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documentation-lookup

Usa la documentación actualizada de bibliotecas y frameworks a través de Context7 MCP en lugar de datos de entrenamiento. Se activa para preguntas de configuración, referencias de API, ejemplos de código o cuando el usuario nombra un framework (ej. React, Next.js, Prisma).

¿Qué es documentation-lookup?

Esta habilidad permite a agentes de IA, como Claude Code, Cursor y Codex, consultar documentación en tiempo real de bibliotecas y frameworks a través del servidor MCP Context7, evitando depender de datos de entrenamiento obsoletos. Utiliza dos herramientas clave: `resolve-library-id` para obtener un identificador compatible de la biblioteca a partir del nombre y la consulta del usuario, y `query-docs` para recuperar fragmentos de documentación y ejemplos de código. Es especialmente útil cuando el usuario pregunta sobre configuración, APIs, ejemplos de código o menciona frameworks populares como React, Next.js, Prisma o Supabase. El flujo de trabajo consta de tres pasos: resolver el ID de la biblioteca, seleccionar la mejor coincidencia según nombre, puntuación y reputación, y finalmente consultar la documentación. Se recomienda limitar las llamadas a un máximo de tres por pregunta y no incluir datos sensibles en las consultas.

Compatible con✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/documentation-lookup

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Documentación

Búsqueda de Documentación (Context7)

Cuando el usuario pregunte sobre bibliotecas, frameworks o APIs, obtén la documentación actualizada a través del servidor MCP Context7 (herramientas resolve-library-id y query-docs) en lugar de depender de los datos de entrenamiento.

Conceptos Clave

  • Context7: Servidor MCP que expone documentación en vivo; úsalo en lugar de los datos de entrenamiento para bibliotecas y APIs.
  • resolve-library-id: Devuelve IDs de biblioteca compatibles con Context7 (ej. /vercel/next.js) a partir de un nombre de biblioteca y una consulta.
  • query-docs: Obtiene documentación y fragmentos de código para un ID de biblioteca y una pregunta determinados. Siempre llama a resolve-library-id primero para obtener un ID de biblioteca válido.

Cuándo Usarlo

Actívalo cuando el usuario:

  • Haga preguntas de configuración o instalación (ej. "¿Cómo configuro el middleware de Next.js?")
  • Solicite código que dependa de una biblioteca ("Escribe una consulta de Prisma para...")
  • Necesite información de API o referencia ("¿Cuáles son los métodos de autenticación de Supabase?")
  • Mencione frameworks o bibliotecas específicas (React, Vue, Svelte, Express, Tailwind, Prisma, Supabase, etc.)

Usa esta habilidad siempre que la solicitud dependa del comportamiento preciso y actualizado de una biblioteca, framework o API. Aplica en todos los entornos que tengan configurado el servidor MCP Context7 (ej. Claude Code, Cursor, Codex).

Cómo Funciona

Paso 1: Resolver el ID de la Biblioteca

Llama a la herramienta MCP resolve-library-id con:

  • libraryName: El nombre de la biblioteca o producto extraído de la pregunta del usuario (ej. Next.js, Prisma, Supabase).
  • query: La pregunta completa del usuario. Esto mejora la relevancia de los resultados.

Debes obtener un ID de biblioteca compatible con Context7 (formato /org/proyecto o /org/proyecto/versión) antes de consultar la documentación. No llames a query-docs sin un ID de biblioteca válido de este paso.

Paso 2: Seleccionar la Mejor Coincidencia

De los resultados de resolución, elige un resultado usando:

  • Coincidencia de nombre: Prefiere la coincidencia exacta o más cercana a lo que preguntó el usuario.
  • Puntuación de referencia: Puntuaciones más altas indican mejor calidad de documentación (100 es la máxima).
  • Reputación de la fuente: Prefiere fuentes con reputación Alta o Media cuando estén disponibles.
  • Versión: Si el usuario especificó una versión (ej. "React 19", "Next.js 15"), prefiere un ID de biblioteca con versión específica si aparece (ej. /org/proyecto/v1.2.0).

Paso 3: Obtener la Documentación

Llama a la herramienta MCP query-docs con:

  • libraryId: El ID de biblioteca de Context7 seleccionado en el Paso 2 (ej. /vercel/next.js).
  • query: La pregunta o tarea específica del usuario. Sé específico para obtener fragmentos relevantes.

Límite: no llames a query-docs (ni a resolve-library-id) más de 3 veces por pregunta. Si la respuesta no está clara después de 3 llamadas, indica la incertidumbre y usa la mejor información que tengas en lugar de adivinar.

Paso 4: Usar la Documentación

  • Responde a la pregunta del usuario usando la información actualizada obtenida.
  • Incluye ejemplos de código relevantes de la documentación cuando sea útil.
  • Cita la biblioteca o versión cuando sea importante (ej. "En Next.js 15...").

Ejemplos

Ejemplo: Middleware de Next.js

  1. Llama a resolve-library-id con libraryName: "Next.js", query: "¿Cómo configuro el middleware de Next.js?".
  2. De los resultados, elige la mejor coincidencia (ej. /vercel/next.js) por nombre y puntuación de referencia.
  3. Llama a query-docs con libraryId: "/vercel/next.js", query: "¿Cómo configuro el middleware de Next.js?".
  4. Usa los fragmentos y texto devueltos para responder; incluye un ejemplo mínimo de middleware.ts de la documentación si es relevante.

Ejemplo: Consulta de Prisma

  1. Llama a resolve-library-id con libraryName: "Prisma", query: "¿Cómo hago consultas con relaciones?".
  2. Selecciona el ID de biblioteca oficial de Prisma (ej. /prisma/prisma).
  3. Llama a query-docs con ese libraryId y la consulta.
  4. Devuelve el patrón de Prisma Client (ej. include o select) con un fragmento de código corto de la documentación.

Ejemplo: Métodos de autenticación de Supabase

  1. Llama a resolve-library-id con libraryName: "Supabase", query: "¿Cuáles son los métodos de autenticación?".
  2. Elige el ID de biblioteca de la documentación de Supabase.
  3. Llama a query-docs; resume los métodos de autenticación y muestra ejemplos mínimos de la documentación obtenida.

Mejores Prácticas

  • Sé específico: Usa la pregunta completa del usuario como consulta cuando sea posible para obtener mejor relevancia.
  • Conciencia de versión: Cuando los usuarios mencionen versiones, usa IDs de biblioteca con versión específica del paso de resolución cuando estén disponibles.
  • Prefiere fuentes oficiales: Cuando existan múltiples coincidencias, prefiere los paquetes oficiales o principales sobre forks de la comunidad.
  • Sin datos sensibles: Elimina claves de API, contraseñas, tokens y otros secretos de cualquier consulta enviada a Context7. Trata la pregunta del usuario como posiblemente conteniendo secretos antes de pasarla a resolve-library-id o query-docs.

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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