Agent Doctor

Inspecciona las instrucciones de agente descubiertas (AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md) y las definiciones de habilidades en busca de problemas de cableado estático, sin cargar, modificar ni habilitarlas, e informa qué habilidades instaladas rara vez o nunca se invocan en los registros de sesión locales. Útil cuando se pregunta «por qué no carga mi habilidad», «revisa mi configuración de agente», «diagnostica el descubrimiento de habilidades», «audita AGENTS.md y las habilidades» o «qué habilidades nunca uso».

¿Qué es Agent Doctor?

Agent Doctor es una habilidad de diagnóstico para agentes de IA y agentes de desarrollo (como Claude Code, Cursor, Codex o Gemini) que analiza de forma determinista y solo lectura la configuración de descubrimiento de habilidades e instrucciones de un proyecto. Escanea archivos como AGENTS.md, CLAUDE.md y GEMINI.md (tanto en el proyecto como en directorios globales del hogar) e identifica habilidades instaladas en múltiples carpetas estándar (`.agents`, `.codex`, `.claude`, `.gemini`, `.cursor`, `.copilot`, `.codeium/windsurf`, `.github`, `.opencode`, `.cline`, `.clinerules`, `.devin`, `.windsurf`). El escaneo respeta límites de profundidad, archivos, bytes y directorios, y salta carpetas de dependencias, VCS, caché y worktree. Además, incluye una segunda función opcional (`--usage`) que lee solo los registros de sesión locales y presenta una tabla con los nombres de las habilidades y la frecuencia de llamadas, permitiendo al usuario decidir si actualizar, mantener o archivar habilidades poco usadas. Todo el proceso es de solo lectura, no modifica archivos ni solicita permisos, y reporta las fuentes tal como se descubren, no como se cargarían en tiempo de ejecución.

Compatible con✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI✓OpenCode✓Windsurf
npx skills add https://github.com/evemcgivern/agent-skills/tree/HEAD/plugins/agent-workflow/skills/agent-doctor

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Documentación

¿Qué hace Agent Doctor?

Usa esta habilidad para fundamentar el diagnóstico de las instrucciones del agente y el descubrimiento de habilidades en los archivos realmente presentes. Reporta las fuentes como descubiertas, nunca como cargadas en tiempo de ejecución o configuradas como disponibles.

Ejecuta primero el escaneo determinista y luego razona únicamente a partir del informe y los archivos que nombra. El escaneo es de solo lectura y nunca corrige archivos, carga habilidades, solicita permisos ni lee archivos generales del hogar, entorno, credenciales o autenticación.

Desde el directorio instalado de esta habilidad, ejecuta:

python3 scripts/agent_doctor.py --project <ruta-al-proyecto> --format markdown

Usa --home /fixture/home para entornos de prueba o descubrimiento global alternativo. Añade un --skill-root /ruta/a/habilidades explícito solo para raíces de habilidades adicionales permitidas. --model <nombre> toma el modelo que estás ejecutando (cualquier nombre literal, como Claude, claude-opus-5-5 o GPT-5), lo compara con las afirmaciones literales «You are » en el texto normal de las habilidades, ignorando mayúsculas/minúsculas, guiones frente a espacios o puntos, y un prefijo claude-, e informa las discrepancias solo como advertencias. Omítelo para saltar esa comprobación. Selecciona --format json para una salida legible por máquina. Usa --max-files, --max-bytes y --max-directories para ajustar el escaneo acotado a un diagnóstico enfocado.

El escaneo limita la profundidad, los directorios, los archivos y los bytes; salta los directorios de dependencias, VCS, caché y worktree. Reconoce los archivos AGENTS.md/CLAUDE.md/GEMINI.md antecesores y anidados, los archivos de instrucciones globales permitidos (~/.codex/AGENTS.md, ~/.claude/CLAUDE.md, ~/.gemini/GEMINI.md) y las carpetas planas de habilidades en cada carpeta anfitriona documentada: habilidades del hogar .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .copilot y .codeium/windsurf, y habilidades del proyecto .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .github, .opencode, .cline, .clinerules, .devin y .windsurf. Una habilidad alcanzada a través de varias carpetas (por ejemplo, los enlaces simbólicos de la CLI de Skills) se reporta una sola vez. Mantiene separadas las rutas canónicas y los alias, rechaza los escapes de enlaces simbólicos y no emite contenido de archivo sin procesar.

Uso y archivado de habilidades

Para habilidades rara vez o nunca invocadas, ejecuta python3 scripts/agent_doctor.py --usage y sigue references/usage.md. Lee los registros de sesión en modo solo lectura e imprime solo los nombres de las habilidades y sus recuentos. Muestra al propietario la tabla y luego pregunta por cada habilidad: actualizar, conservar o archivar. Di «no se encontraron llamadas en los registros», nunca «sin usar». Archiva solo con scripts/skill_archive.py: plan, muéstralo, obtén un sí explícito para esa habilidad, luego archive --yes; nunca en el mismo turno que la pregunta. Menciona restore.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

evemcgivern/agent-skills

Reconsiders a project or shelved idea against current capabilities, proposes three ambitious outcomes, and designs an experiment for the hardest uncertainty. Use when asked "what more is now feasible", "is this worth attempting now", "revisit this shelved idea", or "think bigger about this project".

evemcgivern/agent-skills

Review an external PDF, image, screenshot, article, or URL against a repository's current issues and code to sort its ideas into new, already tracked, shipped, contradicted, or unverifiable, read-only by default. Use when the user asks to '/check-worth' or '$check-worth' a source, or asks whether an external idea is worth pulling into a repository as an issue or code change.

evemcgivern/agent-skills

Routes each task to a suitable model tier in Claude Code, Codex, or another agent that can start subagents on a chosen model (for example Gemini CLI or Antigravity CLI), following the user's routing preferences. Keeps small tasks local, delegates discovery, routine coding, and testing to cheaper subagents, and sends difficult decisions and risky reviews to a stronger one. Use when deciding whether to delegate, writing subagent handoffs, or setting routing preferences, or when asked to "save tokens", "use cheaper models", "fan out subagents", "stay inside my quota", or "efficient-frontier-routing help".

evemcgivern/agent-skills

Makes the most expensive model in a session the senior decision-maker, keeping its reasoning for intent, architecture, decomposition, tradeoffs, final review, and synthesis while cheaper agents handle discovery, implementation, tests, logs, and verification. Use when the active agent is Fable or another top-tier model, or when asked to "act as chief agent", "delegate the grunt work", or "save the expensive model for decisions".

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