OpenAI

cost-aware-llm-pipeline te ayuda a crear flujos de trabajo con LLM que controlan el gasto en API mediante enrutamiento de modelos, seguimiento inmutable de costes, gestión de reintentos y caché de prompts. Es ideal para trabajos por lotes, pipelines de documentos y automatización de flujos de trabajo cuando el volumen de salida y los compromisos de calidad necesitan reglas claras.

embedding-strategies te ayuda a elegir y optimizar modelos de embeddings para búsqueda semántica y flujos de trabajo RAG, con orientación práctica sobre chunking, compromisos entre modelos, contenido multilingüe y evaluación de recuperación.

develop-ai-functions-example te ayuda a crear o modificar ejemplos ejecutables del AI SDK en vercel/ai dentro de `examples/ai-functions/src/`. Úsalo para elegir la categoría adecuada, seguir las convenciones del repositorio y crear ejemplos mínimos para validación de proveedores, demos o fixtures.

transcribe convierte audio o video en texto con diarización opcional y pistas de hablantes conocidos. Encaja muy bien para redacción técnica, notas de reuniones, entrevistas, clases y operaciones de contenido cuando necesitas una skill de transcripción repetible, con formatos de salida claros y menos improvisación que con un prompt genérico.

La skill de context-engineering te ayuda a estructurar el contexto del proyecto para que los agentes sigan las convenciones, reduzcan las alucinaciones y se mantengan enfocados. Úsala al iniciar una sesión, al cambiar de tarea o al crear una guía de context-engineering para una base de código.

chatgpt-apps es la habilidad para crear o corregir proyectos de ChatGPT Apps SDK que combinan un servidor MCP con una interfaz de widget. Úsala para configuración alineada con la documentación, diseño de herramientas, conexión del bridge, registro de recursos, metadatos, CSP y validación del repositorio. También admite chatgpt-apps para desarrollo backend cuando el backend y la UI deben diseñarse juntos.

context-optimization es una skill práctica para ingeniería de contexto que ayuda a reducir el desperdicio de tokens, preservar el estado de decisión y gestionar flujos de trabajo largos. Úsala para manejar límites de contexto, recortar el exceso de salida de herramientas, mejorar la estructura de prompts compatible con caché, aplicar enmascaramiento de observaciones y compactación, y dividir el contexto cuando haga falta. Está pensada para uso real, no solo para teoría.

baoyu-imagine es una skill de generación de imágenes con múltiples proveedores, CLI tipada, configuración obligatoria en EXTEND.md, soporte para imágenes de referencia, controles de relación de aspecto y ejecuciones por lotes con OpenAI, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, MiniMax, Jimeng, Seedream y Replicate.

huggingface-local-models te ayuda a encontrar modelos de Hugging Face que se ejecutan en local con llama.cpp y GGUF, elegir una cuantización práctica y ponerlos en marcha en CPU, Apple Metal, CUDA o ROCm. Cubre la खोज de modelos, la localización exacta del archivo GGUF, la configuración de servidor frente a CLI y una vía rápida para desarrollo de backend e inferencia local privada.

neat-freak es una skill de limpieza de conocimiento para cierres de sesión. Reconcila la documentación del proyecto, la memoria del agente y la deriva del código para que CLAUDE.md, AGENTS.md y docs/ sigan siendo precisos. Es útil para redactores técnicos, desarrolladores y operadores de agentes que necesitan una base de conocimiento del proyecto más limpia y fiable.

aihot es una skill de investigación web para noticias de IA actuales, selecciones diarias, lanzamientos de modelos y resúmenes de tendencias desde aihot.virxact.com. Usa la skill aihot cuando necesites novedades frescas de IA en chino o inglés, incluidas las noticias de hoy, los lanzamientos recientes y resúmenes breves de estilo informativo, sin depender de datos de entrenamiento desactualizados.

azure-ai-openai-dotnet ayuda a los desarrolladores .NET a integrar Azure OpenAI con guía práctica sobre configuración, autenticación, elección de clientes y uso para chat, embeddings, imágenes, audio y asistentes. Es útil para desarrollo de APIs cuando necesitas un punto de partida funcional con Azure.AI.OpenAI, no solo un resumen conceptual.

