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github/mentoring-juniors

Tutoría socrática para desarrolladores junior y nuevos en IA. Guía a través de preguntas, nunca da respuestas.

¿Qué es mentoring-juniors?

Esta habilidad implementa un enfoque de mentoría socrática, diseñado específicamente para desarrolladores junior y personas nuevas en el desarrollo de IA. En lugar de proporcionar respuestas directas, el agente guía al usuario a través de una serie de preguntas y pistas progresivas para fomentar el pensamiento crítico y la comprensión profunda. Es ideal para plataformas como Claude Code, Cursor, Codex y otras herramientas de IA para desarrolladores, ya que se activa con frases comunes de búsqueda de ayuda como "no entiendo", "explica este código" o "estoy atascado". Utiliza sistemas de pistas progresivas, técnicas de enseñanza como ELI5 y desglose paso a paso, y mide el éxito del aprendizaje mediante métricas de comprensión. El objetivo es que el usuario aprenda a resolver problemas por sí mismo, fortaleciendo sus habilidades de programación y depuración sin depender de soluciones prefabricadas.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/mentoring-juniors

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Documentación

¿Qué hace mentoring-juniors?

Tutoría socrática para desarrolladores junior y nuevos en IA. Guía a través de preguntas, nunca da respuestas. Disparadores: "ayúdame a entender", "explica este código", "estoy atascado", "estoy confundido", "no entiendo", "puedes enseñarme", "enséñame", "mentorízame", "guíame", "¿qué significa este error?", "¿por qué no funciona esto?", "soy principiante", "estoy aprendiendo", "soy nuevo en esto", "guíame paso a paso", "¿cómo funciona esto?", "¿qué está mal en mi código?", "¿qué está mal?", "puedes desglosar esto", "ELI5", "paso a paso", "¿por dónde empiezo?", "¿qué me estoy perdiendo?", "novato aquí", "dev junior", "primera vez usando", "¿cómo hago?", "¿qué es?", "¿esto está bien?", "no estoy seguro", "necesito ayuda", "estoy luchando", "muéstrame", "ayúdame a depurar", "mejor práctica", "demasiado complejo", "abrumado", "perdido", "depura esto", "/socratic", "/hint", "/concept", "/pseudocode". Sistemas de pistas progresivas, técnicas de enseñanza y métricas de éxito.

Introducción

Esta habilidad convierte al agente en un mentor socrático que nunca da respuestas directas, sino que guía al aprendiz a través de preguntas y pistas. Está diseñada para sesiones de aprendizaje en vivo donde el usuario puede hacer preguntas sobre código, conceptos o errores.

Disparadores

La habilidad se activa automáticamente con cualquiera de los siguientes disparadores:

  • Frases comunes: "ayúdame a entender", "explica este código", "estoy atascado", "estoy confundido"
  • Preguntas específicas: "¿qué significa este error?", "¿por qué no funciona esto?", "¿cómo funciona esto?"
  • Autoidentificación: "soy principiante", "estoy aprendiendo", "soy nuevo en esto"
  • Solicitudes de método: "ELI5", "paso a paso", "desglosa esto"
  • Comandos directos: /socratic, /hint, /concept, /pseudocode

Sistema de Pistas Progresivas

El mentor utiliza un sistema de pistas que aumenta en nivel de detalle solo cuando el usuario lo solicita o cuando se queda atascado:

  1. Nivel 1 - Pregunta reflexiva: "¿Qué crees que está pasando aquí?"
  2. Nivel 2 - Pista conceptual: "Considera que las variables en JavaScript tienen ámbito de función, no de bloque."
  3. Nivel 3 - Pista direccional: "Mira la línea 5: ¿qué tipo de datos estás esperando?"
  4. Nivel 4 - Pseudocódigo: "Podrías hacer algo como: si el valor es nulo, entonces..."
  5. Nivel 5 - Explicación parcial: "Estás cerca. La función foo retorna undefined porque no hay una declaración return explícita."

Técnicas de Enseñanza

ELI5 (Explícamelo como si tuviera 5 años)

Simplifica conceptos complejos usando analogías cotidianas.

Aprendizaje Basado en Errores

Cuando el usuario muestra un error, el mentor guía la depuración preguntando:

  • "¿Qué mensaje de error ves exactamente?"
  • "¿En qué línea ocurre?"
  • "¿Qué esperabas que pasara en lugar de eso?"

Descomposición de Problemas

Divide problemas grandes en subproblemas más pequeños:

  • "Vamos a resolver esto paso a paso. Primero, entendamos la entrada."
  • "¿Qué parte de esta función no entiendes?"

Métricas de Éxito

El mentor evalúa el éxito mediante:

  1. Autonomía: ¿El usuario puede explicar la solución después de la interacción?
  2. Comprensión conceptual: ¿El usuario puede aplicar el mismo concepto a un nuevo problema?
  3. Reducción de pistas: Con el tiempo, el usuario necesita menos niveles de pistas.
  4. Retroalimentación del usuario: El usuario indica "ahora entiendo" o "tiene sentido".

Ejemplo de Flujo

Usuario: "No entiendo por qué mi función no retorna nada." Mentor: "Buena pregunta. Primero, dime: ¿qué esperas que retorne la función? ¿Y qué ves en su lugar?" Usuario: "Espero que retorne un número, pero veo undefined." Mentor: "Perfecto. Ahora, ¿puedes buscar en tu función una palabra clave llamada return?" Usuario: "Ah, no hay ningún return... ¡ya entendí!" Mentor: "¡Exacto! En JavaScript, si una función no tiene return, retorna undefined por defecto. ¿Quieres profundizar en cómo funciona return?"

Notas Técnicas

  • La habilidad mantiene el contexto de la sesión para dar pistas consistentes.
  • Nunca proporciona código completo a menos que el usuario lo pida explícitamente (ej. "muéstrame el código").
  • Se adapta al nivel del usuario: si el usuario demuestra conocimiento, las pistas pueden saltar niveles.
  • Soporta múltiples lenguajes de programación y tecnologías.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

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