extract

Visión general de la skill extract

Qué hace extract

La skill extract te ayuda a convertir código de UI repetido en recursos reutilizables del Design System. En la práctica, eso significa detectar componentes duplicados, valores de diseño hardcodeados y patrones inconsistentes, y después proponer o crear componentes compartidos y tokens.

Para quién es extract

Esta skill extract encaja mejor en equipos que trabajan con interfaces de producto, bibliotecas de componentes o Design Systems y que ya tienen cierta duplicación en el código y quieren una forma más sistemática de consolidarla. Resulta especialmente útil para frontend engineers, responsables de Design Systems y flujos de refactorización asistidos por IA.

El trabajo real que resuelve

La mayoría de los usuarios no busca una refactorización genérica. Quiere responder preguntas como: “¿Qué debería convertirse en un componente compartido?”, “¿Qué valores deberían pasar a ser tokens?” y “¿Cómo migramos sin romper la app?”. La skill extract está orientada a ese proceso de decisión, no solo a limpiar código.

Qué hace diferente a esta skill extract

A diferencia de un prompt cualquiera que dice “haz esto reutilizable”, extract parte del descubrimiento: encuentra el Design System actual, revisa las convenciones de nombres y tokens, identifica patrones repetidos, evalúa si de verdad merece la pena extraerlos y luego planifica la migración. Por eso encaja mejor en trabajo de Design Systems que una generación ad hoc de componentes.

Cuándo esta skill encaja especialmente bien

Usa extract cuando necesites:

• consolidar patrones de UI repetidos en componentes compartidos
• identificar candidatos a tokens, como colores, espaciado o valores tipográficos
• estandarizar variantes inconsistentes de un mismo concepto
• enriquecer un Design System existente en lugar de inventarlo desde cero
• planificar la extracción antes de editar muchos archivos

Límite importante antes de instalarla

La principal limitación de adopción es que extract asume que puede existir ya un Design System o una estructura de UI compartida que ampliar. Si no existe, la skill te empuja explícitamente a preguntarte dónde y cómo debería crearse antes de seguir. Si buscas arquitectura de Design System greenfield desde cero, esta skill solo encaja de forma parcial.

Cómo usar la skill extract

Instalar la skill extract

Instala la skill desde el repositorio con:

npx skills add pbakaus/impeccable --skill extract

Una vez instalada, úsala cuando la tarea consista en extraer patrones de UI o tokens reutilizables, no en construir pantallas puntuales.

Qué entrada ideal darle a extract antes de invocarla

La skill extract funciona mejor cuando le proporcionas:

• un área objetivo, carpeta de feature o conjunto de archivos duplicados
• la ubicación de tu Design System actual o biblioteca de UI compartida
• el framework y la stack de estilos que estáis usando
• el problema concreto de reutilización que quieres resolver
• cualquier límite de migración, como “do not rename public exports”

Una petición vaga como “clean this up” deja demasiado a la interpretación. Una petición mejor nombra el patrón repetido y el sistema de destino.

Cómo convertir una petición imprecisa en un buen prompt para extract

Prompt débil:

• “Refactor these components.”

Mejor uso de extract:

• “Use the extract skill on src/features/billing and src/features/settings to find repeated form-row and card patterns. Our shared components live in src/ui. We use React, TypeScript, and CSS modules. Prefer extracting tokens for spacing and colors only if they appear in 3+ places. Propose a migration plan before editing.”

Ese prompt le da a la skill lo que necesita para descubrir, valorar y evitar una extracción excesiva.

Qué necesita inspeccionar extract primero

Empieza indicando a la skill:

• el área de UI donde sospechas que hay duplicación
• el directorio de componentes compartidos
• cualquier archivo de tokens o tema
• la documentación o stories existentes, si las hay

La skill original insiste en localizar primero el Design System. Eso importa porque la calidad de la extracción depende de respetar los nombres, la estructura, las convenciones de importación y los patrones de documentación ya existentes.

Flujo de trabajo recomendado de extract para Design Systems

Una guía práctica de extract se parece a esto:

1. localizar el Design System actual o la carpeta de UI compartida
2. revisar el área objetivo en busca de componentes repetidos y valores hardcodeados
3. agrupar patrones similares en lugar de extraer cada parecido visual
4. decidir qué merece una primitive compartida, un componente compuesto o un token
5. proponer el plan de extracción
6. migrar con cuidado los archivos consumidores

Esta secuencia es el principal valor de la skill: reduce la abstracción prematura.

Qué leer primero en el repositorio

Esta skill es ligera. Lee primero SKILL.md y trátalo como la guía operativa principal. Las secciones clave en las que conviene fijarse son:

• Discover
• Plan Extraction
• Extract & Enrich
• Migrate

Como en esta carpeta de skill no hay scripts auxiliares ni referencias adicionales, buena parte del valor real está en seguir correctamente ese orden de decisión.

Cómo decide extract si algo debería reutilizarse

Una buena decisión de instalar extract depende de si compartes su sesgo principal: no todo debe extraerse. Donde mejor funciona es cuando los patrones se usan varias veces, es probable que reaparezcan, son estables semánticamente y aportan suficiente valor como para mantenerse de forma centralizada. Si tu codebase tiene muchos layouts de marketing de un solo uso, la skill será menos útil.

Qué salida deberías esperar

Una buena ejecución de la skill extract debería producir alguna combinación de:

• candidatos a componente identificados
• candidatos a token
• justificación de la consolidación
• una API objetivo o esquema de nombres propuesto
• una secuencia de migración

Si la salida salta directamente al código sin confirmar antes dónde deben vivir los recursos compartidos, eso suele indicar que tu prompt no daba suficiente contexto.

