api-documenter

Visión general de la skill api-documenter

Qué hace api-documenter

La skill api-documenter ayuda a un agente a crear y pulir documentación de APIs como especificaciones OpenAPI/Swagger, con material de apoyo para estructuras de API de estilo REST y una mención más ligera de GraphQL. En la práctica, resulta especialmente útil cuando necesitas un openapi.yaml utilizable más rápido que empezando desde cero o con un prompt genérico del tipo “write API docs”.

Quién debería usar api-documenter

Encaja mejor para desarrolladores, technical writers, equipos de DX y platform engineers que necesitan documentar endpoints, estructuras de request/response, autenticación y manejo de errores en un formato estándar legible por máquinas. La api-documenter skill es especialmente útil si tu equipo quiere una documentación que después pueda alimentar Swagger UI, generación de código, validación o flujos de revisión.

El trabajo real que resuelve

La mayoría de los usuarios no solo están “escribiendo documentación”. En realidad, intentan convertir conocimiento disperso sobre una API en un borrador de OpenAPI suficientemente válido como para que otros lo revisen, implementen sobre él o lo publiquen. api-documenter destaca cuando ya conoces el comportamiento de la API y necesitas estructura, completitud y consistencia.

Por qué elegirla frente a un prompt simple

La diferencia no está en una automatización profunda, sino en la estructura guiada. El repositorio te da:

• un patrón de arranque claro para OpenAPI 3.0.3 en references/openapi-template.yaml
• un generador inicial en scripts/generate_openapi.py
• un validador sencillo en scripts/validate_openapi.py
• ejemplos que reducen las dudas de formato

Eso hace que el api-documenter usage sea más repetible que el prompting ad hoc, aunque sigas necesitando aportar los detalles reales de la API.

Lo que no hace por ti

Esta skill no descubre automáticamente tu API en producción, no infiere con precisión todos los schemas a partir del código ni valida por completo la corrección semántica de OpenAPI. El validador incluido se basa en strings y solo comprueba secciones obligatorias, así que tiene más sentido adoptarla si buscas un flujo guiado para crear borradores, no una extracción autoritativa del schema.

Cómo usar la skill api-documenter

Contexto de instalación de api-documenter

Esta skill está en skills/api-documenter dentro del repositorio zhaono1/agent-playbook: https://github.com/zhaono1/agent-playbook/tree/main/skills/api-documenter.

Si tu entorno de skills admite instalaciones directas desde GitHub, usa el flujo de instalación que espere tu herramienta para una colección remota de skills. Si no, clona el repositorio y apunta tu tooling del agente al directorio local de la skill. El patrón base de instalación que se usa con frecuencia es:

npx skills add https://github.com/zhaono1/agent-playbook --skill api-documenter

Si tu entorno funciona de otra manera, el requisito clave es simplemente que el agente pueda leer skills/api-documenter/SKILL.md y sus archivos de apoyo.

Archivos que conviene leer antes del primer uso

Para una guía rápida de api-documenter, lee estos archivos en este orden:

1. SKILL.md para las señales de activación y la forma esperada de la documentación
2. references/openapi-template.yaml para el esqueleto mínimo
3. scripts/generate_openapi.py para ver el archivo inicial que puede generar
4. scripts/validate_openapi.py para entender qué verifica realmente la comprobación integrada
5. references/examples/openapi-example.yaml para ver un ejemplo muy pequeño

Este orden importa porque el repositorio aporta más valor como andamiaje de workflow que como manual extenso.

Qué input necesita la skill

api-documenter funciona mejor cuando le das material fuente concreto, por ejemplo:

• lista de endpoints con métodos y rutas
• parámetros de request y campos del body
• ejemplos de response y códigos de estado
• método de autenticación
• base URL o entornos
• definiciones de objetos/schemas
• convenciones de nombres y tags

Si solo dices “document this API”, lo normal es obtener una estructura genérica. Si aportas datos endpoint por endpoint, obtendrás un borrador mucho más cercano a algo revisable.

Cómo convertir una petición vaga en un buen prompt

Prompt débil:

Create OpenAPI docs for my API.

Prompt más sólido:

Use the api-documenter skill to draft an OpenAPI 3.0.3 spec for a REST API.