podcast-generation ayuda a crear audio tipo podcast generado por IA a partir de texto usando Azure OpenAI GPT Realtime Mini sobre WebSocket. Encaja en podcast-generation para desarrollo full-stack, con orientación para React, Python FastAPI, streaming PCM, captura de transcripción y conversión a WAV. Úsalo cuando necesites una guía práctica de podcast-generation para integrarlo en una app real, no un prompt genérico.

mcp-builder es una guía práctica para el desarrollo de servidores MCP, pensada para ayudarte a diseñar servidores de alta calidad que permitan a los LLM usar servicios externos mediante herramientas claras y fiables. Cubre decisiones de arquitectura, límites de las herramientas, calidad de los esquemas, criterios de evaluación y cuándo conviene reutilizar servicios MCP de Microsoft en lugar de crear uno a medida.

codex es una skill de Claude Code que envuelve Codex CLI para análisis de código, refactorización y edición automatizada. Te ayuda a ejecutar `codex exec` y `codex resume` con el modelo adecuado, el sandbox correcto, un flujo de reanudación bien resuelto y una salida predeterminada más silenciosa. Requiere antes una instalación local funcional de Codex CLI.

tree-of-thoughts es una habilidad de flujo de trabajo de razonamiento que ayuda a los agentes a explorar varias aproximaciones, podar ramas débiles y sintetizar una mejor respuesta. Resulta útil para depuración compleja, planificación, decisiones de arquitectura y tree-of-thoughts para la orquestación de agentes.

do-in-parallel es una skill de flujo de trabajo para Agent Orchestration que lanza varios subagentes en paralelo sobre archivos o destinos, agrupa de forma inteligente el trabajo repetible y verifica los resultados con meta-judges y revisión LLM-as-a-judge. Usa la skill do-in-parallel cuando necesites ejecutar tareas por lotes con menos improvisación que con un prompt genérico.

La skill model-hierarchy ayuda a los agentes a derivar el trabajo al modelo más barato que pueda manejarlo, mejorando el control de costes sin sacrificar la calidad en tareas rutinarias. Usa esta guía de model-hierarchy para automatización de flujos de trabajo, generación de subagentes y clasificación simple de tareas. Encaja bien en instalaciones donde quieres un patrón de uso de model-hierarchy repetible en lugar de una elección de modelo improvisada.

create-boss convierte chats, notas, correos y artefactos de proyectos de un jefe en una skill reutilizable para criterio, gestión hacia arriba y modelado de perfiles. Instálala en Claude Code o OpenClaw para crear perfiles reales de managers o arquetipos de emprendedores, y luego afina los resultados con flujos de corrección y orientación reutilizable sobre jefes lista para Playbooks.

Guía de la skill netlify-ai-gateway para Netlify AI Gateway. Aprende lo básico para instalarla y usarla, los modelos compatibles, la configuración del SDK y patrones de desarrollo backend para aplicaciones de Netlify.

voltagent-best-practices es una guía concisa de VoltAgent para elegir entre agentes y workflows, organizar la estructura del proyecto y conectar memoria, servidores y observabilidad. Ayuda a los equipos a tomar decisiones de arquitectura más rápido y a reducir las suposiciones al crear skills.

transform-generate-image-with-transloadit es una habilidad de generación de imágenes de uso puntual para crear un archivo de imagen local a partir de un prompt de texto o de un prompt junto con imágenes de referencia, usando Transloadit mediante la CLI de transloadit. Úsala para generar imágenes rápidamente a partir de prompts, con control claro de la ruta de salida y selección opcional del modelo.

codex-collab es una skill de Claude Code para derivar trabajo a Codex mediante el protocolo JSON-RPC de codex app-server. Usa la skill codex-collab para ejecutar tareas de extremo a extremo, revisar código, investigar en paralelo y apoyar la automatización de flujos de trabajo con hilos reanudables y salida reutilizable.

full-output-enforcement es una skill de control para escritura y ejecución orientada a producir salidas completas, sin recortes ni omisiones. Prohíbe los marcadores de posición, las entregas parciales y las secciones intermedias omitidas, por lo que resulta útil para generación de código, documentación, migraciones y creación de Skills cuando la completitud importa.