelve el problema de que los agentes caen siempre en ASCII art ilegible cuando les pides diagramas o tablas complejas.

¿En qué agentes funciona Visual Explainer? ¶

Funciona como soporte nativo en Claude Code, Pi, Codex CLI y OpenCode. En Cursor y OpenClaw funciona vía reglas (archivos .mdc y AGENTS guidance respectivamente), no como skill nativa. Esto significa que la consistencia en Cursor/OpenClaw depende más del modelo subyacente.

¿Cuánto cuesta usar Visual Explainer? ¶

Es gratis y licencia MIT. El único coste indirecto son los tokens del agente que la use. Gracias al patrón de progressive disclosure, los metadatos de la skill ocupan ~100 tokens y las instrucciones completas se cargan solo cuando el agente decide usarla (menos de 5.000 tokens).

¿Dónde se guardan las páginas HTML generadas? ¶

Por defecto en ~/.agent/diagrams/. Cada archivo es autocontenido (CSS y JavaScript embebido) y se abre solo en el navegador por defecto del sistema operativo. Puedes compartirlo, archivarlo o enviarlo por correo sin dependencias externas.

¿Cómo se instala Visual Explainer en Claude Code? ¶

Con dos comandos en la sesión de Claude Code: /plugin marketplace add nicobailon/visual-explainer y luego /plugin install visual-explainer@visual-explainer-marketplace. Claude Code namespacea los comandos como /visual-explainer:diff-review, /visual-explainer:generate-slides, etcétera.

¿Qué tipos de diagramas puede generar la skill? ¶

La skill enruta automáticamente al tipo de diagrama más adecuado: flowcharts, sequence diagrams, ER diagrams, state machines, mind maps, C4 architecture, class diagrams y dashboards. Para topologías simples y flujos usa Mermaid con zoom y panning. Para arquitecturas con cards de texto rico, usa CSS Grid. Para tablas usa elementos HTML semánticos.

¿Para qué sirve el flag --slides? ¶

El flag --slides se puede añadir a cualquier comando que genere una página HTML scrolleable (por ejemplo /diff-review --slides) y produce una presentación HTML con diez tipos de slide en lugar de una página larga. Mantiene el 100% del contenido original, no resume. Es útil para convertir reviews, recaps o planes en presentaciones para el equipo.

¿Visual Explainer reemplaza a herramientas como Lucidchart o Excalidraw? ¶

No directamente. Lucidchart y Excalidraw son editores manuales para que tú dibujes. Visual Explainer es una skill que delega la generación al agente de IA: tú describes lo que quieres y el agente produce la página HTML. La diferencia es como entre un editor de fotos y un asistente de fotografía: cada uno encaja en momentos distintos del flujo.

¿Necesito cuenta de Vercel para usar /share-page? ¶

No para crear el despliegue inicial, pero sí necesitas tener instalada la skill vercel-deploy en una ruta compatible. El despliegue resultante es público y “claimable”: puedes transferirlo a tu cuenta de Vercel más adelante si quieres conservarlo o asociarlo a un dominio propio.

¿Qué hace la skill para evitar el “estilo IA genérico”? ¶

Incluye una lista explícita de patrones prohibidos (fuentes Inter y Roboto, acentos violeta y cian-magenta, gradientes en headings, animaciones de glow, emojis por sección) y un test final llamado “The Slop Test”. Si el HTML generado presenta dos o más signos de la lista negra, el agente regenera con otra dirección estética. El objetivo es que cada página se sienta intencional, no plantilla.

Para terminar: instala, prueba, comparte ¶

Visual Explainer es gratis, MIT, y se instala en menos de cinco minutos. La inversión de tiempo más baja que vas a hacer esta semana.

Pruébala con un caso real. Pide a tu agente que dibuje la arquitectura de tu proyecto actual. Compara el resultado con lo que tu agente te daba antes. La diferencia se ve en treinta segundos.

Y si la skill te funciona, pásale el enlace a alguien de tu equipo. Lo más valioso de estas herramientas es que se vuelven mucho más útiles cuando todo el equipo las usa: las páginas que se generan empiezan a circular, a archivarse en wikis internas, a convertirse en parte de la documentación viva del proyecto.

¿Cuántos diagramas ASCII tienes guardados en READMEs de tu repositorio que nadie entiende ya?

Quizá sea el momento de jubilarlos.

Fuentes ¶

• Visual Explainer, repositorio oficial en GitHub — Nico Bailon, 2026
• State of the Developer Ecosystem Report 2025 — JetBrains, octubre de 2025 (24.534 developers, 194 países)
• Best Practices for Documenting Software Architecture — MoldStud, citando estudio de SurveyMonkey
• Agent Skills: Progressive Disclosure as a System Design Pattern — SwirlAI Newsletter, marzo de 2026
• How to Create Claude Code Skills: The Complete Guide — basado en documentación oficial de Anthropic
• Anthropic Official Skills: Complete Guide to 17 Open-Source Agent Skills — ClaudeWorld, marzo de 2026

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