Communitygithub.com

Blueprint — Generador de Planes de Construcción

Convierte un objetivo de una línea en un plan de construcción paso a paso que cualquier agente de código pueda ejecutar en frío.

¿Qué es Blueprint — Generador de Planes de Construcción?

Blueprint es una habilidad para Claude Code que transforma un objetivo vago en un plan de construcción detallado y ejecutable. Utiliza un pipeline de 5 fases (Investigación, Diseño, Borrador, Revisión y Registro) para descomponer tareas grandes en pasos pequeños, asignar dependencias, detectar paralelismo y generar un archivo Markdown autónomo en el directorio `plans/`. Cada paso incluye un resumen de contexto autónomo, lista de tareas, comandos de verificación y criterios de salida, permitiendo que cualquier agente lo ejecute sin contexto previo. Blueprint admite flujos de trabajo con branches, PRs y CI mediante Git y GitHub CLI, pero también funciona en modo directo si estas herramientas no están disponibles. Es ideal para refactorizaciones grandes, migraciones o proyectos multiagente que requieren coordinación entre sesiones.

Compatible con✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/blueprint

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

¿Qué hace Blueprint — Generador de Planes de Construcción?

Convierte un objetivo de una línea en un plan de construcción paso a paso que cualquier agente de código pueda ejecutar en frío.

Cuándo Usarlo

  • Dividir una función grande en varios PRs con un orden de dependencias claro
  • Planificar una refactorización o migración que abarque múltiples sesiones
  • Coordinar flujos de trabajo paralelos entre subagentes
  • Cualquier tarea donde la pérdida de contexto entre sesiones cause retrabajo

No usar para tareas completables en un solo PR, menos de 3 llamadas a herramientas, o cuando el usuario diga «solo hazlo».

Cómo Funciona

Blueprint ejecuta un pipeline de 5 fases:

  1. Investigación — Verificaciones previas (git, gh auth, remoto, rama por defecto), luego lee la estructura del proyecto, planes existentes y archivos de memoria para recopilar contexto.
  2. Diseño — Descompone el objetivo en pasos del tamaño de un PR (normalmente 3–12). Asigna bordes de dependencia, orden serial/paralelo, nivel de modelo (más fuerte vs predeterminado) y estrategia de reversión por paso.
  3. Borrador — Escribe un archivo de plan Markdown autónomo en plans/. Cada paso incluye un resumen de contexto, lista de tareas, comandos de verificación y criterios de salida, para que un agente nuevo pueda ejecutar cualquier paso sin leer los anteriores.
  4. Revisión — Delega la revisión adversarial a un subagente de modelo más fuerte (por ejemplo, Opus) contra una lista de verificación y un catálogo de antipatrones. Corrige todos los hallazgos críticos antes de finalizar.
  5. Registro — Guarda el plan, actualiza el índice de memoria y presenta al usuario el recuento de pasos y el resumen de paralelismo.

Blueprint detecta automáticamente la disponibilidad de git/gh. Con git + GitHub CLI, genera planes completos con flujo de trabajo de rama/PR/CI. Sin ellos, cambia al modo directo (editar en el lugar, sin ramas).

Ejemplos

Uso básico

/blueprint miapp "migrar base de datos a PostgreSQL"

Produce plans/miapp-migrar-base-de-datos-a-postgresql.md con pasos como:

  • Paso 1: Agregar driver PostgreSQL y configuración de conexión
  • Paso 2: Crear scripts de migración para cada tabla
  • Paso 3: Actualizar la capa de repositorio para usar el nuevo driver
  • Paso 4: Agregar pruebas de integración contra PostgreSQL
  • Paso 5: Eliminar código y configuración antiguos de base de datos

Proyecto multiagente

/blueprint chatbot "extraer proveedores LLM en un sistema de plugins"

Produce un plan con pasos paralelos cuando sea posible (por ejemplo, «implementar plugin de Anthropic» e «implementar plugin de OpenAI» se ejecutan en paralelo después del paso de interfaz de plugin), asignaciones de nivel de modelo (fuerte para el paso de diseño de interfaz, predeterminado para implementación) e invariantes verificadas después de cada paso (por ejemplo, «todas las pruebas existentes pasan», «sin importaciones de proveedores en el núcleo»).

Características Clave

  • Ejecución en frío — Cada paso incluye un resumen de contexto autónomo. No se necesita contexto previo.
  • Puerta de revisión adversarial — Cada plan es revisado por un subagente de modelo más fuerte contra una lista de verificación que cubre integridad, corrección de dependencias y detección de antipatrones.
  • Flujo de trabajo rama/PR/CI — Integrado en cada paso. Degrada correctamente al modo directo cuando git/gh está ausente.
  • Detección de pasos paralelos — El grafo de dependencias identifica pasos sin archivos compartidos ni dependencias de salida.
  • Protocolo de mutación de plan — Los pasos pueden dividirse, insertarse, saltarse, reordenarse o abandonarse con protocolos formales y registro de auditoría.
  • Sin riesgo en tiempo de ejecución — Habilidad puramente Markdown. Todo el repositorio contiene solo archivos .md — sin hooks, sin scripts de shell, sin código ejecutable, sin package.json, sin paso de compilación. Nada se ejecuta al instalar o invocar más allá del cargador nativo de habilidades Markdown de Claude Code.

Instalación

Esta habilidad se distribuye con Everything Claude Code. No se necesita instalación por separado cuando ECC está instalado.

Instalación completa de ECC

Si trabajas desde el checkout del repositorio ECC, verifica que la habilidad esté presente con:

test -f skills/blueprint/SKILL.md

Para actualizar después, revisa el diff de ECC antes de actualizar:

cd /ruta/a/everything-claude-code
git fetch origin main
git log --oneline HEAD..origin/main       # revisa nuevos commits antes de actualizar
git checkout <sha-completo-revisado>      # fija un commit específico revisado

Instalación independiente vendida

Si estás vendiendo solo esta habilidad fuera de la instalación completa de ECC, copia el archivo revisado del repositorio ECC en ~/.claude/skills/blueprint/SKILL.md. Las copias vendidas no tienen un remoto git, así que actualízalas volviendo a copiar el archivo de un commit revisado de ECC en lugar de ejecutar git pull.

Requisitos

  • Claude Code (para el comando /blueprint)
  • Git + GitHub CLI (opcional — habilita el flujo de trabajo completo rama/PR/CI; Blueprint detecta la ausencia y cambia automáticamente al modo directo)

Fuente

Inspirado en antbotlab/blueprint — proyecto upstream y diseño de referencia.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

Skills relacionados