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agencelutie/LP-lutie

Guía a los usuarios a través de un flujo de trabajo estructurado para co-redactar documentación. Úsalo cuando el usuario quiera escribir documentación, propuestas, especificaciones técnicas, documentos de decisión o contenido estructurado similar. Este flujo de trabajo ayuda a transferir contexto de manera eficiente, refinar el contenido mediante iteración y verificar que el documento funcione para los lectores. Actívalo cuando el usuario mencione escribir documentos, crear propuestas, redactar especificaciones o tareas de documentación similares.

¿Qué es LP-lutie?

Esta habilidad implementa un flujo de trabajo completo de coautoría de documentos para agentes de IA, dividido en tres etapas principales: Recopilación de Contexto, Refinamiento y Estructura, y Prueba con el Lector. Está diseñada para que los desarrolladores colaboren con el agente en la creación de documentos técnicos como PRD, especificaciones, propuestas, RFC y documentos de decisión. La habilidad guía al usuario para que proporcione todo el contexto relevante, mientras el agente formula preguntas aclaratorias y busca en herramientas integradas (como Slack, Google Drive o MCP) para cerrar la brecha de conocimiento. Luego, construye el documento sección por sección mediante lluvia de ideas, curación y edición iterativa, usando archivos o artefactos según la plataforma. Finalmente, prueba el documento con una instancia fresca del agente (sin contexto previo) para detectar puntos ciegos, suposiciones falsas o contradicciones, asegurando que el documento sea claro y completo para los lectores. Es compatible con Claude Code, claude.ai y otras plataformas que soporten subagentes o integraciones similares.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/agencelutie/LP-lutie/tree/main/skills-export/examples/doc-coauthoring

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Documentación

Flujo de Trabajo de Coautoría de Documentos

Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo estructurado para guiar a los usuarios en la creación colaborativa de documentos. Actúa como un guía activo, conduciendo a los usuarios a través de tres etapas: Recopilación de Contexto, Refinamiento y Estructura, y Prueba con el Lector.

Cuándo Ofrecer Este Flujo de Trabajo

Condiciones de activación:

  • El usuario menciona escribir documentación: "escribe un documento", "redacta una propuesta", "crea una especificación", "redacta"
  • El usuario menciona tipos específicos de documentos: "PRD", "documento de diseño", "documento de decisión", "RFC"
  • El usuario parece estar iniciando una tarea de escritura sustancial

Oferta inicial: Ofrece al usuario un flujo de trabajo estructurado para co-redactar el documento. Explica las tres etapas:

  1. Recopilación de Contexto: El usuario proporciona todo el contexto relevante mientras Claude hace preguntas aclaratorias
  2. Refinamiento y Estructura: Construir cada sección de manera iterativa mediante lluvia de ideas y edición
  3. Prueba con el Lector: Probar el documento con un Claude nuevo (sin contexto) para detectar puntos ciegos antes de que otros lo lean

Explica que este enfoque ayuda a garantizar que el documento funcione bien cuando otros lo lean (incluso cuando lo peguen en Claude). Pregunta si quieren probar este flujo de trabajo o prefieren trabajar de forma libre.

Si el usuario rechaza, trabaja de forma libre. Si acepta, pasa a la Etapa 1.

Etapa 1: Recopilación de Contexto

Objetivo: Cerrar la brecha entre lo que el usuario sabe y lo que Claude sabe, permitiendo una guía inteligente más adelante.

Preguntas Iniciales

Comienza preguntando al usuario por el meta-contexto del documento:

  1. ¿Qué tipo de documento es? (p. ej., especificación técnica, documento de decisión, propuesta)
  2. ¿Quién es la audiencia principal?
  3. ¿Cuál es el impacto deseado cuando alguien lea esto?
  4. ¿Hay una plantilla o un formato específico a seguir?
  5. ¿Alguna otra restricción o contexto que debamos conocer?

Informa que pueden responder de manera abreviada o volcar información de la forma que más les convenga.

Si el usuario proporciona una plantilla o menciona un tipo de documento:

  • Pregunta si tienen un documento de plantilla para compartir
  • Si proporcionan un enlace a un documento compartido, usa la integración adecuada para obtenerlo
  • Si proporcionan un archivo, léelo

Si el usuario menciona editar un documento compartido existente:

  • Usa la integración adecuada para leer el estado actual
  • Verifica si hay imágenes sin texto alternativo
  • Si existen imágenes sin texto alternativo, explica que cuando otros usen Claude para entender el documento, Claude no podrá verlas. Pregunta si desean generar texto alternativo. Si es así, pide que peguen cada imagen en el chat para generar el texto alternativo descriptivo.

