Mapa de la ruta
🧬 Anatomía de una skill
Procedure × Ability
🫥 Costo de contexto de la skill
Cuándo ocultar
🎓 La skill Teach por dentro
Skill con memoria
🌳 Enseñanza que se retiene
ZDP + recall
🔬 Grill-me y skills adversariales
Entrevístame
🔗 Encadenar skills + DRY humano
Pipeline de pensamiento
Contenido detallado
🧬 Anatomía de una skill
Toda skill tiene dos puertas: procedure (la invocas tú) y ability (la invoca el modelo). Saber cuál usar cambia todo.
Un paquete de instrucciones y procesos que enseña al agente a hacer algo de una manera específica.
Es la unidad de reutilización: la escribes una vez y el agente la repite correctamente.
Skill = conocimiento + proceso empaquetados.
Frontmatter (nombre, descripción, flags) al principio; cuerpo con las instrucciones reales.
La descripción es lo que el modelo ve para decidir si la invoca; el cuerpo es lo que ejecuta.
Descripción = activador; cuerpo = ejecución.
Skill que solo se ejecuta cuando la llamas explícitamente: tú decides cuándo.
Procedures no filtran la descripción y te mantienen al mando del flujo.
Procedure = invocación humana, proceso fijo.
Skill que el propio modelo decide activar cuando reconoce la situación en la descripción.
Abilities automatiza, pero consume contexto: la descripción siempre queda cargada.
Ability = invocación del modelo, autonomía.
La misma skill puede exponerse como procedure o como ability: solo cambia el activador.
Elegir la puerta adecuada equilibra control, automatización y costo de contexto.
Dos puertas al mismo contenido.
Criterio simple: ¿quieres activarlo manualmente (procedure) o dejar que el modelo lo reconozca (ability)?
Evita pagar por contexto para una automatización que ni siquiera usas.
Control → procedure; reconocimiento → ability.
🫥 Costo de contexto de la skill
Cada skill cobra contexto por su descripción. Saber cuándo ocultar una skill es higiene del harness.
Toda skill que el modelo puede invocar expone su descripción en la context window, aunque no se use.
El contexto es finito; cada descripción cargada consume espacio y atención.
Descripción = impuesto fijo de contexto.
Cien skills se convierten en cien descripciones que compiten por espacio en el contexto.
Acumular skills "por si acaso" degrada el desempeño de todas.
Más skills = más ruido en el contexto.
`disable model invocation: true` → la skill solo se ejecuta cuando la llamas, sin filtrar la descripción.
Permite tener la skill disponible sin pagar el costo de contexto que implica.
Procedure oculta = costo cero cuando está inactiva.
Saber qué skills tienes y cuándo llamarlas puede estar en ti, no en el contexto.
Te conviertes en el índice vivo de las skills y liberas el context window.
La memoria humana > la descripción cargada.
Las skills cortas y directas —con una descripción mínima y un cuerpo enfocado— cuestan menos y se activan mejor.
El exceso de instrucciones satura el contexto y confunde al modelo.
Menos es más en la descripción y el cuerpo.
Revisar periódicamente qué skills siempre están cargadas y eliminar las que están inactivas.
La auditoría mantiene limpio el contexto y alto el rendimiento.
Auditar → ocultar → simplificar.
🎓 La skill Teach por dentro
La Teach skill es stateful: guarda el estado local y se acuerda de ti entre sesiones. Mira cómo funciona por dentro.
Una skill stateless empieza desde cero cada vez; una stateful conserva el estado entre sesiones.
La enseñanza que se retiene exige memoria: sin estado, no hay continuidad.
Estado = continuidad entre sesiones.
Un archivo que fija la misión de aprendizaje: qué quieres aprender y por qué.
Le da rumbo a la skill — cada sesión sabe hacia dónde va.
mission.md = objetivo de aprendizaje persistente.
Registro de lo que ya aprendiste, acertaste y te equivocaste a lo largo de las sesiones.
Permite que la skill adapte el ritmo y repase lo que no se quedó fijado.
El historial de aprendizaje guía el siguiente paso.
La skill genera lecciones en HTML: material navegable hecho a tu medida.
El contenido concreto y que puedes volver a consultar supera a la explicación efímera en el chat.
Lección como artefacto duradero.
El estado vive en archivos locales: no depende de la context window para recordarlo.
La memoria en disco sobrevive a los reinicios y no consume contexto.
