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Explorador de Habilidades

Busca en fuentes locales, del mercado, GitHub y web antes de crear una nueva habilidad. Úsalo cuando el usuario quiera crear, construir, bifurcar o encontrar una habilidad para un flujo de trabajo.

¿Qué es Explorador de Habilidades?

Skill Scout es una habilidad de agente de IA diseñada para evitar la creación duplicada de habilidades al buscar exhaustivamente en fuentes locales, del marketplace, GitHub y web antes de proponer una nueva. Es útil para desarrolladores que usan herramientas como Claude Code, Cursor, Codex o plataformas similares, ya que fomenta la reutilización de habilidades existentes y reduce el trabajo innecesario. El proceso sigue seis pasos: capturar la intención del usuario, buscar en fuentes locales con comandos `find` y `grep`, explorar repositorios remotos de GitHub con `gh`, evaluar habilidades externas verificando su seguridad y mantenimiento, clasificar los resultados por relevancia y presentar al usuario opciones claras (usar existente, bifurcar o crear desde cero). Al centrarse en la calidad sobre la cantidad, limita los resultados a 10 y rechaza prácticas como instalar habilidades externas sin revisión o editar originales del marketplace.

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

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Documentación

¿Qué hace Explorador de Habilidades?

Usa esta habilidad antes de crear una nueva habilidad. El objetivo es evitar duplicar trabajo existente de la comunidad o del mercado, al mismo tiempo que se evalúa cualquier recurso externo antes de adoptarlo.

Fuente: rescatado del PR comunitario obsoleto #1232 por redminwang.

Cuándo Usarla

  • El usuario dice "crea una habilidad", "construye una habilidad", "haz una habilidad" o "nueva habilidad".
  • El usuario pregunta "¿existe una habilidad para X?" o "¿hay una habilidad que haga Y?".
  • El usuario describe un flujo de trabajo y estás a punto de sugerir crear una nueva habilidad.
  • El usuario quiere bifurcar o extender una habilidad existente.

Si el usuario indica explícitamente omitir la búsqueda o crear desde cero, reconoce esto y continúa con el flujo de trabajo de creación solicitado.

Cómo Funciona

Paso 1 - Capturar la Intención

Extrae:

  • La tarea que la habilidad debe realizar.
  • Las condiciones de activación para usarla.
  • El dominio, herramientas, frameworks o fuentes de datos involucrados.
  • De tres a cinco palabras clave de búsqueda más sinónimos útiles.

Paso 2 - Buscar Fuentes Locales

Primero, busca nombres de habilidades instaladas y del marketplace. Las fuentes locales son preferidas porque ya forman parte del entorno del usuario.

find ~/.claude/skills -maxdepth 2 -name SKILL.md 2>/dev/null | grep -iE "palabraclave|sinónimo"
find ~/.claude/plugins/marketplaces -path '*/skills/*/SKILL.md' 2>/dev/null | grep -iE "palabraclave|sinónimo"

Luego busca en las descripciones del frontmatter:

grep -RilE "palabraclave|sinónimo" ~/.claude/skills ~/.claude/plugins/marketplaces 2>/dev/null

Paso 3 - Buscar Fuentes Remotas

Usa las herramientas de búsqueda disponibles en GitHub y web. Prefiere consultas concisas:

gh search repos "claude code skill palabraclave" --limit 10 --sort stars
gh search code "name: palabraclave" --filename SKILL.md --limit 10

Para búsqueda web, usa como máximo tres consultas dirigidas como:

"claude code skill" palabraclave
"SKILL.md" palabraclave
"everything-claude-code" palabraclave

Paso 4 - Evaluar Coincidencias Externas

Antes de recomendar cualquier habilidad externa para adoptar o bifurcar:

  • Lee el frontmatter y las instrucciones del SKILL.md.
  • Busca comandos de shell inesperados, escrituras de archivos, llamadas de red, manejo de credenciales o instalaciones de paquetes.
  • Verifica si el repositorio parece mantenido.
  • Prefiere copiar a una rama local nueva y revisar el diff en lugar de editar originales del marketplace.

Paso 5 - Clasificar Resultados

Clasifica los candidatos por:

  1. Coincidencia exacta de palabra clave en el nombre de la habilidad.
  2. Coincidencia de palabra clave o sinónimo en la descripción.
  3. Fuente local instalada o del marketplace.
  4. Fuente de GitHub mantenida con actividad reciente.
  5. Mención solo en web.

Limita la lista final a 10 resultados.

Paso 6 - Presentar Opciones de Decisión

Proporciona al usuario una tabla breve:

OpciónSignificado
Usar existenteInvocar o instalar una habilidad coincidente tal como está.
Bifurcar o extenderCopiar la habilidad más cercana y modificarla.
Crear desde ceroConstruir una nueva habilidad después de confirmar que no existe una coincidencia cercana.

Solo crea una nueva habilidad después de que el usuario elija esa ruta o después de que la búsqueda no encuentre una coincidencia cercana.

Ejemplos

Tabla de Resultados

| # | Habilidad | Fuente | Por qué coincide | Brecha |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | article-writing | ECC Local | Redacta artículos y guías | No se centra en notas de versión |
| 2 | content-engine | ECC Local | Flujo de trabajo de contenido en múltiples formatos | Más pesado de lo necesario |
| 3 | blog-writer | GitHub | Habilidad de escritura de blogs con commits recientes | Necesita revisión de seguridad |

Resumen para el Usuario

Encontré dos coincidencias locales cercanas y un candidato externo. La más cercana es
`article-writing`; cubre redacción y revisión, pero no incluye la lista de verificación
de notas de versión que solicitaste. Puedo usarla tal como está, bifurcarla en una
variante de notas de versión, o crear una habilidad nueva.

Anti-patrones

  • No saltar directamente a la creación de una nueva habilidad cuando una búsqueda es razonable.
  • No instalar habilidades externas sin leerlas primero.
  • No presentar una larga lista sin clasificar de coincidencias débiles.
  • No tratar las menciones solo en web como fuentes confiables.
  • No editar originales del marketplace instalados en su lugar.

Relacionado

  • search-first - Flujo de trabajo general de buscar antes de construir.
  • skill-stocktake - Auditar habilidades instaladas para verificar estado, duplicados y brechas.
  • agent-sort - Categorizar y organizar agentes y habilidades existentes.

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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