Volcado de Información

Una vez respondidas las preguntas iniciales, anima al usuario a volcar todo el contexto que tengan. Solicita información como:

  • Antecedentes del proyecto/problema
  • Discusiones de equipo relacionadas o documentos compartidos
  • Por qué no se están utilizando soluciones alternativas
  • Contexto organizacional (dinámicas de equipo, incidentes pasados, política)
  • Presiones de tiempo o limitaciones
  • Arquitectura técnica o dependencias
  • Preocupaciones de las partes interesadas

Aconseja que no se preocupen por organizarlo, solo que lo expongan todo. Ofrece múltiples formas de proporcionar contexto:

  • Volcado de información en flujo de conciencia
  • Señalar canales o hilos de equipo para leer
  • Enlazar documentos compartidos

Si hay integraciones disponibles (p. ej., Slack, Teams, Google Drive, SharePoint u otros servidores MCP), menciona que se pueden usar para traer contexto directamente.

Si no se detectan integraciones y estás en claude.ai o la aplicación de Claude: Sugiere que pueden habilitar conectores en la configuración de Claude para permitir la obtención de contexto desde aplicaciones de mensajería y almacenamiento de documentos directamente.

Informa que se harán preguntas aclaratorias una vez que hayan hecho su volcado inicial.

Durante la recopilación de contexto:

  • Si el usuario menciona canales de equipo o documentos compartidos:

    • Si hay integraciones disponibles: Informa que el contenido se leerá ahora y luego usa la integración adecuada
    • Si no hay integraciones disponibles: Explica la falta de acceso. Sugiere que habiliten conectores en la configuración de Claude o peguen el contenido relevante directamente.
  • Si el usuario menciona entidades/proyectos desconocidos:

    • Pregunta si se deben buscar herramientas conectadas para obtener más información
    • Espera la confirmación del usuario antes de buscar
  • A medida que el usuario proporciona contexto, realiza un seguimiento de lo que se está aprendiendo y de lo que aún no está claro

Formulación de preguntas aclaratorias:

Cuando el usuario indique que ha hecho su volcado inicial (o después de proporcionar un contexto sustancial), haz preguntas aclaratorias para asegurar la comprensión:

Genera de 5 a 10 preguntas numeradas basadas en las brechas en el contexto.

Informa que pueden usar abreviaturas para responder (p. ej., "1: sí, 2: ver #canal, 3: no porque compatibilidad hacia atrás"), enlazar a más documentos, señalar canales para leer, o simplemente seguir volcando información. Lo que sea más eficiente para ellos.

Condición de salida: Se ha recopilado suficiente contexto cuando las preguntas muestren comprensión, cuando se puedan preguntar sobre casos límite y compensaciones sin necesidad de explicar lo básico.

Transición: Pregunta si hay más contexto que quieran proporcionar en esta etapa, o si es momento de pasar a la redacción del documento.

Si el usuario quiere agregar más, déjalo. Cuando esté listo, pasa a la Etapa 2.

Etapa 2: Refinamiento y Estructura

Objetivo: Construir el documento sección por sección mediante lluvia de ideas, curación y refinamiento iterativo.

Instrucciones al usuario: Explica que el documento se construirá sección por sección. Para cada sección:

  1. Se harán preguntas aclaratorias sobre qué incluir
  2. Se generarán de 5 a 20 opciones mediante lluvia de ideas
  3. El usuario indicará qué mantener/eliminar/combinar
  4. La sección se redactará
  5. Se refinará mediante ediciones quirúrgicas

Comienza con la sección que tenga más incógnitas (generalmente la decisión/propuesta central), luego trabaja con el resto.

Orden de las secciones:

Si la estructura del documento está clara: Pregunta con qué sección les gustaría empezar.

Sugiere comenzar con la sección que tenga más incógnitas. Para documentos de decisión, suele ser la propuesta central. Para especificaciones, suele ser el enfoque técnico. Las secciones de resumen es mejor dejarlas para el final.

