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TIKAZI/TIKAZ-AI-Skills

Seis conjuntos de flujos de trabajo componibles y basados en evidencia para Codex, diseñados por TIKAZ.

¿Qué es TIKAZ-AI-Skills?

TIKAZ AI Skills es una colección de seis conjuntos de flujos de trabajo componibles y centrados en la evidencia, diseñados para potenciar a Codex (y agentes similares) en tareas de ingeniería. Su metodología principal garantiza que cada tarea comience con un alcance congelado, criterios de aceptación y evidencia objetiva requerida para completarse. Utiliza `code-intelligence` para mapear la arquitectura y el impacto antes de modificar código desconocido o transversal, y `engineering-delivery` como propietario del ciclo de vida para planificar, implementar, probar, revisar e informar. Las habilidades especializadas como `supabase-operations` o `video-workbench` solo se invocan para trabajos muy específicos, mientras que un `skill-security-audit` obligatorio protege contra dependencias o habilidades ejecutables desconocidas. La habilidad promueve un "libro de evidencia" que registra comandos, resultados, artefactos, regresiones verificadas y riesgos restantes, y un "gate de finalización" que exige validación nativa del repositorio, revisión de diferencias final, ausencia de secretos filtrados, una nota explícita de lanzamiento/reversión y evidencia objetiva para cada criterio de aceptación.

Compatible con~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Documentación

Ingeniería

Diseñado, integrado, refactorizado y mantenido continuamente por TIKAZ.

Método TIKAZ

  1. Congelar alcance, no-objetivos, criterios de aceptación y evidencia requerida para completar.
  2. Usar code-intelligence para mapear la arquitectura y el impacto antes de editar código desconocido o transversal.
  3. Usar engineering-delivery como propietario del ciclo de vida: planificar pequeñas porciones, implementar, probar, revisar e informar.
  4. Enrutar solo trabajo específico del dominio a supabase-operations o video-workbench.
  5. Ejecutar skill-security-audit antes de importar habilidades ejecutables o dependencias desconocidas.
  6. Mantener un libro de evidencia: comandos, resultados, artefactos, regresiones verificadas y riesgo restante.

Regla de conflicto

code-intelligence asesora; engineering-delivery ejecuta. Los adaptadores de dominio no pueden ampliar el alcance sin criterios de aceptación explícitos.

Puerta de finalización

Exigir validación nativa del repositorio, revisión final de diferencias, sin secretos filtrados, una nota explícita de lanzamiento/reversión cuando corresponda y evidencia objetiva para cada criterio de aceptación.

Leer references/routing.md y references/output-contract.md.

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