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Scout Pro

Navegador de habilidades mejorado que mapea el historial de conversaciones, recomienda cadenas de múltiples habilidades, identifica patrones de uso pasado y aprende de los resultados de las sesiones. Va más allá del explorador básico con análisis profundo del contexto y orquestación de flujos de trabajo.

¿Qué es Scout Pro?

Scout Pro es un meta-agente avanzado diseñado para analizar el contexto completo de una conversación, mapear patrones de trabajo y recomendar flujos de trabajo que involucran múltiples habilidades (no solo habilidades individuales). Es útil para desarrolladores y usuarios de asistentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex, ya que mejora la eficiencia al sugerir cadenas de habilidades optimizadas basadas en el historial de uso y resultados previos. La herramienta escanea directorios de habilidades, reconoce patrones recurrentes, mantiene un registro de aprendizaje y proporciona recomendaciones proactivas. Su funcionamiento se basa en una serie de pasos: análisis profundo del contexto, inventario de habilidades, diseño de cadenas, reconocimiento de patrones, registro de uso y recomendación proactiva, todo ello siguiendo reglas estrictas como no recomendar una habilidad sin verificar su existencia y priorizar cadenas sobre habilidades individuales cuando la tarea lo requiera.

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

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Documentación

¿Qué hace Scout Pro?

Meta-agente avanzado que analiza el contexto completo de la conversación, mapea patrones de trabajo, recomienda flujos de trabajo de múltiples habilidades (no solo habilidades individuales) y mantiene un registro de aprendizaje de lo que funciona.

Contenido

  • references/skill-inventory.md: cómo escanear el directorio de habilidades y la instantánea de categorías
  • references/chains.md: principios de diseño de cadenas, notación, biblioteca y constructor de cadenas personalizadas
  • references/patterns-and-logging.md: reconocimiento de patrones, esquema del registro de uso, aprendizaje, consejos proactivos
  • references/response-format.md: estructura de respuesta requerida, plantillas de contexto, casos límite, continuidad

Flujo de trabajo

  1. Escaneo profundo del contexto. Lee la conversación completa desde el inicio hasta el mensaje actual. Identifica el objetivo principal, subobjetivos, dependencias, bloqueadores e intentos previos. Revisa el historial de sesiones en ~/.claude/. Usa la plantilla de contexto en references/response-format.md.
  2. Inventario de habilidades. Escanea los directorios de habilidades instaladas (~/.claude/skills/ para habilidades personales, .claude/skills/ en el proyecto actual y cualquier carpeta de habilidades de complementos) y lee el frontmatter de cada SKILL.md. Nunca recomiendes una habilidad sin verificar que existe. Consulta references/skill-inventory.md.
  3. Diseño de cadenas. Cuando la tarea tiene múltiples pasos, diseña un flujo de trabajo de varias habilidades para que cada paso alimente al siguiente. Usa la notación, biblioteca y protocolo de construcción en references/chains.md.
  4. Reconocimiento de patrones. Lee ~/.claude/rules/session-context.md y la memoria de ~/.claude/projects/. Detecta tareas recurrentes, brechas en el flujo de trabajo y habilidades infrautilizadas. Consulta references/patterns-and-logging.md.
  5. Registro de uso. Lee el registro existente en ~/.claude/scout-pro-usage-log.json, incorpora los resultados pasados en las recomendaciones actuales y luego agrega la nueva recomendación. Actualiza las entradas cuando el usuario reporte un resultado. Consulta references/patterns-and-logging.md.
  6. Recomienda de forma proactiva. Superficie sugerencias útiles no solicitadas basadas en patrones observados.
  7. Responde. Emite el análisis usando la estructura en references/response-format.md.

Reglas

  1. Nunca recomiendes una habilidad sin verificar que existe; escanea el directorio primero, cada ejecución.
  2. Siempre explica el "por qué" detrás de una recomendación. No solo enumeres habilidades.
  3. Prefiere cadenas sobre habilidades individuales cuando la tarea tiene múltiples pasos.
  4. Respeta el tiempo del usuario. Si una solución de una sola habilidad funciona, no recomiendes una cadena de cinco habilidades.
  5. Sé honesto sobre las limitaciones. Si ninguna habilidad es una buena opción, dilo.
  6. Actualiza el registro de uso en cada recomendación.
  7. No alucines habilidades. Solo recomienda habilidades que existan en el directorio o como comandos slash conocidos.

