do-in-steps

Descripción general de la habilidad do-in-steps

La habilidad do-in-steps ayuda a un agente a gestionar trabajos complejos dividiéndolos en subtareas ordenadas, ejecutándolas en secuencia y verificando cada paso antes de avanzar. Resulta especialmente útil cuando el trabajo tiene dependencias, involucra varios archivos o sistemas, o presenta un alto riesgo de fallo silencioso si no se revisa cada etapa.

Esta habilidad do-in-steps encaja muy bien para cambios en repositorios, refactors de varios pasos, tareas de migración, orquestación de agentes y cualquier tarea en la que quieras menos suposiciones y un traspaso más controlado entre pasos. Su principal diferencia es el flujo integrado meta-judge → LLM-as-a-judge, que añade una compuerta de calidad entre la ejecución y el avance.

Para qué sirve esta habilidad

Usa do-in-steps cuando la tarea no pueda resolverse de forma segura en una sola pasada y cada resultado deba informar el siguiente. Está diseñada para mantener el contexto acotado, preservar el orden y reducir errores en cascada en ejecuciones complejas.

Por qué destaca

A diferencia de un prompt genérico que solo dice “piensa paso a paso”, do-in-steps es una habilidad de flujo de trabajo para Agent Orchestration. Hace hincapié en la descomposición de tareas, la selección del modelo según la subtarea, el traspaso de contexto y la verificación independiente, lo que la vuelve más fiable para trabajos largos.

A quién le conviene más

Esta guía de do-in-steps es ideal para agentes que trabajan sobre codebases, autores de automatizaciones o usuarios que necesitan una ejecución estructurada en lugar de ideación creativa. Si quieres un plan orquestado con comprobaciones después de cada paso, esta habilidad encaja mejor que un prompt de una sola pasada.

Cómo usar la habilidad do-in-steps

Instala y carga la habilidad

Para do-in-steps install, añade la habilidad desde la ruta del repositorio que use tu entorno y luego carga SKILL.md como fuente principal de instrucciones. En este repo, la habilidad vive en plugins/sadd/skills/do-in-steps, así que lo importante es incorporar el archivo de la habilidad al conjunto activo de habilidades del agente antes de empezar a trabajar.

Convierte un objetivo vago en una entrada útil

El patrón do-in-steps usage funciona mejor cuando tu prompt incluye el objetivo, el repo o sistema de destino, las restricciones y el resultado esperado. Una buena entrada nombra el entregable y los puntos de riesgo, no solo el tema.

Ejemplo de prompt más sólido:
Refactor UserService to remove duplicated validation, update all callers, keep public APIs stable, and verify behavior with tests.
Es mejor que:
Improve the service layer.

Lee primero estos archivos

Empieza por SKILL.md para entender la lógica de orquestación y, después, revisa cualquier doc del proyecto o archivo de habilidad adyacente si tu instalación los expone. En este repositorio no hay carpetas de apoyo rules/, resources/ ni scripts/, así que el propio archivo de la habilidad concentra la mayor parte de la guía operativa.

Ejecútalo en etapas ordenadas

Usa la habilidad como un flujo secuencial: analiza la tarea, descompón las dependencias, ejecuta la primera subtarea, verifícala y después pasa solo el contexto relevante al siguiente paso. La mejora de calidad viene de respetar los límites entre pasos, en lugar de dejar que el trabajo posterior se desvíe de las decisiones anteriores.

Preguntas frecuentes sobre la habilidad do-in-steps

¿do-in-steps es mejor que un prompt normal?

Sí, cuando la tarea tiene dependencias o necesita verificación entre pasos. Un prompt normal puede servir para trabajos pequeños, pero do-in-steps es mejor cuando necesitas una orquestación controlada, elegir el modelo por subtarea y reducir fallos ocultos.

¿Cuándo no debería usarlo?

No uses do-in-steps para ediciones triviales, preguntas puntuales o tareas en las que una respuesta directa sea suficiente. La sobrecarga de orquestación solo compensa cuando la secuenciación y la validación mejoran de forma material el resultado.

¿Es apta para principiantes?

Sí, siempre que puedas describir una tarea con claridad. La principal curva de aprendizaje está en aportar suficiente contexto para la descomposición y aceptar que el flujo de trabajo puede pedir evidencia intermedia antes de continuar.

¿Cómo encaja con Agent Orchestration?

Está creada explícitamente para do-in-steps for Agent Orchestration: un supervisor coordina subagentes especializados, pasa resúmenes hacia delante y usa un juez independiente para reducir errores a nivel de paso. Eso la hace especialmente útil en flujos de trabajo de código u operaciones con varios agentes.

Cómo mejorar la habilidad do-in-steps

Dale mejores límites

La forma más rápida de mejorar los resultados de do-in-steps es definir qué no debe cambiar, qué debe verificarse y cómo debe verse el resultado final. Las restricciones claras ayudan al orquestador a elegir las subtareas adecuadas y a evitar retrabajo.

Aporta contexto crítico para la decisión

Si quieres una salida más sólida, incluye desde el principio los archivos afectados, el entorno de destino, las expectativas de pruebas y cualquier requisito de compatibilidad. La habilidad rinde mejor cuando puede descomponer con restricciones reales en lugar de inferirlas demasiado tarde.

Vigila los fallos más comunes

El principal riesgo es especificar poco la tarea, lo que lleva a una descomposición débil o a una verificación superficial. Otro modo de fallo es sobrecargar el primer paso con demasiado contexto; suele ser mejor dar lo necesario para decidir el plan y dejar que cada subtarea herede solo lo que necesita.

Itera después de la primera pasada

Si el primer resultado está cerca pero incompleto, refina la tarea con huecos concretos: pruebas faltantes, orden de dependencias poco claro o un límite de cambio más amplio. En do-in-steps, la mejora suele venir de un mejor planteamiento de la tarea, no de pedir más palabras.