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Agent Army (Ejército de Agentes)

Despliega una jerarquía de agentes paralela de 2 capas para trabajos grandes y paralelizables: refactors masivos, migraciones multi-archivo, auditorías de código y generación por lotes.

¿Qué es Agent Army (Ejército de Agentes)?

El skill **Agent Army** permite desplegar una estructura jerárquica de agentes de IA en dos capas para abordar tareas complejas y paralelizables, como refactors de gran escala, migraciones multi-archivo, auditorías de seguridad, rendimiento o código muerto, y generación de contenido masivo. Un **Comandante** de nivel superior (Fable u Opus) orquesta un **ejército** de agentes en la **Capa 1** (entre 3 y 50+ especialistas), cada uno con su propio contexto completo de 1M de tokens, y cada uno de estos puede a su vez lanzar **sub-agentes** en la **Capa 2** (2+ por agente). El usuario selecciona un **Nivel de Potencia** (Max Power, Heavy, Balanced, Economy) que define la mezcla de modelos (Opus, Sonnet, Haiku) por capa, y un **Tamaño** que define la cantidad de agentes. El proceso incluye pasos obligatorios como un **checkpoint de git**, una **reconocimiento** de archivos afectados y dependencias, una **compuerta de despliegue** que verifica condiciones críticas (cada agente de Capa 1 debe tener sub-agentes, modelos explícitos, asignación única de archivos), y una **verificación posterior** que incluye una re-exploración, verificación de finalizaciones fantasma (`git diff --stat`), y construcción del proyecto. Soporta **múltiples oleadas** (hasta 4): Ejecutar, Auditar, Propagar y Notificar, y garantiza idempotencia y manejo de errores. Está diseñado para herramientas como Claude Code, Cursor y Codex, maximizando el paralelismo y la calidad del resultado final.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/OneWave-AI/claude-skills/tree/HEAD/agent-army

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Documentación

¿Qué hace Agent Army (Ejército de Agentes)?

Un marco de ejecución paralela de 2 capas. El Comandante es el modelo de nivel superior — Fable por defecto, u Opus si ese es el modelo de la sesión — y realiza el pensamiento: reconocimiento, composición, briefing, verificación. Orquesta enjambres de modelos subordinados cuyos niveles el usuario elige en el momento del despliegue (ver Nivel de Potencia). Cada agente de la Capa 1 tiene su propio contexto completo (no una porción). Cada uno genera sub-agentes de la Capa 2 debajo de él. El resultado es muchos cerebros independientes ejecutándose a la vez — no un solo cerebro dividido.

Comandante (tú — Fable u Opus, el modelo de la sesión)
 |
 |-- Capa 1: Equipo (de 3 a 50+, cada uno = contexto de 1M, nivel L1 del nivel de potencia)
 |    |-- Agente A (1M) -- Sub-agentes A1, A2, ... (nivel L2)
 |    |-- Agente B (1M) -- Sub-agentes B1, B2, ... (nivel L2)
 |    |-- Agente C (1M) -- Sub-agentes C1, C2, ... (nivel L2)
 |    |-- ... (sin límite)

Enjambre vs. ejército: Un enjambre divide una ventana de contexto entre sub-agentes — un cerebro, dividido. Un ejército le da a cada miembro de la Capa 1 su propia ventana. Esa diferencia es el objetivo principal de este skill.

Cuándo usarlo

  • Refactors grandes que abarcan muchos archivos
  • Migraciones multi-archivo de color / estilo / nomenclatura / API
  • Auditorías amplias de código (seguridad, accesibilidad, rendimiento, código muerto)
  • Generación o transformación de contenido por lotes
  • Cualquier tarea con 6+ unidades de trabajo independientes que puedan ejecutarse simultáneamente

Cuándo NO usarlo

  • Menos de 6 unidades de trabajo independientes — hazlo directamente
  • Dependencias secuenciales pesadas donde cada paso necesita la salida del anterior
  • Cambios en un solo archivo
  • Tareas que necesitan una voz autoral coherente en toda la salida (los agentes paralelos derivan)

Si la tarea no encaja claramente, dilo y propón hacerla directamente en lugar de desplegar un ejército.