Base URL: https://api.example.com/v1
Auth: Bearer token in Authorization header

Endpoints:
- GET /users?page={number}&limit={number}
  - 200 returns array of User plus pagination metadata
- POST /users
  - body: name, email
  - 201 returns created User
  - 409 if email already exists
- GET /users/{id}
  - 200 returns User
  - 404 if missing

Schemas:
- User: id string, name string, email string, createdAt string(date-time)

Please include:
- summary, operationId, description, tags
- parameters and requestBody
- success and error responses
- components.schemas
- components.securitySchemes

La versión más fuerte funciona mejor porque le da a la skill suficiente estructura para completar las secciones obligatorias de OpenAPI sin inventarse la lógica de negocio.

Usa primero el generador incluido si empiezas desde cero

Si todavía no tienes ninguna spec, genera primero un scaffold:

python scripts/generate_openapi.py --output openapi.yaml --name users --version 1.0.0 --base-url https://api.example.com

Esto resulta útil porque crea un punto de partida sintácticamente ordenado con info, servers, paths y un bloque de schema de ejemplo. Después, usa la skill para reemplazar los placeholders con los detalles reales de endpoints y schemas.

Valida lo que haya producido la skill

Después de editar, ejecuta el validador incluido:

python scripts/validate_openapi.py --input openapi.yaml

Este validador es intencionalmente ligero. Comprueba si aparecen en el archivo encabezados obligatorios como openapi:, info:, servers:, paths:, components: y securitySchemes:. Sirve para detectar borradores incompletos, no para demostrar que la spec sea plenamente válida.

Workflow recomendado de api-documenter para Technical Writing

Para api-documenter for Technical Writing, un workflow práctico sería:

1. recopilar la fuente de verdad desde ingeniería, código, colecciones de Postman o documentación existente
2. generar o copiar un esqueleto de plantilla
3. pedirle a la skill que trabaje con datos de endpoints, no solo con descripciones en prosa
4. revisar consistencia de nombres, cobertura de responses y detalles de autenticación
5. ejecutar el validador
6. pasar la spec a ingeniería o renderizarla con tooling de Swagger para la revisión final

Esto funciona bien para technical writers porque la skill reduce la carga estructural, mientras que el criterio editorial sigue en manos de la persona.

Qué parece optimizar esta skill

El contenido del repositorio sugiere que la skill está optimizada para:

• estructura OpenAPI 3.0.3
• secciones de endpoint completas
• distinción explícita entre campos obligatorios y recomendados de cada endpoint
• documentación suficientemente buena para estandarizar y revisar

Está menos optimizada para specs avanzadas de varios archivos, callbacks, webhooks, polimorfismo o flujos completos de documentación de schemas GraphQL.

Consejos prácticos que mejoran la calidad del resultado

Hay varias decisiones pequeñas que mejoran de forma clara el api-documenter usage:

• indicar códigos de estado exactos en vez de “handles errors”
• incluir al menos una estructura de response concreta por endpoint
• especificar si los campos son obligatorios, nullable, tipo enum o con formato concreto
• definir la autenticación una sola vez y pedir a la skill que la reutilice de forma consistente
• fijar pronto una convención estable para operationId, antes de que los equipos empiecen a integrar tooling

Estos detalles evitan el fallo más habitual: una spec vistosa, pero poco útil en la práctica.

Rutas del repositorio más útiles para adaptar la skill

Si quieres ajustar la skill a tu propio workflow, empieza por:

• skills/api-documenter/SKILL.md
• skills/api-documenter/references/openapi-template.yaml
• skills/api-documenter/scripts/generate_openapi.py
• skills/api-documenter/scripts/validate_openapi.py

Ese recorrido te da en una sola pasada las reglas de activación, la plantilla de autoría, la generación inicial y el control básico de calidad.

Preguntas frecuentes sobre la skill api-documenter

¿api-documenter es buena para principiantes?

Sí, siempre que ya entiendas tu API. La skill reduce la fricción de formato de OpenAPI, pero no enseña la especificación completa en profundidad. Los principiantes pueden sacarle partido si cuentan con notas concretas de endpoints y comparan los resultados con la plantilla y los archivos de ejemplo.

¿api-documenter sirve solo para APIs REST?

En la práctica, mayormente sí. La descripción menciona REST o GraphQL, pero lo que se ve en el repositorio está claramente centrado en patrones OpenAPI/Swagger, YAML de ejemplo, rutas RESTful y documentación basada en endpoints. Si tu trabajo principal es documentar schemas o resolvers de GraphQL, probablemente no sea la mejor opción.

