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TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

Define un cambio de ingeniería o experimento antes de la implementación, con criterios de aceptación observables y validación proporcionada. Útil para cambios sustanciales, migraciones, evaluaciones comparativas o requisitos ambiguos; mantén las correcciones rutinarias ligeras.

¿Qué es engineering-multi-ai-skills?

Este skill está diseñado para ayudar a agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) a gestionar cambios de ingeniería o experimentos de manera estructurada. Se enfoca en definir el problema, el comportamiento deseado, las interfaces afectadas y el trabajo fuera del alcance antes de cualquier implementación. Es especialmente útil para migraciones, benchmarks o cuando los requisitos son ambiguos, ya que exige criterios de aceptación observables y validación proporcionada al riesgo. El skill guía al agente a leer código y pruebas relevantes, resolver hechos a partir de artefactos, y agrupar preguntas no resueltas con recomendaciones. Para experimentos, requiere registrar hipótesis, métricas principales, línea base, carga de trabajo y umbral de éxito antes de inspeccionar resultados. También promueve la ejecución de pruebas representativas antes de trabajos largos, el uso de interfaces dry-run, y la documentación de decisiones en un 'registro de evidencia'. Compatible con plataformas de agentes de IA, este skill asegura que los cambios sean verificables, reduciendo el riesgo de errores costosos.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills/tree/HEAD/skills/engineering-plan

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Documentación

Lee el código relevante, las pruebas y las restricciones del proyecto. Enuncia el problema, el comportamiento deseado, las interfaces afectadas y el trabajo que está fuera del alcance. Resuelve los hechos a partir de los artefactos; agrupa las preguntas no resueltas que afecten materialmente el resultado, con opciones recomendadas. Continúa el trabajo independiente mientras espera una respuesta.

Define criterios observables de aprobación/rechazo y cómo ejercitarlos. Adecúa la validación al riesgo: un error puede necesitar un reproductor y una verificación de regresión; una migración puede necesitar comprobaciones de compatibilidad y un plan de reversión. Resuelve las suposiciones críticas antes de realizar trabajos de alto costo o irreversibles. No impongas una aprobación de diseño cuando la instrucción del usuario ya autoriza el cambio.

Para experimentos o afirmaciones de rendimiento, registra la hipótesis, la métrica principal, la línea base, la carga de trabajo, las semillas o el muestreo, el presupuesto de recursos, el manejo de fallos y el umbral de éxito antes de inspeccionar los resultados. Compara las variantes con esfuerzo equivalente. Separa las observaciones exploratorias de los resultados confirmatorios; etiqueta los cambios posteriores a los resultados y nunca apliques una nueva regla de forma retroactiva.

Para trabajos largos, ejercita primero el lanzamiento y una unidad pequeña representativa. Registra los límites de recursos, las rutas de salida y el comportamiento real de reanudación. Utiliza únicamente interfaces de prueba en seco que el comando realmente soporte. Lanza a través del servicio de fondo autorizado del anfitrión; no mantengas una sesión del modelo a la espera durante horas.

Evalúa los resultados utilizando los criterios originales. Conserva los casos fallidos, el trabajo omitido y los resultados negativos. Solicita que las conclusiones importantes sean revisadas o verificadas de forma independiente cuando sea necesario. Registra las decisiones y los límites en el registro de evidencia del proyecto, luego informa lo que se ha establecido.

Individual skills in this repo

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