distill-mentor

Visión general de la skill distill-mentor

Qué hace distill-mentor

La skill distill-mentor convierte a un mentor académico real en una persona de IA reutilizable mediante la recopilación de información pública, el análisis de artículos y estilo, y la generación de una skill con estilo de mentor con la que puedes interactuar más adelante. Está pensada para quienes necesitan algo más que un prompt puntual: estudiantes que comparan directores, investigadores que analizan la línea de investigación de un laboratorio y docentes que quieren crear un mentor digital compartible.

Quién debería instalar la skill distill-mentor

Esta distill-mentor skill encaja mejor si necesitas una síntesis estructurada del mentor, no solo un resumen. Es adecuada para usuarios que valoran la dirección de investigación, las preferencias metodológicas, el estilo de comunicación y la filosofía académica. Si solo necesitas una biografía rápida o una lista de papers, un prompt normal será más rápido. Si quieres un artefacto guardado en ~/.claude/mentors/ y una skill generada en ~/.claude/skills/, esta opción resulta más apropiada.

Qué la hace diferente

El principal factor diferencial es la profundidad. El repositorio documenta un flujo de recopilación centrado primero en navegador, comportamiento de búsqueda con fallback, soporte bilingüe y un análisis más profundo de papers en docs/DEEP_ANALYSIS_GUIDE.md. Frente al prompting genérico, distill-mentor for Agent Orchestration te ofrece un disparador definido, salidas esperadas y un flujo de trabajo repetible para crear asistentes tipo mentor a partir de evidencia pública, en lugar de una imitación improvisada.

Cómo usar la skill distill-mentor

Instalación de distill-mentor y primera ejecución

En Claude Code o en un runtime compatible con skills, añade el repositorio e invoca la skill directamente. Un punto de partida práctico es:

• npx skills add ybq22/supervisor
• /distill-mentor "Geoffrey Hinton" --affiliation "University of Toronto"
• Modo rápido opcional: /distill-mentor "Geoffrey Hinton" --no-browser

El comportamiento predeterminado documentado es la búsqueda en navegador, con fallback a una recopilación tipo DuckDuckGo si la búsqueda en navegador falla. El repo indica Node.js >=18, y la ruta con navegador puede incorporar Chromium mediante puppeteer, algo relevante si te importa el tamaño del entorno o haces instalaciones tipo CI.

Entradas que mejoran el uso de distill-mentor

La skill funciona mejor cuando proporcionas:

• nombre completo del mentor
• afiliación si el nombre es ambiguo
• contexto de idioma en tu primer mensaje
• la tarea real que quieres resolver

Un prompt débil sería: distill Geoffrey Hinton.
Un prompt más sólido sería: Create a distill-mentor profile for Geoffrey Hinton at University of Toronto. I care most about his research evolution, supervision style, and how he frames risky ideas for PhD students.

Esa entrada más precisa mejora la desambiguación en la recuperación de fuentes y deja claro a los analizadores qué deben priorizar en la persona de mentor generada.

Mejor flujo de trabajo y archivos que conviene leer primero sobre distill-mentor

Para tomar una decisión rápida de adopción, lee en este orden:

1. QUICKSTART.md para comandos, modos, rutas de salida y puntuación de calidad
2. SKILL.md para condiciones de activación, herramientas permitidas y comportamiento en runtime
3. docs/DEEP_ANALYSIS_GUIDE.md para entender qué extrae realmente el “deep analysis”
4. docs/CHANGELOG.md para comprender el cambio hacia un enfoque browser-first y --no-browser

Después, revisa prompts/intake.md, prompts/analyzer.md, prompts/style-analyzer.md, prompts/deep-paper-analyzer.md y prompts/builder.md si quieres ajustar las salidas en lugar de limitarte al flujo predeterminado.

Restricciones prácticas y expectativas de salida con distill-mentor

Debes contar con dos tradeoffs. Primero, la calidad depende de la huella pública: académicos conocidos con papers, charlas y material en su página personal generan mejores resultados que mentores con poca visibilidad. Segundo, la recopilación basada en navegador es más lenta, pero también más rica; --no-browser es más rápido, pero menos completo. El propio quickstart del repo plantea la calidad como algo dependiente de los datos, así que, si un mentor obtiene una puntuación baja o la salida suena genérica, añade afiliación, papers conocidos o contexto extra de fuentes antes de juzgar la skill.