Disco = memoria barata y duradera.
El patrón de la skill Teach — misión + registro + lecciones + estado — sirve para cualquier skill con memoria.
Puedes recrear el concepto para tus propias skills stateful.
Receta reutilizable de una skill con estado.
🌳 Enseñanza que se retiene
Enseñar de verdad exige ciencia: zona de desarrollo próximo, conocimiento como grafo y recuerdo activo.
La franja entre lo que ya sabes y lo que todavía no puedes hacer por tu cuenta, donde ocurre el aprendizaje.
Enseñar dentro de la ZDP te mantiene con desafíos sin frustrarte.
ZDP = dificultad calibrada.
El conocimiento es una red de conceptos con prerrequisitos, no una lista lineal.
Mapear el grafo revela qué enseñar antes que qué.
Los nodos = conceptos; las aristas = prerrequisitos.
La skill elige un camino lineal por el grafo: el orden que respeta los requisitos previos.
Secuenciar bien evita lagunas y sobrecarga.
Grafo → recorrido lineal que se puede enseñar.
Preguntas que obligan al recuerdo activo: recordar requiere esfuerzo y por eso se fija.
El recall activo retiene mucho más que volver a leer.
Ponerte a prueba > revisar pasivamente.
Revisar en intervalos crecientes, justo cuando casi lo olvidarías.
Es el método más eficiente para la memoria a largo plazo.
Espaciar las revisiones combate el olvido.
La skill ajusta el ritmo, los ejemplos y las revisiones a tu historial individual.
La enseñanza adaptada se retiene mejor que el contenido genérico.
Adaptar al estudiante > talla única.
🔬 Grill-me y skills adversariales
La grill-me te entrevista antes de programar: una skill breve y poderosa que reemplaza el plan mode.
Una skill que cambia las reglas del juego: el agente te entrevista y hace preguntas hasta entender lo que quieres.
Extrae de ti los detalles que faltan antes de que el código salga mal.
La IA pregunta; tú respondes; la comprensión aumenta.
Pocock usa grill-me en lugar del modo de planificación: entrevista antes de cualquier plan.
Un plan basado en suposiciones equivocadas es peor que no tener ningún plan.
Entrevistar > planear a ciegas.
La grill-me cabe en 4-5 frases: es minúscula y, aun así, transforma el flujo.
Demuestra que una buena skill no necesita ser larga; tiene que ser precisa.
Poder por enfoque, no por tamaño.
La entrevista alinea a la IA contigo sobre el objetivo antes de que se escriba una línea.
Corregir la comprensión al principio cuesta minutos; al final, cuesta retrabajo.
Alinear temprano es barato.
El resultado de grill-me es un entendimiento compartido del problema entre tú y el agente.
El entendimiento común es lo que hace funcionar la delegación.
La misma imagen del objetivo en ambos lados.
Como es tan corta, es fácil adaptar la grill-me a tu proyecto y estilo.
Una skill que ajustas se convierte en parte de tu harness personal.
Pequeña = fácil de personalizar.
🔗 Encadenar skills + DRY humano
Las skills encadenadas se convierten en un pipeline de pensamiento —y lo que repites 3 veces debería convertirse en una skill.
Un pipeline: grill-me extrae la visión, la convierte en un PRD y este, en issues que se pueden ejecutar.
Cada etapa deja la siguiente lista: de la idea al backlog sin fricción.
Entrevista → especificación → tareas.
La salida de un procedure alimenta el siguiente: las skills se encajan como eslabones.
Encadenar procedures da como resultado flujos confiables y repetibles.
Procedures como eslabones de una cadena.
Entre cada procedure del pipeline, revisas y ajustas antes de seguir.
La intervención humana en los momentos adecuados mantiene el pipeline en el rumbo correcto.
Checkpoints humanos entre etapas.
Si diste las mismas instrucciones 3 veces, es hora de empaquetarlas en una skill.
DRY (don't repeat yourself) se aplica a tu propio proceso, no solo al código.
La repetición = señal de que falta una skill.
Una skill empaquetada puede distribuirse para que todo el equipo la use de la misma manera.
Las skills se convierten en conocimiento institucional ejecutable del equipo.
Skill = proceso compartible.
Las skills útiles pueden publicarse y mejorarse con la comunidad (mattpocock/skills, aihero.dev).
Te beneficias de las skills de los demás y compartes las tuyas.
El código abierto de skills compone.