  1. CADA agente de la Capa 1 DEBE generar 2+ sub-agentes. Sin excepciones. Si estás a punto de desplegar un agente L1 sin sub-agentes, DETENTE y reestructura.
  2. NUNCA reduzcas silenciosamente el ejército. Cumple con el nivel elegido por el usuario. Si debes desviarte, dilo en voz alta y explica por qué. 2b. NUNCA degradar modelos silenciosamente. Pasa model: explícitamente en cada llamada de Agente al nivel de potencia elegido por el usuario. Omitirlo hereda el modelo de la sesión — eso es una factura silenciosa de Max Power.
  3. Las instrucciones de despliegue de sub-agentes van DENTRO del briefing de la Capa 1. Si faltan, los sub-agentes nunca se crearán.
  4. Reporta a medida que los agentes completan: [Agente N/M completado] nombre: X archivos modificados, Y banderas.
  5. Muestra el plan del ejército y pasa la Puerta de Despliegue antes de desplegar (Modo Completo). El Modo Rápido compone el plan internamente pero aún pasa la Puerta.
  6. Después de cada oleada: ejecuta la compilación Y la verificación de finalización fantasma (ver Verificar). Un informe verde de un agente es una afirmación, no una prueba.
  7. "Continúa" / "no te detengas" = modo continuo: lanza un nuevo agente en cuanto uno termine. No esperes, no vuelvas a preguntar.

Tamaño del Ejército

Confirma un nivel antes de comenzar. Presenta esta tabla:

| Nivel        | Agentes L1 | Total con Sub-agentes | Est. Tokens |
|--------------|------------|-----------------------|-------------|
| Conservador  | 3          | ~9                    | ~200-500K   |
| Estándar     | 5-10       | ~15-30                | ~500K-1.5M  |
| Agresivo     | 10-20      | ~30-60                | ~1.5-4M     |
| Máximo       | 20-50+     | ~60-100+              | ~4M+        |
| Personalizado| tú eliges  | tú eliges             | varía       |

Por defecto, usa Estándar en "solo hazlo." Después del reconocimiento (Paso 3), recomienda un número específico basado en lo que encontraste — por ejemplo, "35 archivos en 6 dominios → Agresivo: 8 agentes L1, 2-3 sub-agentes cada uno (~22 total, ~2M tokens). ¿Ajustar?" Las estimaciones de tokens son aproximadas y escalan con la complejidad de la tarea.

Nivel de Potencia

El tamaño define cuántos agentes; la potencia define qué modelos. Pregunta ambas cosas en una sola pregunta (AskUserQuestion funciona bien — tamaño y potencia como dos preguntas en una llamada). Omite preguntar si el usuario ya nombró un nivel de potencia o modelos explícitos.

| Nivel de Potencia | Comandante            | Capa 1 | Capa 2 | Mejor para                                      |
|-------------------|-----------------------|--------|--------|-------------------------------------------------|
| Max Power         | Fable/Opus (sesión)   | Opus   | Opus   | Refactors difíciles, migraciones críticas de corrección|
| Heavy (recomendado)| Fable/Opus (sesión)  | Opus   | Sonnet | La mayoría de las tareas grandes — orquestación inteligente, ejecución rápida|
| Balanced          | Fable/Opus (sesión)   | Sonnet | Sonnet | Migraciones mecánicas con patrones claros       |
| Economy           | Fable/Opus (sesión)   | Sonnet | Haiku  | Alto volumen, buscar/reemplazar muy simple       |

Reglas:

  • El Comandante siempre es el modelo de la sesión — Fable u Opus, la elección del usuario — y nunca se delega. Si la sesión está ejecutando Sonnet o Haiku, dile al usuario que cambie (/model o claude --model fable) antes de desplegar: la calidad del comandante es el techo de la calidad del ejército.
  • Pasa el modelo explícitamente en cada llamada de Agente: model: "<nivel L1>" para los miembros del equipo; los briefings L1 instruyen model: "<nivel L2>" para los sub-agentes.
  • La escalación por agente está permitida en cualquier nivel de potencia: un archivo pesado o enredado (1000+ líneas, lógica compleja) puede subir de nivel a ese sub-agente. Anota las escalaciones en el plan del ejército.
  • Las oleadas de auditoría se ejecutan en Opus independientemente del nivel de potencia — ojos nuevos y más fuertes en el trabajo de los ejecutores. Las oleadas de notificación pueden bajar a Haiku.

