berkekcay/acortador-de-enlaces-agente-ready

Úsalo al implementar una funcionalidad de docs/TASKS.md (alias personalizado, contador de clics, vencimiento) o cualquier otro cambio en el comportamiento del acortador de enlaces. Primero ejecuta pruebas, el cambio más pequeño, pytest y un resumen.

¿Qué es acortador-de-enlaces-agente-ready?

Esta habilidad está diseñada para desarrolladores o agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que trabajan en un proyecto de acortador de enlaces. Su objetivo es guiar de manera estructurada la implementación de tareas definidas en docs/TASKS.md, como alias personalizados, contadores de clics o fechas de vencimiento. El flujo asegura que cualquier cambio se realice de forma metódica: primero se lee la documentación del proyecto (AGENTS.md, TASKS.md, tests/AGENTS.md) y se inspecciona el código base (main.py y pruebas). Luego se plantea un plan detallado que incluye comportamiento esperado, códigos de estado, archivos a modificar y casos borde. Después se escribe una prueba fallida (pytest) que verifique la funcionalidad deseada, se implementa el cambio mínimo necesario para que pase, y finalmente se ejecutan todas las pruebas para asegurar que no se rompa nada existente. El resumen final consolida el trabajo realizado. Es compatible con cualquier entorno que ejecute Python y pytest, ideal para equipos que siguen un proceso TDD (Test-Driven Development).

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/berkekcay/link-shortener-agent-ready/tree/HEAD/.claude/skills/implement-task

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Documentación

Implementar una tarea del acortador de enlaces

Sigue estos pasos en orden. Detente y pregunta si la tarea no está clara o necesita algo listado bajo "Preguntar a una persona antes" en AGENTS.md.

  1. Leer. Abre AGENTS.md, la tarea seleccionada en docs/TASKS.md y tests/AGENTS.md. Trabaja únicamente en esa tarea.

  2. Inspeccionar. Lee main.py (la tabla, encode(), el modelo de solicitud y ambas rutas) y tests/test_main.py. Anota cualquier cosa con la que la tarea interactúe, por ejemplo cómo se generan los códigos o cómo se comparte la base de datos entre ejecuciones.

  3. Exponer el plan. Antes de editar, escribe:

    • el comportamiento esperado, incluidos los códigos de estado y cuerpos de respuesta para éxito y cada fallo;
    • los archivos que cambiarás;
    • los casos borde (entrada vacía o extraña, colisiones con códigos existentes, valores que se repiten).
  4. Escribir una prueba que falle. Agrega pruebas de comportamiento en tests/test_main.py siguiendo tests/AGENTS.md: al menos un caso de éxito y uno de fallo. Ejecútalas y confirma que fallan por la razón correcta (la funcionalidad falta, no por un error tipográfico):

    pytest tests/test_main.py -k <nombre_nueva_prueba>
    
  5. Implementar el cambio más pequeño en main.py que haga pasar las pruebas. Mantén el comportamiento existente y las formas de respuesta. Si la tabla necesita una nueva columna, agrégala de modo que un links.db existente siga funcionando (o explica por qué debe recrearse).

  6. Ejecutar todo.

    pytest
    

    Todas las pruebas originales y nuevas deben pasar. Corrige y vuelve a ejecutar hasta que lo hagan.

  7. Resumir con esta forma:

    Tarea:
    Comportamiento:
    Archivos cambiados:
    Pruebas agregadas:
    Resultado de pytest:
    Riesgos restantes:
    

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