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Angkon/agent-skills

Documenta un método de investigación como METHOD.md con secciones de procedencia y validación, en el formato del repositorio research-methods. Úsalo cuando se te pida registrar, formalizar o redactar un método, procedimiento, algoritmo o receta de análisis para su reutilización.

¿Qué es agent-skills?

Este skill está diseñado para investigadores y agentes de IA (como Claude Code, Codex u otros) que necesiten formalizar un método de investigación en un archivo `METHOD.md` estándar y reutilizable. Su objetivo principal es convertir procedimientos ad-hoc o conversaciones de chat en documentación estructurada, autocontenida y verificable, siguiendo el formato del repositorio `research-methods`. El skill guía al usuario paso a paso: desde delimitar el alcance del método, recopilar la procedencia (origen, herramienta, modelo, fecha), hasta redactar una descripción ejecutable con validación concreta y limitaciones observadas. Es especialmente útil para equipos que necesitan mantener un catálogo de métodos reproducibles, ya que asegura que cada archivo contenga la información necesaria para que otro investigador o agente pueda replicar el proceso sin depender de la conversación original. Además, incluye reglas como no inventar procedencia, mantener el archivo autocontenido y usar lenguaje simple, lo que facilita su adopción en proyectos multidisciplinarios.

Compatible con✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Angkon/agent-skills/tree/HEAD/skills/research-method-writeup

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Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Redacción de método de investigación

Produce un METHOD.md que otro investigador, u otro agente, pueda seguir sin acceso a la conversación que generó el método.

Pasos

  1. Delimita el alcance. Indica qué pregunta responde el método, qué recibe como entrada y qué produce. Si la conversación contiene varios métodos, escribe un archivo por método.
  2. Recopila la procedencia primero. Quién lo derivó (una persona, un agente, o ambos), qué herramienta y modelo, qué skill o prompt, y en qué fecha. Pregunta por cualquier información faltante en lugar de adivinar.
  3. Escribe METHOD.md a partir de la plantilla siguiente. Si el repositorio de destino tiene methods/_template/METHOD.md, usa ese en su lugar, ya que puede estar más actualizado.
  4. Haz que el procedimiento sea ejecutable. Pasos numerados, comandos o ecuaciones exactos, valores por defecto de parámetros y tiempo de ejecución esperado.
  5. Haz que la validación sea concreta. Nombra la prueba, conjunto de datos o comprobación de cordura que demuestre que el método funciona, y registra los números realmente observados.
  6. Registra las limitaciones y los modos de fallo observados durante el desarrollo.
  7. Establece el status honestamente. draft hasta que la validación haya observado resultados, validated una vez que las comprobaciones pasen, published una vez que se cite en un artículo.

Reglas

  • Registra únicamente lo que realmente se ejecutó o derivó. Marca cualquier cosa no probada como no probada.
  • Mantén el archivo autocontenido. Enlaza al código en lugar de pegar bloques grandes.
  • Prefiere lenguaje simple. El lector puede no compartir la jerga del proyecto del que proviene el método.
  • No inventes procedencia. Un modelo o fecha desconocida se escribe como unknown.

Plantilla

---
name: <nombre-de-carpeta>
description: <una frase: qué hace y cuándo usarlo>
status: draft
origin: human | agent | mixed
agent: claude-code | codex | none
model: <id del modelo o unknown>
skill: <enlace al SKILL.md usado, o vacío>
derived: YYYY-MM-DD
---

# <Nombre del método>

## Resumen
## Problema
## Entradas y salidas
## Procedimiento
## Validación
## Limitaciones y modos de fallo
## Procedencia
## Usado en
## Referencias

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