Protocolo

Modo: Si el alcance ya es concreto (rutas de archivo, cambios exactos, nivel), salta al Paso 3 (Modo Rápido). De lo contrario, comienza en el Paso 1 (Modo Completo).

Paso 1: Toma de Requisitos (Modo Completo)

Confirma en una línea si el usuario ya dio contexto: "Objetivo: [X]. Alcance: [Y]. Nivel: [Z]. Potencia: [P]. Comenzando." De lo contrario, pregunta por: objetivo (una frase), alcance (archivos/dirs/"todo"), restricciones (no toques X, cumple Y), nivel y nivel de potencia.

Paso 2: Punto de Control Git

  1. git status — advierte sobre cambios no confirmados, ofrece hacer stash o commit primero.
  2. git checkout -b agent-army/checkpoint-{timestamp} luego vuelve atrás. Este es el punto de reversión.
  3. ¿No hay repositorio git? Advierte que no hay red de seguridad y obtén confirmación explícita.

Paso 3: Reconocimiento

  1. Grep / Glob / Leer para encontrar todos los archivos afectados.
  2. Cuenta las unidades de trabajo.
  3. wc -l cada archivo. Marca archivos de 500+ líneas como pesados → asigna en solitario.
  4. Clasifica en dominios (por directorio, gráfico de importaciones, tipo de archivo, patrón de nomenclatura).
  5. Identifica dependencias compartidas — archivos fundacionales importados entre dominios. Maneja estos primero (Paso 5).
  6. Identifica el comando de compilación (package.json, Makefile, etc.).

Salida: Archivos: N | Pesados: [lista] | Dominios: [lista] | Dep. compartidas: [lista] | Cmd compilación: [cmd]

Paso 4: Composición

  1. Agente Fundacional para dependencias compartidas — se ejecuta antes de la oleada paralela para que los dependientes no entren en conflicto.
  2. Capa 1: un agente por dominio; divide dominios grandes entre varios agentes.
  3. Capa 2: 2+ sub-agentes por agente L1, asignados por carga de archivos ponderada, no por cantidad de archivos:
    • Pequeño (<200 líneas): 2-3 por sub-agente
    • Medio (200-500): 1-2 por sub-agente
    • Pesado (500+): 1 por sub-agente, en solitario
  4. Nombra cada agente. Asigna cada archivo a exactamente un sub-agente — sin superposiciones, sin huecos.

Genera la salida del plan del ejército. Modo Completo: pausa para "¿Proceder?" Modo Rápido: resumen de una línea, luego despliegue.

Puerta de Despliegue

Genera esta lista de verificación en tu respuesta antes de desplegar. No la verifiques mentalmente — escríbela.

PUERTA DE DESPLIEGUE:
[ ] Cada briefing L1 contiene "DEBES generar N sub-agentes"
[ ] Cada sub-agente está nombrado con archivos específicos asignados
[ ] Cada archivo pertenece a exactamente un sub-agente (sin superposición, sin hueco)
[ ] Los briefings L1 incluyen instrucciones completas de despliegue de sub-agentes
[ ] El nivel coincide con la selección del usuario
[ ] Nivel de potencia establecido: model: "<nivel L1>" en cada llamada L1; nivel L2 + escalaciones en cada briefing

Todos deben pasar. Cualquier FALLO → corrige el plan antes de desplegar.

Paso 5: Despliegue

  1. Agente Fundacional primero (si lo hay), al nivel L1. Espera a que termine.
  2. Lanza TODOS los agentes de la Capa 1 en paralelo — run_in_background: true y model: "<nivel L1>" en cada llamada, en un solo mensaje.
  3. Cada agente L1 genera sus sub-agentes L2 en paralelo (según su briefing).
  4. Reporta cada finalización: [Agente N/M completado] nombre: resultados.

