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skill-scout

Busca habilidades existentes en fuentes locales, de marketplace, 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 skill-scout?

Skill Scout es una habilidad diseñada para evitar la duplicación de trabajo en ecosistemas de agentes de IA como Claude Code, Cursor y Codex. Actúa como un guardián que, antes de permitir la creación de una nueva habilidad, busca exhaustivamente en habilidades locales instaladas, marketplaces de plugins, repositorios de GitHub y referencias web. El proceso consta de seis pasos: capturar la intención del usuario, buscar en fuentes locales usando comandos `find` y `grep`, buscar en fuentes remotas con la CLI de GitHub y consultas web, evaluar externos por seguridad y mantenimiento, clasificar resultados por relevancia y presentar opciones de decisión (usar existente, bifurcar o crear desde cero). Esto asegura que el usuario aproveche el trabajo comunitario existente, reduciendo redundancia y riesgos de seguridad. Es especialmente útil cuando el usuario solicita crear, construir, bifurcar o encontrar una habilidad para un flujo de trabajo específico.

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

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Documentación

Skill Scout

Usa esta habilidad antes de crear una nueva habilidad. El objetivo es evitar duplicar trabajo existente de la comunidad o del marketplace, mientras evalúas cualquier contenido externo antes de adoptarlo.

Fuente: rescatado del PR #1232 de la comunidad por redminwang.

Cuándo Usarlo

  • El usuario dice "crear una habilidad", "construir una habilidad", "hacer una habilidad" o "nueva habilidad".
  • El usuario pregunta "¿hay una habilidad para X?" o "¿existe 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 dice explícitamente que omita la búsqueda o cree desde cero, reconócelo y procede con el flujo de trabajo de creación solicitado.

Cómo Funciona

Paso 1 - Capturar la Intención

Extrae:

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

Paso 2 - Buscar Fuentes Locales

Busca primero los 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 "keyword|synonym"
find ~/.claude/plugins/marketplaces -path '*/skills/*/SKILL.md' 2>/dev/null | grep -iE "keyword|synonym"

Luego busca en las descripciones del frontmatter:

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

Paso 3 - Buscar Fuentes Remotas

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

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

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

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

Paso 4 - Evaluar Coincidencias Externas

Antes de recomendar cualquier habilidad externa para adopción o bifurcación:

  • Lee el frontmatter del SKILL.md y las instrucciones.
  • 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 en una rama local nueva y revisar el diff en lugar de editar originales del marketplace.

Paso 5 - Clasificar Resultados

Clasifica los candidatos según:

  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 de 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

Dale al usuario una tabla breve:

OpciónSignificado
Usar existenteInvocar o instalar una habilidad coincidente tal cual.
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 opción 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 enfoca en notas de versión |
| 2 | content-engine | ECC local | Flujo de trabajo de contenido multi-formato | Más pesado de lo necesario |
| 3 | blog-writer | GitHub | Habilidad de escritura de blog 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 pediste. Puedo usarla tal cual, 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 desordenada de coincidencias débiles.
  • No tratar las menciones solo en web como fuentes confiables.
  • No editar originales instalados del marketplace 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/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.

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