Consejos prácticos para mejorar el uso de extract

Para obtener mejores resultados:

• especifica el umbral de reutilización, por ejemplo “extract only if used 3+ times”
• indica la carpeta de destino canónica
• aclara si hay que preservar las APIs públicas actuales
• pide un plan antes de editar
• separa la extracción de tokens de la extracción de componentes si el codebase está desordenado

Estos detalles cambian de forma material la calidad del plan de extracción.

Errores habituales al usar la skill extract

Evita usar extract para:

• inventar componentes desde cero sin un patrón repetido de origen
• rediseños visuales amplios
• arquitectura completa de Design System desde cero sin guía de stakeholders
• limpieza pequeña de un único archivo donde no hace falta ninguna abstracción compartida

En esos casos, un prompt normal de implementación puede ser más rápido que la skill extract.

Preguntas frecuentes sobre la skill extract

¿extract es mejor que un prompt normal?

Para trabajo de Design Systems, a menudo sí. Un prompt normal puede sobreabstraer demasiado rápido o pasar por alto la estructura del sistema existente. La skill extract funciona mejor cuando la tarea real es descubrir qué debería centralizarse y cómo migrarlo a un sistema de UI ya establecido.

¿extract es apta para principiantes?

Moderadamente. El flujo está claro, pero a quienes están empezando puede costarles identificar la ubicación del Design System, los archivos de tokens o las convenciones de nombres. Si tienes menos experiencia en arquitectura frontend, aporta rutas explícitas y pide a la skill que explique los tradeoffs antes de hacer cambios.

¿Necesito un Design System ya existente?

No necesariamente, pero la skill extract asume claramente que puede haber uno y te indica que lo confirmes antes de crear un sistema nuevo. Si tu repo no tiene una capa de UI compartida, usa extract sobre todo para descubrimiento y planificación, no para decisiones autónomas de arquitectura.

¿Qué tipos de patrones gestiona mejor extract?

Gestiona especialmente bien componentes repetidos, valores de diseño hardcodeados, implementaciones inconsistentes de un mismo concepto de UI y patrones de composición reutilizables. Resulta menos convincente para refactorizaciones de lógica de negocio que no estén ligadas a una estructura de UI reutilizable.

¿Cuándo no debería usar extract?

Sáltate extract cuando el código duplicado sea solo superficial, cuando la reutilización vaya a generar una API peor o cuando el patrón sea demasiado inestable como para centralizarlo. Extraer añade coste de mantenimiento, así que la skill aporta más valor donde la reutilización es duradera.

¿extract sirve solo para componentes?

No. La guía original incluye explícitamente design tokens y patrones reutilizables, no solo componentes. Eso hace que extract para Design Systems sea más útil que los prompts que solo buscan duplicación de JSX.

Cómo mejorar la skill extract

Dale a extract un contexto arquitectónico más sólido

La forma más rápida de mejorar la salida de extract es proporcionar:

• la ruta de la biblioteca de componentes
• la ruta de tokens/theme
• el framework y la stack de estilos
• las convenciones de nombres que deben preservarse
• las restricciones de migración

Sin ese contexto, la skill puede detectar duplicación, pero no puede encajar el resultado limpiamente en tu sistema.

Pide descubrimiento antes de la implementación

Si quieres una salida de mayor calidad, indica al modelo que use extract en dos fases:

1. descubrimiento y recomendación
2. implementación tras aprobación

Esto reduce su principal modo de fallo: extraer demasiado pronto hacia una abstracción equivocada.

Define explícitamente un umbral de reutilización

Una de las mejores mejoras es añadir una regla como:

• “Only extract patterns used in 3 or more places”
• “Only create tokens for values repeated across features”
• “Do not centralize one-off layout wrappers”

Esto ayuda a que extract se mantenga alineada con la mantenibilidad, no solo con la teoría DRY.

Separa la extracción de componentes de la extracción de tokens

Son tareas relacionadas, pero no idénticas. Si pides a extract que haga ambas a la vez en un codebase desordenado, el resultado puede volverse confuso. Los mejores prompts las separan:

• primero identificar componentes compartidos
• después identificar candidatos a token
• luego planificar la migración

Eso suele dar lugar a una salida más limpia y menos churn.

Vigila las APIs demasiado generalizadas

Un fallo habitual al usar extract es crear un componente compartido con demasiadas props solo para unificar varios casos parecidos. Si la API propuesta parece más compleja que el código duplicado, pide a la skill que reduzca el alcance o mantenga las variantes por separado.

Mejora la calidad de la migración después de la primera pasada

Tras la primera salida, plantea preguntas de seguimiento como:

• “Which consumers should migrate first?”
• “What breaks if we replace the old implementations?”
• “Which props or styles should stay local?”
• “Can you propose a compatibility layer?”

Aquí es donde extract deja de ser solo un detector de patrones y empieza a ayudar con el riesgo de adopción.

Usa extract con carpetas objetivo concretas

En vez de “scan the app”, di:

• “Use extract on src/features/checkout against src/components”
• “Review apps/web/src/account for token extraction into packages/ui/tokens”

Un alcance concreto mejora la señal, mantiene el análisis en un coste razonable y hace que el plan de extract resultante sea mucho más accionable.

Valida que la extracción realmente ayude

La mejor mejora para cualquier flujo con extract es pedir a la skill que justifique cada abstracción propuesta:

• qué duplicación elimina
• con qué frecuencia aparece
• por qué la API compartida es estable
• por qué el código local sería peor

Esa comprobación sencilla filtra extracciones ingeniosas pero de poco valor.