Paso 6: Verificar

  1. Re-examinar — vuelve a ejecutar las búsquedas del Paso 3 para violaciones restantes.
  2. Verificación de finalización fantasma — ejecuta git diff --stat y cruza referencias con los informes de los agentes. Cualquier agente que reportó "COMPLETADO, N archivos modificados" sin un diff coincidente mintió o no operó — vuelve a despacharlo. Confía en el diff, no en el informe.
  3. Compilación — ejecuta el comando de compilación. Registra ÉXITO/FALLO.
  4. Resuelve las banderas entre equipos de los informes.
  5. Genera el informe del ejército:
Agentes: N | Archivos modificados: N (confirmado por diff) | Omitidos: N | Compilación: ÉXITO/FALLO
Banderas: [lista] | Finalizaciones fantasma atrapadas: N | Reversión: git checkout agent-army/checkpoint-{timestamp}

Oleadas

Cada oleada es un ejército nuevo, más pequeño y especializado de manera diferente. Pausa para la aprobación del usuario antes de cada una. Máximo 4 oleadas.

OleadaNombreDisparadorPropósito
1Ejecutarsiemprehacer los cambios
2Auditarcompilación falla, violaciones restantes, 20+ archivos o banderas > 0agentes nuevos revisan la Oleada 1 para corrección/casos extremos
3Propagarlos cambios tocan APIs/tipos/interfaces; tests o docs referencian patrones antiguosactualizar tests, docs, configuraciones, llamadores posteriores
4Notificarel usuario optaredactar descripción de PR, changelog, resumen de Slack

El informe de cada oleada es el reconocimiento de la siguiente. Después de cada una, vuelve a ejecutar Verificar; detente cuando la re-exploración esté limpia y la compilación pase, o después de 4 oleadas.

Reanudar / bloc de notas

Para ejecuciones multi-oleada o interrumpibles, escribe .army-state.md después de la Oleada 1: archivos modificados (confirmados por diff), banderas abiertas, problemas no resueltos, decisiones. Si una ejecución se interrumpe, la siguiente invocación lee este archivo y reanuda desde la última oleada limpia en lugar de reiniciar. Omite para tareas de una sola oleada.

Plantilla de Prompt de la Capa 1

Esto es lo que realmente ven los agentes generados — la sección más importante del skill.

Eres [NOMBRE_AGENTE], especialista en [DOMINIO].

Objetivo: [una frase]
Patrones aprobados: [valores exactos — códigos hex, nombres de clase, formas de API]
Patrones prohibidos: [qué eliminar/evitar]
Tus archivos: [rutas absolutas con recuentos de líneas]
Reglas: [restricciones]. Omite archivos que ya usan patrones aprobados (idempotencia).
Marca problemas fuera de tus archivos en "Banderas para el Comandante" — NO los arregles.

CRÍTICO: DEBES usar la herramienta Agente para generar los sub-agentes listados a continuación. NO
hagas el trabajo tú mismo. NO omitas la generación. Despliega TODOS los sub-agentes en un solo
mensaje con múltiples llamadas a la herramienta Agente, pasando model: "[NIVEL_L2]" en cada llamada
[nota escalaciones: excepto "NOMBRE" que obtiene model: "[nivel superior]"].

Sub-agentes:
- "[NOMBRE]": [archivos con recuentos de líneas]
- "[NOMBRE]": [archivos con recuentos de líneas]

Pasa a cada sub-agente: objetivo, sus archivos, patrones aprobados/prohibidos, reglas,
formato de informe. Después de que todos completen, agrega sus informes y verifica (releyendo
o grep) que no queden patrones prohibidos en tu dominio antes de informar.

Plantilla de Prompt de la Capa 2

Eres [NOMBRE_SUB_AGENTE], trabajando bajo [NOMBRE_MIEMBRO_EQUIPO].

Objetivo: [una frase]
Archivos que posees: [rutas absolutas con recuentos de líneas — toca solo estos]
Patrones aprobados / prohibidos: [valores exactos a usar y eliminar]
Reglas: [restricciones]. Omite archivos ya correctos. Marca problemas fuera de tus archivos —
NO los arregles.

