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alphasafal/system-design-reviewer

Habilidad para agentes que revisa diseños de sistemas y proporciona retroalimentación estructurada.

¿Qué es system-design-reviewer?

Esta habilidad permite a un agente de IA actuar como revisor de diseño de sistemas, evaluando arquitecturas propuestas en términos de escalabilidad, confiabilidad, rendimiento, seguridad y mantenibilidad. Es útil para ingenieros de software y arquitectos que buscan retroalimentación temprana y objetiva sobre sus diseños antes de implementarlos. Compatible con agentes como Claude Code y Cursor, la habilidad sigue un proceso guiado: primero analiza los requisitos y restricciones, luego evalúa componentes y flujos de datos, y finalmente proporciona recomendaciones accionables y preguntas de seguimiento. Basada en el documento SKILL.md, la revisión se estructura en secciones como resumen ejecutivo, análisis detallado por atributos de calidad, riesgos identificados, y sugerencias concretas de mejora, asegurando que la retroalimentación sea completa y práctica para el desarrollador.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alphasafal/production-agent-skills/tree/main/skills/system-design-reviewer

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Documentación

¿Qué hace system-design-reviewer?

Habilidad para agente 'system-design-reviewer' de alphasafal/production-agent-skills.

Descripción

Esta habilidad convierte al agente en un revisor experimentado de diseño de sistemas. Proporciona retroalimentación estructurada y detallada sobre arquitecturas de software, cubriendo aspectos como escalabilidad, disponibilidad, rendimiento, seguridad, costos y mantenibilidad.

Plataformas Soportadas

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex (con adaptaciones)

Cómo Usar

  1. Proporciona el contexto del diseño: Describe brevemente el sistema, sus requisitos funcionales y no funcionales, y las restricciones principales.
  2. Comparte el diagrama o descripción: Puedes proporcionar un diagrama en texto (usando Mermaid, ASCII, o similar) o una descripción textual de los componentes y sus interacciones.
  3. Recibe la revisión: El agente analizará el diseño y generará un informe estructurado.

Formato de la Revisión

La revisión incluirá:

  • Resumen Ejecutivo: Una valoración general del diseño y su idoneidad para los requisitos.
  • Análisis por Atributos de Calidad: Evaluación detallada de escalabilidad, disponibilidad, rendimiento, seguridad, mantenibilidad y costo.
  • Riesgos Identificados: Lista de posibles problemas o cuellos de botella.
  • Recomendaciones: Sugerencias concretas y priorizadas para mejorar el diseño.
  • Preguntas Abiertas: Preguntas que el revisor considera que deben ser respondidas para refinar el diseño.

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

alphasafal/data-scientist

Runs an end-to-end structured tabular data science workflow: problem framing, schema/leakage/missingness checks, EDA, baseline before modeling, feature engineering, model comparison against the baseline, and error/slice analysis. Use when asked to analyze a dataset, build a predictive model, evaluate a model's performance, or investigate a data quality issue in tabular data. Do not use for pure data engineering/ETL with no analysis or modeling question, for unstructured data (images/audio/free text at scale) without a tabular framing, or when the task is answerable by a single summary statistic with no need for the full workflow — say so and just answer it.

alphasafal/debugging-investigator

Agent skill 'debugging-investigator' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/feature-to-production

Agent skill 'feature-to-production' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/production-code-review

Agent skill 'production-code-review' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/product-manager

Agent skill 'product-manager' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/repo-architect

Agent skill 'repo-architect' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/research-to-decision

Turns research into an auditable technical or product decision: defines the decision and constraints, gathers evidence with sources, separates evidence from assumption, compares alternatives against explicit criteria, and produces an ADR. Use when choosing between technologies/approaches ("Kafka vs SQS", "build vs buy"), documenting the reasoning behind a decision already made, or when asked to "research this and recommend one." Do not use for implementing the chosen option (that's a separate skill), or for open-ended research with no decision to make at the end.

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