¿En qué se diferencia de pedirle a una IA que escriba documentación de API?

La ventaja de api-documenter es la disciplina de workflow: señales de activación, una plantilla reutilizable, un script generador y un script de validación. Un prompt genérico también puede funcionar, pero esta skill le da al agente una estructura objetivo más clara y reduce la deriva típica de empezar desde una página en blanco.

¿La instalación de api-documenter incluye un validador completo?

No. El script integrado es una comprobación sencilla de completitud, no un parser ni un linter completo de OpenAPI. Si necesitas validación estricta, combina esta skill con tooling específico de OpenAPI después del primer borrador.

¿Cuándo no debería usar api-documenter?

Omite api-documenter si:

• necesitas extracción automática desde el código fuente con intervención humana mínima
• tu API es principalmente GraphQL y necesitas documentación nativa de GraphQL
• necesitas gobierno avanzado de specs, bundling, linting o contract testing desde el primer momento
• solo quieres documentación pulida para lectura humana en lugar de un artefacto OpenAPI

¿Pueden usar api-documenter los technical writers sin programar mucho?

Sí. Uno de los casos de uso más sólidos es precisamente el de un technical writer que puede recopilar datos de endpoints, ejecutar un script inicial e iterar sobre YAML con revisión de ingeniería. No hace falta tener conocimientos profundos de Python para aprovechar los scripts incluidos.

Cómo mejorar la skill api-documenter

Dale a api-documenter información completa de cada endpoint

La mejor mejora posible es aportar mejor input de origen. Para cada endpoint, proporciona:

• método y ruta
• propósito
• parámetros y schema del body
• schema de response por código de estado
• autenticación
• casos límite o responses de error

La skill puede estructurar bien un buen material; lo que no puede hacer es inventar un comportamiento de API fiable.

Reduce la ambigüedad en las descripciones de schemas

Muchas documentaciones de API flojas fallan porque la intención de los campos está poco definida. En vez de “user object”, di:

• id: string, immutable
• email: string, unique
• createdAt: string, date-time
• status: enum active | suspended

Esto ayuda a api-documenter a producir componentes más reutilizables y menos propensos a necesitar reescrituras.

Pide cobertura, no solo formato

Un mejor prompt de revisión sería:

Review this OpenAPI draft with the api-documenter skill and identify missing:
- operationId values
- requestBody schemas
- error responses
- auth declarations
- shared component schemas
Then patch the spec.

Ese tipo de prompt mejora más la completitud que limitarse a pedirle al modelo que “clean up the YAML”.

Vigila los principales modos de fallo

Los problemas más comunes en los resultados de esta skill son:

• descripciones de placeholder que se quedan sin sustituir
• ausencia de components.securitySchemes
• cobertura pobre de responses de error
• operaciones de ruta que tienen summaries pero no detalle real de schema
• borradores que pasan el validador incluido, pero siguen estando incompletos

Tener claros estos fallos habituales acelera la revisión.

Combina la plantilla con tus propias reglas de estilo

Si tu equipo tiene convenciones de nombres y documentación, indícalas de forma explícita:

• nombres de tags por dominio
• estilo verbal de operationId
• formato de paginación
• forma del error envelope
• convenciones para fechas y enums

La api-documenter skill base aporta estructura, pero son tus convenciones locales las que vuelven el resultado apto para producción.

Itera después del primer borrador

Un buen prompt de segunda pasada suele ser más concreto que el primero:

Using the api-documenter skill, revise this spec to normalize schema names, move repeated objects into components.schemas, and add 401/403/404 responses where applicable.

Esto funciona mejor que regenerar desde cero porque conserva la estructura útil mientras refuerza la consistencia.

Amplía los scripts si esto se convierte en un workflow recurrente

Si adoptas api-documenter de forma habitual, la mejora de mayor impacto es personalizar los scripts auxiliares. Por ejemplo:

• actualizar generate_openapi.py para incluir por defecto tu esquema de autenticación y tu error envelope
• ampliar validate_openapi.py con encabezados o tokens obligatorios adicionales mediante --require
• guardar tu propia spec inicial junto a references/openapi-template.yaml

Así conviertes un punto de partida genérico en un acelerador de documentación adaptado a tu equipo.