Si el usuario no sabe qué secciones necesita: Basado en el tipo de documento y la plantilla, sugiere de 3 a 5 secciones apropiadas para el tipo de documento.

Pregunta si esta estructura funciona, o si quieren ajustarla.

Una vez que se acuerde la estructura:

Crea la estructura inicial del documento con texto de marcador de posición para todas las secciones.

Si hay acceso a artefactos: Usa create_file para crear un artefacto. Esto le da tanto a Claude como al usuario un andamio sobre el que trabajar.

Informa que se creará la estructura inicial con marcadores de posición para todas las secciones.

Crea el artefacto con todos los encabezados de sección y texto de marcador de posición breve como "[Por escribir]" o "[Contenido aquí]".

Proporciona el enlace al andamio e indica que es momento de llenar cada sección.

Si no hay acceso a artefactos: Crea un archivo markdown en el directorio de trabajo. Nómbralo adecuadamente (p. ej., decision-doc.md, technical-spec.md).

Informa que se creará la estructura inicial con marcadores de posición para todas las secciones.

Crea el archivo con todos los encabezados de sección y texto de marcador de posición.

Confirma que se ha creado el nombre del archivo e indica que es momento de llenar cada sección.

Para cada sección:

Paso 1: Preguntas Aclaratorias

Anuncia que se comenzará a trabajar en la sección [NOMBRE DE LA SECCIÓN]. Haz de 5 a 10 preguntas aclaratorias sobre qué debería incluirse:

Genera de 5 a 10 preguntas específicas basadas en el contexto y el propósito de la sección.

Informa que pueden responder de manera abreviada o simplemente indicar qué es importante cubrir.

Paso 2: Lluvia de Ideas

Para la sección [NOMBRE DE LA SECCIÓN], genera de 5 a 20 cosas que podrían incluirse, dependiendo de la complejidad de la sección. Busca:

  • Contexto compartido que podría haberse olvidado
  • Ángulos o consideraciones aún no mencionadas

Genera de 5 a 20 opciones numeradas según la complejidad de la sección. Al final, ofrece generar más ideas si quieren opciones adicionales.

Paso 3: Curación

Pregunta qué puntos deben mantenerse, eliminarse o combinarse. Solicita justificaciones breves para ayudar a aprender las prioridades para las siguientes secciones.

Proporciona ejemplos:

  • "Mantener 1,4,7,9"
  • "Eliminar 3 (duplica 1)"
  • "Eliminar 6 (la audiencia ya sabe esto)"
  • "Combinar 11 y 12"

Si el usuario da comentarios de forma libre (p. ej., "se ve bien" o "me gusta la mayor parte pero...") en lugar de selecciones numeradas, extrae sus preferencias y continúa. Analiza qué quieren mantener/eliminar/cambiar y aplícalo.

Paso 4: Verificación de Vacíos

Basado en lo que han seleccionado, pregunta si falta algo importante en la sección [NOMBRE DE LA SECCIÓN].

Paso 5: Redacción

Usa str_replace para reemplazar el texto de marcador de posición de esta sección con el contenido redactado real.

Anuncia que la sección [NOMBRE DE LA SECCIÓN] se redactará ahora basándose en lo que han seleccionado.

Si se usan artefactos: Después de redactar, proporciona un enlace al artefacto.

Pide que lo lean e indiquen qué cambiar. Nota que ser específico ayuda al aprendizaje para las siguientes secciones.

Si se usa un archivo (sin artefactos): Después de redactar, confirma la finalización.

Informa que la sección [NOMBRE DE LA SECCIÓN] se ha redactado en [nombre del archivo]. Pide que lo lean e indiquen qué cambiar. Nota que ser específico ayuda al aprendizaje para las siguientes secciones.

Instrucción clave para el usuario (incluir al redactar la primera sección): Proporciona una nota: En lugar de editar el documento directamente, pide que indiquen qué cambiar. Esto ayuda a aprender su estilo para futuras secciones. Por ejemplo: "Elimina el punto X, ya cubierto por Y" o "Haz el tercer párrafo más conciso".