Proceso: lee cada archivo completamente → verifica idempotencia → aplica aprobados, elimina prohibidos
→ releer para confirmar que no queden patrones prohibidos.

Informe: Archivos Modificados (archivo: N reemplazos), Archivos Omitidos (ya correctos),
Banderas para el Comandante, Problemas, Estado (COMPLETADO/PARCIAL/FALLIDO).

Formato de Informe

Cada agente devuelve:

## Informe: [Nombre]
Archivos Modificados:   [archivo: N reemplazos]
Archivos Omitidos:     [archivo: razón]
Banderas para el Comandante: [problema o "Ninguna"]
Problemas:             [problema o "Ninguno"]
Estado:                 COMPLETADO / PARCIAL / FALLIDO

Anti-patrones

Estos son los modos de fallo que este skill existe para prevenir. Si te sorprendes haciendo uno, detente y corrige.

  • Despliegue fantasma — un agente L1 hace el trabajo él mismo en lugar de generar sub-agentes. Se pierde toda la ventaja de velocidad. Aplicado por la Regla Obligatoria 1 + la Puerta.
  • Finalización fantasma — un agente reporta COMPLETADO sin editar nada. Atrapado por la verificación cruzada git diff --stat, no por confiar en el informe.
  • Reducción silenciosa — ejecutar silenciosamente 3 agentes cuando el usuario eligió Agresivo. Siempre muestra las desviaciones.
  • Deriva de modelo — omitir model: en las llamadas de Agente, por lo que cada sub-agente hereda silenciosamente el modelo del comandante. El usuario eligió Economy y le facturaron Max Power. Aplicado por la Regla Obligatoria 2b + la Puerta.
  • Propiedad superpuesta — dos sub-agentes editando el mismo archivo → conflictos y ediciones perdidas. Aplicado por exactamente-un-propietario en la Puerta.
  • Saltar la fundación — tocar dependientes antes de que se actualicen los archivos compartidos → cascada de importaciones rotas. El Agente Fundacional se ejecuta primero.
  • Ejército para un trabajo pequeño — 9 agentes para 4 archivos es más lento (gasto general de orquestación) y quema tokens. Ver "Cuándo NO usarlo."

Manejo de Errores

  • Sub-agente falla → el agente L1 reintenta sus archivos o genera un reemplazo.
  • Agente L1 falla → el Comandante genera un reemplazo con el mismo briefing.
  • Falla de compilación → diff contra la rama de punto de control para aislar la rotura, luego ejecuta una oleada de corrección.
  • Finalización fantasma → re-despacha los archivos de ese agente a un agente nuevo.
  • Idempotencia en re-ejecución → los agentes verifican primero los patrones ya aplicados, por lo que ejecutar el ejército dos veces nunca aplica doble.

Ejemplo trabajado

Usuario

...

[truncado para traducción]

Individual skills in this repo

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Audit a codebase for LLM calls that are really classifications in disguise, then produce a costed swap plan for a System One model. Use when asked to cut AI inference cost or latency, when scoping a performance engagement for a client, when reviewing an agent loop that feels slow, or when asked "where could we use Jev here". Produces a ranked table of candidates with measured latency and dollar deltas.

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Build and run a labelled eval set for a System One model (Jev, Von, or any typed-decision config), then sweep criteria wordings and thresholds against it. Use when a Jev/Von classification is wrong or unreliable, when choosing between the hosted API and a local open model, when tuning noul thresholds, or before shipping any typed-decision feature. Produces an accuracy-by-wording matrix and a calibrated threshold.

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Optimize landing pages for conversions, performance, and SEO. Use when improving landing pages, increasing conversions, or optimizing page performance.

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TAM/SAM/SOM calculator with deep market research. Produces comprehensive market-sizing.md with top-down and bottom-up estimates, methodology, data sources, assumptions, sensitivity ranges, growth projections, competitive landscape, and Mermaid visualizations. Use when user needs market size estimates, addressable market analysis, go-to-market sizing, investor-ready market analysis, or business plan market validation.

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