Preguntas frecuentes sobre la skill distill-mentor

¿Es distill-mentor mejor que un prompt normal?

Por lo general, sí, cuando necesitas consistencia y salidas guardadas. Un prompt genérico puede imitar la voz de un mentor, pero distill-mentor usage es más sólido para una síntesis respaldada por evidencia porque separa intake, recopilación de fuentes, análisis de papers, análisis de estilo y construcción de la skill. Esa estructura reduce la improvisación y facilita mucho más la reutilización posterior.

¿Cuándo no debería usar la skill distill-mentor?

Sáltatela si el objetivo tiene poco material público, si necesitas una completitud factual garantizada o si tu caso de uso es una simple tarea de resumen. Tampoco es la herramienta adecuada para registros institucionales privados, salvo que puedas aportar legal y técnicamente esos materiales dentro de tu propio flujo de trabajo.

¿Es apta para principiantes?

Sí, de forma razonable. La superficie de comandos es simple, especialmente si partes de QUICKSTART.md. La principal fricción para principiantes suele estar en la configuración del entorno para la búsqueda en navegador y en entender por qué un mentor produce mejores resultados que otro. Si quieres la vía más sencilla, prueba primero con un investigador muy conocido y luego pasa a perfiles menos visibles.

¿Encaja distill-mentor en flujos de agentes más amplios?

Sí. distill-mentor for Agent Orchestration tiene sentido cuando un agente recopila evidencia, otro analiza el estilo y otro empaqueta el resultado como una skill de mentor reutilizable. Los archivos de prompts del repo y el análisis por etapas hacen más fácil repartir responsabilidades que con un único prompt monolítico.

Cómo mejorar la skill distill-mentor

Da a distill-mentor señales de desambiguación más ricas

La mejora con más impacto está en la calidad de la entrada. Añade afiliación, campo, un paper conocido o el nombre de un laboratorio cuando el mentor tenga un nombre común. Ejemplo: Distill Fei-Fei Li, Stanford, focus on computer vision leadership, student-facing advice style, and how she connects technical work to broader impact. Esto reduce la recuperación de fuentes equivocadas y mejora el tono y las prioridades del mentor generado.

Orienta distill-mentor hacia la salida que realmente necesitas

Indica a la skill qué tipo de artefacto de mentor buscas:

• crítica al estilo de un director
• orientación sobre dirección de investigación
• voz para feedback de escritura
• cultura y filosofía de laboratorio
• preferencias metodológicas

Sin esa guía, la salida puede desviarse hacia una biografía académica genérica. Los archivos de prompts sugieren que el sistema puede extraer temas de investigación, metodología, estilo de presentación y presencia pública, así que conviene especificar qué dimensiones importan más para tu uso posterior.

Gestiona pronto los fallos más habituales en distill-mentor

Los problemas más comunes son la ambigüedad del nombre, evidencia escasa, sobreajuste a charlas famosas e imitación superficial del estilo a partir de unos pocos papers. Si el primer resultado se siente amplio pero poco parecido a un mentor, cambia del modo rápido al modo predeterminado con navegador, añade la afiliación y pide más énfasis en papers recientes frente a la reputación heredada. Si los resultados de la web pública dominan demasiado, orienta la ejecución hacia el análisis de papers en lugar de la biografía.

Itera después de la primera salida con la guía distill-mentor

El mejor flujo de trabajo de distill-mentor guide es en dos pasadas:

1. generar el mentor inicial
2. refinarlo en función de las carencias detectadas

Seguimientos útiles:

• Rebuild this distill-mentor with more weight on recent publications from 2022 onward
• Reduce biography and increase supervision-style cues
• Compare methodological preferences across early, mid, and recent papers
• List weak evidence areas before regenerating the mentor skill

Así conviertes la skill en un pipeline controlable, no en un generador de una sola tirada, y ahí es donde supera con más claridad al prompting convencional.