Paso 6: Refinamiento Iterativo

A medida que el usuario proporciona comentarios:

  • Usa str_replace para hacer ediciones (nunca reimprimas todo el documento)
  • Si se usan artefactos: Proporciona un enlace al artefacto después de cada edición
  • Si se usan archivos: Solo confirma que las ediciones están completas
  • Si el usuario edita el documento directamente y pide leerlo: toma nota mental de los cambios que hizo y téngalos en cuenta para futuras secciones (esto muestra sus preferencias)

Continúa iterando hasta que el usuario esté satisfecho con la sección.

Verificación de Calidad

Después de 3 iteraciones consecutivas sin cambios sustanciales, pregunta si se puede eliminar algo sin perder información importante.

Cuando la sección esté lista, confirma que [NOMBRE DE LA SECCIÓN] está completa. Pregunta si están listos para pasar a la siguiente sección.

Repite para todas las secciones.

Cerca de la Finalización

Al acercarse a la finalización (más del 80% de las secciones listas), anuncia la intención de releer todo el documento y verificar:

  • Flujo y consistencia entre secciones
  • Redundancia o contradicciones
  • Cualquier cosa que parezca "relleno" genérico
  • Si cada oración tiene peso

Lee todo el documento y proporciona comentarios.

Cuando todas las secciones estén redactadas y refinadas: Anuncia que todas las secciones están redactadas. Indica la intención de revisar el documento completo una vez más.

Revisa la coherencia general, el flujo y la integridad.

Proporciona sugerencias finales.

Pregunta si están listos para pasar a la Prueba con el Lector, o si quieren refinar algo más.

Etapa 3: Prueba con el Lector

Objetivo: Probar el documento con un Claude nuevo (sin transferencia de contexto) para verificar que funcione para los lectores.

Instrucciones al usuario: Explica que ahora se realizarán pruebas para ver si el documento realmente funciona para los lectores. Esto detecta puntos ciegos, cosas que tienen sentido para los autores pero podrían confundir a otros.

Enfoque de Prueba

Si hay acceso a subagentes (p. ej., en Claude Code):

Realiza la prueba directamente sin intervención del usuario.

Paso 1: Predecir Preguntas del Lector

Anuncia la intención de predecir qué preguntas podrían hacer los lectores al intentar descubrir este documento.

Genera de 5 a 10 preguntas que los lectores harían de manera realista.

Paso 2: Probar con Subagente

Anuncia que estas preguntas se probarán con una instancia fresca de Claude (sin contexto de esta conversación).

Para cada pregunta, invoca un subagente con solo el contenido del documento y la pregunta.

Resume lo que el Lector Claude acertó/falló en cada pregunta.

Paso 3: Ejecutar Verificaciones Adicionales

Anuncia que se realizarán verificaciones adicionales.

Invoca al subagente para verificar ambigüedades, suposiciones falsas y contradicciones.

Resume cualquier problema encontrado.

Paso 4: Informar y Corregir

Si se encuentran problemas: Informa que el Lector Claude tuvo dificultades con problemas específicos.

Enumera los problemas específicos.

Indica la intención de corregir estas brechas.

Regresa al refinamiento de las secciones problemáticas.


Si no hay acceso a subagentes (p. ej., interfaz web de claude.ai):

El usuario deberá realizar la prueba manualmente.

Paso 1: Predecir Preguntas del Lector

Pregunta qué preguntas podría hacer la gente al intentar descubrir este documento. ¿Qué escribirían en claude.ai?

Genera de 5 a 10 preguntas que los lectores harían de manera realista.

Paso 2: Configurar la Prueba

Proporciona instrucciones de prueba:

  1. Abre una conversación nueva de Claude: https://claude.ai
  2. Pega o comparte el contenido del documento (si usas una plataforma de documentos compartidos con conectores habilitados, proporciona el enlace)
  3. Pregunta al Lector Claude las preguntas generadas

Para cada pregunta, instruye al Lector Claude para que proporcione:

  • La respuesta
  • Si algo fue ambiguo o poco claro
  • Qué conocimiento/contexto asume el documento que ya se conoce

Verifica si el Lector Claude da respuestas correctas o malinterpreta algo.

Paso 3: Verificaciones Adicionales

También pregunta al Lector Claude:

  • "¿Qué en este documento podría ser ambiguo o poco claro para los lectores?"
  • "¿Qué conocimiento o contexto asume este documento que los lectores ya tienen?"
  • "¿Hay alguna contradicción interna o inconsistencia?"

