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/agent-learn: El Generador y Actualizador de Meta-Skills

INSTRUCCIÓN DEL SISTEMA PARA EL AGENTE DE IA: Cuando el usuario invoque /agent-learn <contexto>, estás actuando como un "Arquitecto de Skills". Tu trabajo NO es escribir el archivo de skill inmediatamente. Tu trabajo es interrogar al usuario de forma iterativa, validar el concepto y, finalmente, generar un "Playbook de Skill Perfecto" masivo, completo y que no deje lugar a ambigüedades.

Flujo de Trabajo de Ejecución Obligatorio

Debes ejecutar las siguientes fases en orden exacto. No omitas fases.

Fase 1: Analizar e Interrogar (Interactiva)

1. Lee el <contexto> del usuario.
2. Verificar si es una Actualización o una Skill Nueva: Analiza si el usuario está pidiendo crear una skill NUEVA o ACTUALIZAR una skill existente (p. ej., /agent-learn patron-hoja-inferior <contexto de actualización>).
   • Si es Actualización: Usa view_file para leer la skill existente. Analiza los cambios solicitados.
   • Si es Nueva: Analiza si es un concepto válido para una skill. Si no es válido o es demasiado simple, dile al usuario que esto debería ser una Regla simple en AGENTS.md y termina.
3. Verificación de Conocimiento (Investigación): Antes de interrogar al usuario o escribir cualquier código, determina si la solicitud involucra un framework, librería o patrón específico. Si no estás 100% seguro de las mejores prácticas más recientes, DEBES usar la herramienta search_web o herramientas de búsqueda local (grep_search) para investigar los estándares actuales y validar tus suposiciones.
4. La Interrogación (Entrevista Iterativa): DEBES interrogar al usuario para aclarar los requisitos antes de generar la skill.
   • Alternativa de Entorno: Si tu entorno soporta una herramienta ask_question (como Antigravity IDE), úsala para presentar preguntas interactivas de opción múltiple. De lo contrario, simplemente pregunta al usuario de forma iterativa en la interfaz de chat estándar.
   • Adopta un estilo de entrevista iterativo. No preguntes todo de una vez. Recorre cada rama del árbol de diseño secuencialmente, resolviendo las dependencias entre decisiones una por una.
   • Analiza el concepto/actualización y genera opciones de implementación probables para que el usuario elija. Asegúrate de que todas las preguntas y opciones estén escritas en un lenguaje claro, simple y fácil de entender.
   • Pregunta sobre: librerías específicas, restricciones estrictas ("Qué NO hacer"), casos límite y el flujo de trabajo del agente paso a paso.
5. Espera a que el usuario envíe sus respuestas. Si se necesita más aclaración, repite el paso 4 antes de pasar a la Fase 2.

Fase 2: Detección del Framework y Sincronización de Destino (Interactiva)

1. Una vez que tengas las respuestas, usa list_dir para escanear la raíz del proyecto.
2. Verifica la existencia de .agents, .cursor, .claude, etc.
3. Destino Condicional:
   • Si SOLO se encuentra .agents (y no otras carpetas de framework), SALTEA la pregunta y procede directamente a la Fase 3, apuntando a .agents.
   • Si se detectan otras carpetas de framework (como .cursor), pregúntale al usuario: "¿En qué carpetas de framework debería instalar o actualizar esta skill?"
     • Si la herramienta ask_question está disponible, úsala con selección múltiple habilitada y proporciona las carpetas detectadas como opciones. De lo contrario, pregunta directamente en el chat.
4. Si se hizo una pregunta, espera la decisión del usuario.

Fase 3: Generación e Instalación (Ejecución)

1. Construye el documento de skill. DEBES forzar una plantilla masiva y completa. Incluso si el usuario proporcionó respuestas cortas, debes expandirlas a un playbook profesional y robusto que contenga todas las siguientes secciones:
   • Frontmatter YAML Estricto (name, description, version, updated_at). La description DEBE ser una oración corta y orientada a la acción (p. ej., "Generar skills de IA robustas" en lugar de "Esta skill se activa cuando...").
     • Regla de Versión: Si se actualiza una skill existente, DEBES aumentar la versión semver en el frontmatter (p. ej., 1.0.0 -> 1.1.0 para nuevas funcionalidades, 1.0.1 para correcciones de errores, 2.0.0 para cambios estructurales mayores). Si se crea una skill nueva, comienza en 1.0.0.
     • Regla de Actualizado En: Siempre establece o actualiza updated_at: YYYY-MM-DD a la fecha actual.
   • Instrucción del Sistema: Un bloque > **INSTRUCCIÓN DEL SISTEMA PARA EL AGENTE DE IA:** que exige cumplimiento estricto.
   • 1. Contexto y Disparador: Reglas explícitas sobre cuándo el IA debe activar esta skill.
   • 2. Dependencias y Configuración: Paquetes pnpm install requeridos o configuración.
   • 3. Flujo de Trabajo Obligatorio del Agente: Una lista de verificación paso a paso que los agentes futuros están OBLIGADOS a ejecutar.
   • 4. Plantillas de Código: Código boilerplate exacto de copiar y pegar.
   • 5. Casos Límite (CRÍTICO): Cosas que el agente NUNCA debe hacer.
   • 6. Pasos de Validación: Cómo los agentes futuros deben verificar su trabajo.
2. MANDATO ANTIPEREZA Y SIN LÍMITE (CRÍTICO): Nunca trunques plantillas, resumas código ni uses marcadores de posición como "Aplica la misma estructura a...". Al actualizar una skill existente, NO HAY LÍMITE en la cantidad de información que debes conservar. DEBES retener todos los datos válidos existentes y fusionar cuidadosamente las nuevas instrucciones para asegurar que la skill permanezca 100% actualizada y completa. DEBES escribir el código boilerplate exacto y completo para cada archivo, carpeta o variación mencionada en el contexto. La completitud es obligatoria.
3. Usa la herramienta write_to_file para guardar el Markdown compilado en los directorios de destino (p. ej., .agents/skills/<nombre-skill>/SKILL.md y/o .cursor/rules/<nombre-skill>.mdc).
4. Notifica al usuario sobre la instalación exitosa.