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558350498/gpt-computeruse-optimize

Un skill modular para Codex que optimiza el espacio de trabajo, la interacción y el flujo de trabajo de Computer Use.

¿Qué es gpt-computeruse-optimize?

Este skill está diseñado para agentes de IA que utilizan Computer Use en plataformas como Codex, permitiendo optimizar dinámicamente el espacio de trabajo, las interacciones y los procesos. Su principal ventaja es reducir costos operativos antes de ejecutar tareas complejas, ajustando la disposición de la interfaz, seleccionando modos de operación y secuenciando actividades según las necesidades reales. No modifica el skill original de Computer Use ni sus configuraciones globales, sino que se integra de manera modular a través del mismo agente, evaluando continuamente si las mejoras implementadas son efectivas. Soporta cargas bajo demanda de componentes específicos (como disposición del espacio de trabajo, pruebas rápidas de operación o secuenciación de tareas) y gestiona un presupuesto de preparación de hasta cinco minutos para exploración y ajustes, priorizando las restricciones del usuario y midiendo resultados reales en lugar de asumir mejoras.

Compatible con~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Documentación

Mi Optimización

Según la tarea actual, primero reduce los costos operativos que valga la pena disminuir, luego avanza con el trabajo real. Trata la disposición del espacio de trabajo, la selección del modo de operación y la organización de las tareas como estrategias ajustables, y usa los resultados reales para determinar si los ajustes son efectivos.

Este es un skill de estrategia independiente dentro del proyecto. La observación y entrada real utilizan los skills instalados de Computer Use y sus interfaces compatibles; este skill no proporciona ejecutores.

Integración y límites de la tarea

  • Antes de comenzar a operar con la aplicación, desde el directorio actual del skill, busca y lee la documentación vigente de Computer Use y los archivos de referencia necesarios. Sigue sus procesos de selección de ventanas, observación, entrada y restauración; no copies una descripción de la interfaz ni vincules rutas de versiones en caché del plugin.
  • No modifiques el skill original de Computer Use, los archivos del plugin ni la configuración global. Ambos se integran mediante el Agente que los lee y utiliza en la misma tarea, sin necesidad de herencia, sobrescritura ni hooks en tiempo de ejecución.
  • Determina el objetivo, las condiciones de éxito y los métodos permitidos a partir de la solicitud del usuario. Las restricciones experimentales como GUI pura, software específico o prohibición de importar resultados predefinidos deben mantenerse; no se puede modificar la tarea que se está probando para acelerarla.
  • Mantén la autorización existente del usuario. Los ajustes de diseño que sean normales, recuperables y que sirvan a la tarea se ejecutan directamente; las aclaraciones necesarias se centran en la información faltante que cambie el alcance de la tarea.

Cuándo invertir en preparación

Primero observa la aplicación actual y el objeto de trabajo para determinar si existen obstáculos que valga la pena abordar: funciones de uso frecuente ocultas en menús de varios niveles, materiales de referencia que requieren cambio constante, herramientas o estado de enfoque poco claros, o una operación que falla repetidamente.

Si ya hay un diseño adecuado, la tarea es corta o el ajuste no puede amortizar el costo, trabaja directamente. Puedes evaluar cada vez que ingreses a la aplicación, pero no se exige reorganizar, aprender el software ni hacer pruebas A/B en cada ocasión.

Para tareas largas que realmente necesitan exploración, asigna por defecto un máximo de cinco minutos en total para observar, aprender métodos de configuración, ajustar y hacer pruebas cortas; el presupuesto especificado por el usuario tiene prioridad. Usa el tiempo real para juzgar y termina tan pronto como encuentres un enfoque viable. Este límite es un acuerdo inicial, no un valor óptimo verificado.

Carga de componentes bajo demanda

Primero selecciona el componente según el obstáculo actual, luego lee el archivo correspondiente. No leas todos los componentes de antemano ni los ejecutes en el orden de la tabla uno por uno; a medida que la tarea avance y surjan nuevas necesidades, carga los componentes relacionados. El presupuesto de preparación es compartido por todos los componentes; no se reinicia el tiempo al cambiar de componente.

Necesidad actualComponente a leer
Controles frecuentes difíciles de alcanzar, información que requiere cambio constante o estado poco claro; se necesita ajustar el espacio de trabajoOrganizar el espacio de trabajo
Existen dos modos de operación posibles y se necesita comparar efectividad y costo con tareas pequeñasProbar modo de operación
La tarea tiene múltiples fases, dependencias o cambios frecuentes de herramienta; se necesita organizar y revisar la secuenciaOrganizar la secuencia de tareas

Una vez seleccionado, estabiliza ventanas, paneles y zoom. Realiza ajustes locales solo cuando surjan obstáculos específicos y vuelve a observar según los requisitos del ejecutor; la estabilidad del diseño no significa que las coordenadas antiguas o los índices de elementos puedan reutilizarse siempre.

Finalización y reutilización de experiencia

Después de la fase de preparación, continúa directamente con la tarea formal del usuario. A menos que el usuario solo solicite configuración o pruebas, no te detengas en "Espacio de trabajo listo".

Al final, explica brevemente qué ajustes se realizaron, qué se verificó realmente y los efectos que aún son inciertos. Si se puede medir, reporta valores reales; si no se puede separar confiablemente el tiempo de espera del modelo del tiempo de operación, indícalo claramente.

Solo registra la aplicación aplicable, las condiciones de la tarea, los ajustes realizados, la evidencia y las condiciones de fallo cuando el usuario solicite explícitamente guardar o actualizar la experiencia. No escribas automáticamente en la memoria persistente, modifiques este skill ni conviertas un éxito único en la regla predeterminada para todas las tareas.

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