Paso 4: Iterar Basándose en los Resultados

Pregunta qué falló el Lector Claude o con qué tuvo dificultades. Indica la intención de corregir esas brechas.

Regresa al refinamiento de cualquier sección problemática.


Condición de Salida (Ambos Enfoques)

Cuando el Lector Claude responda correctamente a las preguntas de manera consistente y no surjan nuevas brechas o ambigüedades, el documento estará listo.

Revisión Final

Cuando la Prueba con el Lector sea exitosa: Anuncia que el documento ha pasado la prueba del Lector Claude. Antes de finalizar:

  1. Recomienda que hagan una lectura final ellos mismos: son los dueños de este documento y responsables de su calidad
  2. Sugiere verificar cualquier hecho, enlace o detalle técnico
  3. Pide que verifiquen que logra el impacto que deseaban

Pregunta si quieren hacer algún cambio final o si el documento está completo.

Cuando el usuario confirme que está completo, felicítalos por el trabajo bien hecho y ofrece ayuda adicional si la necesitan.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

agencelutie/LP-lutie

Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright violations.

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Submit expense reimbursements through Benepass (app.getbenepass.com). For users whose employer uses Benepass as their benefits platform. Handles login, benefit selection, form filling, receipt upload, and submission. Requires browser/computer-use capabilities.

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Applies Anthropic's official brand colors and typography to any sort of artifact that may benefit from having Anthropic's look-and-feel. Use it when brand colors or style guidelines, visual formatting, or company design standards apply.

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Make a phone call to book an appointment or reservation. Checks calendar first, gets explicit consent before dialing, discloses AI identity on the call, and adds the booking to calendar when done.

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Cancel a subscription or unsubscribe from a service. Works from a description, a pasted charge line, a URL, or a photo/screenshot. Can also audit a full statement for recurring charges and cancel several at once. Finds the right contact method and handles the cancellation — including phone calls.

agencelutie/LP-lutie

Create beautiful visual art in .png and .pdf documents using design philosophy. You should use this skill when the user asks to create a poster, piece of art, design, or other static piece. Create original visual designs, never copying existing artists' work to avoid copyright violations.

agencelutie/LP-lutie

Help plan an event — from a birthday dinner to a wedding. Scales to the size of the occasion. Handles venue research, guest lists, timelines, vendors, and budgets.

agencelutie/LP-lutie

Help submit an expense or reimbursement on any platform. Detects the right tool (Benepass, Brex, Concur, Expensify, etc.), finds receipts, checks for duplicates, and walks through submission.

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Handle small bureaucratic tasks — jury duty responses, parking tickets, passport renewals, DMV forms, permit applications, and other government or administrative paperwork.

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Run financial calculations and scenario comparisons — tax estimates, loan comparisons, retirement projections, rent vs. buy, investment scenarios, and more. Pure math, no accounts or logins needed.

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Help order groceries for delivery. Concierge-style flow — store selection, occasion-based list building, budget tracking, and cart assembly.

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Help find and book a service provider for a task — cleaning, handyman, moving, assembly, yard work, errands, etc. Searches TaskRabbit, Handy, Thumbtack, and similar platforms.

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A set of resources to help me write all kinds of internal communications, using the formats that my company likes to use. Claude should use this skill whenever asked to write some sort of internal communications (status reports, leadership updates, 3P updates, company newsletters, FAQs, incident reports, project updates, etc.).

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Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).

agencelutie/LP-lutie

Help order food timed to arrive at a specific time. Works backward from target arrival, suggests restaurants, builds cart, and monitors delivery.

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Refill a prescription at a pharmacy. Works from a medication name, an Rx number, a photo of the bottle, or just "I'm running low." Confirms exactly what's being requested, gathers everything the pharmacy will ask for up front, and handles the refill online or by phone — whichever is fastest.

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Help return an item or request a refund from any retailer. Identifies the item, finds the return policy, navigates the process, and handles shipping labels or phone calls.

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.

agencelutie/LP-lutie

Landing page quality assessment for paid advertising campaigns. Evaluates message match, page speed, mobile experience, trust signals, form optimization, and conversion rate potential. Use when user says "landing page", "post-click experience", "landing page audit", "conversion rate", or "landing page optimization".

agencelutie/LP-lutie

Generate structured landing page copy with hero, body, proof, and CTA sections. Framework-agnostic - adapts approach based on awareness level and offer type.

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