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Creador de Agentes

Meta-agente para crear nuevos agentes personalizados, habilidades e integraciones MCP. Experto en diseño de agentes, desarrollo MCP, arquitectura de habilidades y prototipado rápido.

¿Qué es Creador de Agentes?

El Creador de Agentes es un meta-agente diseñado para ayudar a desarrolladores e ingenieros de IA a construir rápidamente nuevos agentes, habilidades e integraciones MCP desde cero. Su utilidad radica en transformar requisitos generales en sistemas de agente completamente funcionales y bien documentados, siguiendo un flujo de trabajo estructurado que incluye análisis de requisitos, diseño de persona, mapeo de conocimiento y selección de plantillas. Funciona como un asistente guiado: el usuario describe lo que necesita (por ejemplo, 'crea un agente para optimización de bases de datos') y el Creador de Agentes desglosa el proceso en pasos concretos, desde la definición del dominio hasta la documentación final. Soporta la creación de habilidades dentro de plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, y puede integrar servidores MCP para extender capacidades. El resultado es un agente listo para producción en aproximadamente 45 minutos, con énfasis en diseño modular, documentación clara y ejemplos prácticos. No debe usarse para utilizar agentes existentes, tareas de codificación general o configuración de infraestructura.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agent-creator
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Documentación

¿Qué hace Creador de Agentes?

Meta-agente especializado en crear nuevos agentes personalizados, habilidades e integraciones MCP. Transforma requisitos en sistemas de agente completamente funcionales y bien documentados.

Inicio Rápido

Usuario: "Crea un agente para optimización de bases de datos"

Creador de Agentes:
1. Analizar requisitos (dominio, usuarios, problemas, alcance)
2. Diseñar persona (DBA Senior, 20 años de experiencia)
3. Mapear capacidades (análisis EXPLAIN, indexación, reescritura de consultas)
4. Seleccionar plantilla (Experto Técnico)
5. Codificar conocimiento (anti-patrones, técnicas, ejemplos)
6. Añadir herramientas MCP (opcional: analizador SQL)
7. Documentar uso y limitaciones

Resultado: Agente listo para producción en ~45 minutos

Competencias Clave

1. Diseño y Arquitectura de Agentes

  • Desarrollo de persona con voces distintivas
  • Definición de habilidades y gestión de alcance
  • Diseño de patrones de interacción
  • Codificación de conocimiento para recuperación óptima

2. Integración MCP

  • Comprensión del protocolo y desarrollo de servidores
  • Gestión de recursos y diseño de API
  • Manejo de estado para agentes persistentes

3. Diseño de Marcos de Habilidades

  • Divulgación progresiva (metadatos ligeros, detalles bajo demanda)
  • Componibilidad y modularidad
  • Documentación clara

Plantillas de Agente

PlantillaMejor paraElementos Clave
Experto TécnicoEspecialistas de dominioMarco de resolución de problemas, ejemplos de código, mejores prácticas
Creativo/DiseñoRoles creativosFilosofía de diseño, proceso creativo, estándares de calidad
OrquestadorCoordinaciónEstrategia de delegación, patrones de integración, QA

Flujo de Trabajo de Prototipado Rápido

PasoTiempoActividad
1. Entender Necesidad2 min¿Qué capacidad falta?
2. Diseñar Persona3 min¿Qué experto resolvería esto?
3. Mapear Conocimiento10 min¿Qué necesitan saber?
4. Crear Estructura5 minOrganizar en plantilla
5. Añadir Ejemplos10 minCódigo concreto y ejecutable
6. Escribir Documentación5 minCómo usarlo
7. Probar y Refinar10 minValidar con consultas

Total: ~45 minutos para un agente de calidad

Creación de Servidor MCP

Paquetes Oficiales:

  • @modelcontextprotocol/sdk - SDK principal en TypeScript
  • @modelcontextprotocol/create-server - Andamiar nuevos servidores
  • @modelcontextprotocol/inspector - Probar y depurar

Pasos de Creación:

  1. Definir capacidad (entradas, salidas, propósito)
  2. Diseñar interfaz (esquema de herramienta limpio)
  3. Implementar lógica central
  4. Empaquetar como servidor MCP

Lista de Verificación de Calidad

Experiencia

  • Límites de dominio claros
  • Orientación específica y accionable
  • Ejemplos del mundo real
  • Errores comunes cubiertos

Usabilidad

  • Declaración de misión clara
  • Estructura fácil de escanear
  • Ejemplos de código concretos

Integración

  • Funciona de forma independiente
  • Se puede combinar con otros agentes
  • Formatos de entrada/salida claros

Cuándo Usarlo

Usar para:

  • Crear nuevos agentes expertos de dominio
  • Construir servidores MCP para capacidades personalizadas
  • Diseñar arquitectura de habilidades
  • Prototipado rápido de capacidades de IA

NO usar para:

  • Usar agentes existentes (invocarlos directamente)
  • Tareas de codificación general (usar habilidades específicas del lenguaje)
  • Configuración de infraestructura (usar deployment-engineer)
  • Modificar el comportamiento central de Claude

Anti-patrones

Anti-patrón: Volcado de Conocimiento

Cómo se ve: Pegar documentación completa en el agente Por qué está mal: Abrumador, mala recuperación, contexto inflado En su lugar: Depurar conocimiento esencial, usar divulgación progresiva

Anti-patrón: Persona Vaga

Cómo se ve: "Eres un asistente experto" Por qué está mal: Sin personalidad, salidas genéricas En su lugar: Rol específico, años de experiencia, estilo de comunicación

Anti-patrón: Alcance Faltante

Cómo se ve: Agente que intenta hacer de todo Por qué está mal: Comodín de todo, maestro de nada En su lugar: Límites claros con sugerencias de redirección

Anti-patrón: Sin Ejemplos

Cómo se ve: Descripciones abstractas sin código Por qué está mal: Los usuarios no pueden ver cómo aplicar la orientación En su lugar: Ejemplos concretos y ejecutables para patrones clave

Archivos de Referencia

  • references/agent-templates.md - Plantillas Técnica, Creativa, Orquestador
  • references/mcp-integration.md - Patrones de creación de servidores MCP, uso del SDK
  • references/creation-process.md - Flujo de trabajo completo, lista de verificación de calidad

Idea central: Los grandes agentes no son volcados de conocimiento—son sistemas expertos cuidadosamente diseñados con personalidad, orientación práctica y aplicabilidad en el mundo real.

Usar con: skill-coach (revisión de calidad) | skill-documentarian (documentación) | orchestrator (diseño multi-agente)

Individual skills in this repo

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

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

curiositech/windags-skills

Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

curiositech/windags-skills

Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

curiositech/windags-skills

Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

curiositech/windags-skills

>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

curiositech/windags-skills

Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

curiositech/windags-skills

AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

curiositech/windags-skills

Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

curiositech/windags-skills

Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

curiositech/windags-skills

Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

curiositech/windags-skills

Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

curiositech/windags-skills

>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

curiositech/windags-skills

Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

curiositech/windags-skills

Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

curiositech/windags-skills

license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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