Sistema de Skills

Las Skills son paquetes de conocimiento modular que permiten a la IA ejecutar tareas complejas con alta precisión.

Skills Disponibles

🏗️ Arquitectura y DevOps (Root)

Skill	Descripción
docker-floutic	Comandos esenciales, debugging de contenedores y gestión de volúmenes.
git-flow-floutic	Convenciones de commits, ramas y pull requests.
docs-sync	Herramientas para sincronizar código y documentación.
skill-creator	Guía para crear nuevas skills estandarizadas.
skill-sync	Sincronización de metadatos de skills.

🎨 Frontend (UI/UX)

Skill	Descripción
astro-floutic	Componentes Astro, layouts, SSR vs Prerender.
tailwind-3-floutic	Estilado con Tailwind v3, utilidad cn(), dark mode, animaciones.
playwright-floutic	Tests E2E, Page Objects, ejecución con Docker, selectores.
vitest-floutic	Tests unitarios para componentes React.
zod-3-floutic	Validación de esquemas y formularios.
typescript-floutic	Patrones estrictos y mejores prácticas TypeScript.

⚙️ Backend (API/DB)

Skill	Descripción
fastapi-floutic	Creación de endpoints, dependencias y manejo de errores.
sqlalchemy-async-floutic	Consultas asíncronas a base de datos.
alembic-floutic	Migraciones de base de datos y resolución de conflictos.
pytest-floutic	Tests backend con fixtures, mocking, parametrize y async.
pydantic-floutic	Modelado de datos y serialización.

Autoinvocación

El sistema utiliza un mecanismo de "Autoinvocación" configurado en los archivos AGENTS.md. Cuando la IA detecta una intención específica (ej. "crear tabla"), automáticamente consulta la skill relevante (alembic-floutic) antes de generar código.

Esto asegura que siempre se sigan las mejores prácticas, incluso si el usuario no las especifica explícitamente.

Relación con comandos

Algunos comandos de alto nivel exigen skills específicas antes de ejecutarse:

• /commit → git-flow-floutic
• /context → reglas de MVI y estructura de contexto
• /test → estándares de testing del proyecto
• /tdd → flujo Red→Green→Refactor

Esto mantiene consistencia y evita saltarse pasos críticos.

Aprendizaje Continuo

El sistema incluye un mecanismo de aprendizaje en ai/skills/learned/continuous-learning.json que:

• Captura patrones descubiertos durante sesiones
• Registra soluciones a errores recurrentes
• Documenta decisiones arquitectónicas
• Se integra con hooks de sesión

Creación de Nuevas Skills

Para añadir nuevas capacidades al equipo de IA:

1. Crear carpeta en /ai/skills/nombre-skill.
2. Crear archivo SKILL.md usando el template de skill-creator.
3. Ejecutar ai/skills/skill-sync/assets/sync.sh para registrarla en el sistema.

Responsable recomendado: OpenRepoManager (mantiene la infraestructura de skills y su sincronización).