Una biblioteca personal de skills de agentes IA. Cada skill es compatible con seis harnesses de agentes de código distintos desde una única fuente, usando interfaces bien definidas, desarrollo guiado por evals y bloqueo de dependencias.

Desarrollo guiado por evals

Cada skill incluye dos suites de tests:

• evals.json — tests funcionales que definen qué debe producir el skill ante una entrada dada
• trigger_eval.json — tests de activación que especifican cuándo debe y no debe dispararse el skill

Este enfoque fuerza precisión en la descripción del skill (que impulsa la invocación automática), previene regresiones a medida que los skills evolucionan y hace la intención explícita y verificable.

Arquitectura multi-harness

El mismo skill funciona en Claude Code, Codex, Cursor, Google Antigravity, OpenCode y Pi. Cada harness tiene un mecanismo de descubrimiento de plugins distinto — manifiestos, symlinks, entradas de configuración o referencias en GEMINI.md — por lo que la arquitectura separa la lógica del skill (un SKILL.md) de los adaptadores de harness (un manifiesto por ecosistema).

Skills

1on1

Una revisión profesional 1:1 estructurada entre el usuario y su agente IA. Antes de que comience la entrevista, el agente se prepara en silencio: lee git log, escanea el codebase en busca de señales recientes y revisa los action items anteriores. Luego conduce una entrevista guiada una pregunta a la vez, reflexiona honestamente sobre su propio rendimiento, persiste los action items en el fichero de configuración del agente y entrega un informe escrito.

Gestión de dependencias

skills-lock.json rastrea los skills externos instalados en el repo — modelado sobre package-lock.json — haciendo que el entorno de skills sea reproducible y auditable. La colección usa el skill oficial de Anthropic Skill Creator para construir e iterar sobre sus propios skills.