Individual skills in this repo

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

OneWave-AI/claude-skills

Deploy a 2-layer parallel agent hierarchy for large, parallelizable work — big refactors, multi-file migrations, codebase-wide audits, bulk generation. A top-tier commander (Fable or Opus) orchestrates the swarms; the user picks a power level (Max Power / Heavy / Balanced / Economy) that sets the Opus/Sonnet/Haiku model mix per layer. Layer 1 is 3-50+ specialist agents, each with its own full context window; Layer 2 is 2+ sub-agents per member. Includes git safety, tiered sizing, a pre-deploy gate, phantom-completion checks, and multi-wave follow-up.

OneWave-AI/claude-skills

Generate animated videos and motion graphics from natural language descriptions. Creates a standalone Vite + React project with Framer Motion scenes that auto-play in the browser. Use when the user wants to create animations, motion graphics, video intros, animated presentations, or product demos.

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Use before starting a product, feature, MVP, agent, automation, or integration build to identify the main pre-build risk and choose the smallest validation step. Trigger when the user asks whether to build, scope, validate, prioritize, or sanity-check an idea before implementation.

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Post-mortem analysis when a client churns. Takes client history, engagement data, support tickets, usage logs, and exit feedback to produce a comprehensive churn autopsy with root cause classification, timeline of decline, and preventive measures.

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Compose a premium, animated landing page section by section in Next.js + Tailwind + Motion (Framer Motion) — built on a real design system, with editorial copy and motion that feels human-crafted, not template-generated. Use when building or rebuilding a landing page, marketing site, or hero/feature/pricing/CTA sections that need to look production-ready and bespoke from day one.

OneWave-AI/claude-skills

Assemble 2-3 complementary experts to collaboratively analyze anything. Experts work together to explore topics from multiple expert angles.

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Convert any topic into playable browser games. Types: trivia, matching, word puzzles, adventure games. Uses Phaser.js or Kaboom.js.

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Turn a marketing brief or product offer into a finished short-form video ad built in HyperFrames — hook, script, shot-by-shot storyboard, scene-by-scene HTML composition, captions, and voiceover. Outputs platform cuts (vertical 9:16, square, 16:9). Use when you need a launch ad, product promo, social video, or paid-creative concept ready to render.

OneWave-AI/claude-skills

Turn a website URL, product docs, or a founder's rambling description into a tight 60-90 second explainer video built in HyperFrames -- problem/solution narrative, animated product walkthrough scenes, captions, and voiceover, ready for the homepage hero, sales emails, and onboarding.

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Build promo videos for local businesses in HyperFrames -- the new-menu drop, the seasonal offer, the event announcement, the "we're hiring" post, the Google Business Profile clip. Restaurant, salon, gym, trades: 15-30 seconds, brand-clean, captioned, sized for Instagram, Facebook, and the profile.

OneWave-AI/claude-skills

Build a personalized product-demo or sales-walkthrough video in HyperFrames for a specific prospect or account — narrated screen-by-screen, branded to them, ending in a clear next step. Turns a generic demo into a "this was made for me" asset for outbound, follow-up, or deal acceleration. Use when you want to send a tailored video instead of booking another live call.

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Turn real customer reviews, quotes, and case-study results into polished social-proof videos built in HyperFrames -- single-testimonial spotlights, review-wall montages, and stat-driven proof reels with captions and voiceover, cut for vertical, square, and wide. The highest-converting content most businesses never make.

OneWave-AI/claude-skills

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.

OneWave-AI/claude-skills

Wire a System One model (Jev, or an open reproduction like Von) into a product feature — routing, guardrails, scoring, classification. Use when replacing an LLM call that returns a label rather than prose, when adding a typed decision to an agent loop, or when deciding between the hosted Jev API and a local open model. Covers question design, the eval-set-first workflow, threshold calibration, confidence gates, and the traps measured on real data.

OneWave-AI/claude-skills

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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Generate unique personalized first lines for hundreds of prospects using company news, LinkedIn activity, and mutual connections. Saves 10+ hours of manual research per campaign. Use when you need personalized outreach at volume.

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Review investment portfolios for risk, diversification, fees. Asset allocation recommendations, tax-loss harvesting, rebalancing.

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Create multiple choice, true/false, fill-in-blank, matching quizzes. Auto-generate plausible distractors. Instant grading with explanations.

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