Lo mejor de Skills (2026)

1

Manage Headers (Grade A)

Habilidad de desenvolvimiento probada en seguridad para Claude AI. Grado A. Inspecciona y configura los encabezados de seguridad que una página de Power Pages envía a los navegadores — Política de seguridad del contenido, protección contra marcos y clickjacking

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Manage Headers (Grado A) es una habilidad de desenvolvimiento probada en seguridad para Claude AI. Está diseñada para inspeccionar y configurar los encabezados de seguridad que una página de Power Pages envía a los navegadores, incluyendo la Política de seguridad del contenido, protección contra marcos y clickjacking, compartir recursos de origen cruzado, comportamiento de cookies y ajustes relacionados con el sitio web. La habilidad identifica lagunas y ayuda a los usuarios a través de las reparaciones, lo que la hace útil para tareas como revisar encabezados, reparar errores de CSP, controlar acceso de origen cruzado, endurecer ajustes de cookies o verificar si los ajustes de navegadores son seguros. Puede utilizarse cuando el usuario desea lograr varios objetivos relacionados con la seguridad sin mencionar específicamente 'encabezados de seguridad'.

• Inspecciona encabezados de seguridad actuales
• Configura Política de seguridad del contenido
• Habilita protección contra marcos y clickjacking
• Gestiona compartir recursos de origen cruzado y comportamiento de cookies

2

Using Git Worktrees (Grade A)

Herramienta verificada por seguridad para las habilidades de datos-IA. Calificación A. Utilícela cuando comiences con el trabajo de características que necesitan aislamiento del espacio de trabajo actual o antes de ejecutar planes de implementación - crea trabajo de Git aislados.

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Úsese al iniciar el trabajo de una característica que requiere aislamiento del espacio de trabajo actual o antes de ejecutar planes de implementación. Esta habilidad crea worktrees de git aislados con selección inteligente de directorios y verificación de seguridad. Los worktrees de git crean espacios de trabajo aislados que comparten el mismo repositorio, lo que permite trabajar en varias ramas simultáneamente sin cambiar. El principio básico es la selección sistemática de directorios más la verificación de seguridad, lo que conduce a un aislamiento fiable. El proceso de selección de directorio sigue estos pasos: 1. Busca directorios existentes con orden de prioridad: el directorio oculto '.worktrees', luego el directorio 'worktrees'. Si se encuentra, use ese. 2. Comprueba si se especifica una preferencia para un directorio de worktree en el archivo 'CLAUDE.md'. 3. Si no existe ningún directorio y no se encuentra ninguna preferencia de CLAUDE.md, solicite al usuario que elija un directorio. El paso de verificación de seguridad es fundamental e implica comprobar si el directorio elegido es ignorado por Git. Si no es ignorado, la habilidad añadirá el directorio al archivo ".gitignore" y confirmará los cambios. Los pasos de creación incluyen: 1. Detectar el nombre del proyecto y crear una ruta completa para el worktree. 2. Crear el worktree con una nueva rama. 3. Ejecutar la configuración del proyecto, que auto-detecta y ejecuta los comandos de configuración adecuados (por ejemplo, instalar dependencias) según el tipo de proyecto (Node.js, Rust, Python o Go). 4. Verificar una línea de base limpia ejecutando pruebas. Si las pruebas fallan, informar de los errores y preguntar si se desea continuar o investigar. 5. Informar sobre la ubicación del worktree y su preparación para implementar una característica.

• Creación de espacio de trabajo aislado
• Selección inteligente de directorio
• Verificación de seguridad
• Configuración automática de proyecto
• Verificación de línea base limpia

3

Ga4 Bigquery Schema (Grade A)

Habilidad de datos AI con prueba de seguridad para Claude AI. Calificación A. Referencia de esquema de exportación GA4 BigQuery — referencia completa de campos, estructuras anidadas, patrones de consulta y consejos de rendimiento

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GA4 BigQuery Export Schema Reference es una habilidad de datos AI probada en seguridad para Claude AI. Proporciona una referencia completa de campos, estructuras anidadas, patrones de consulta y consejos de rendimiento para el esquema de exportación GA4 BigQuery. La herramienta ayuda a los usuarios a comprender el esquema de exportación GA4, escribir consultas SQL correctas de BigQuery sobre datos GA4 y seguir las mejores prácticas de rendimiento.

• Referencia completa de campos
• Estructuras anidadas
• Patrones de consulta
• Consejos de rendimiento
• Ejemplos SQL listos para usar

4

Meta Capi (Grade A)

Herramienta de datos de alta seguridad para habilidades de inteligencia artificial - Claude AI. Calificación A. Referencia de configuración de la API Meta Conversions API (CAPI) - arquitectura, tipos de eventos, información del cliente hasheada, deduplicación, ejemplos de implementación, AEM

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Meta Capi es una herramienta de datos de inteligencia artificial de alta seguridad para Claude AI, que ofrece una referencia integral para configurar la API Meta Conversions API (CAPI). Cubre la arquitectura, los tipos de eventos, la información del cliente hasheada, la deduplicación, los ejemplos de implementación, y la Medición de Eventos Agregados. La herramienta ayuda a los usuarios a implementar CAPI correctamente, a depurar problemas de rastreo de eventos, a mejorar la Calidad de Coincidencia de Eventos, y a configurar la deduplicación. Ofrece respuestas precisas con ejemplos de código listos para usar y puede utilizar las herramientas Cogny MCP para inspeccionar las configuraciones de los usuarios y proporcionar recomendaciones contextuales.

• Resumen de arquitectura de CAPI
• Parámetros de tipo de evento
• Hasheadura de información del cliente
• Estrategias de deduplicación
• Medición de Eventos Agregados
• Ejemplo de implementación con Node.js

5

Callees (Grade A)

Habilidad de desarrollo probada en seguridad para Claude AI. Grado A. Lista lo que una función/método llama (gráfico de llamadas directo)

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Callees (Grade A) es una habilidad de desarrollo probada en seguridad para Claude AI. Identifica qué llama una función o método, generando un gráfico de llamadas directo. La habilidad es útil para mapear las dependencias de una función antes de extraerla o moverla, identificar el uso de funciones restringidas u obsoletas, y estimar el impacto de una refactorización. También proporciona información sobre la función llamada (callee), como el nombre de la función, el número de línea y el tipo de llamada (ERP nativo, restringida, función de usuario o externa). Al usar /plugadvpl:callees, los usuarios pueden ingresar el nombre de una función para ver qué llama, con opciones para formatear la salida como tabla o en Markdown. Es parte del conjunto de herramientas plugadvpl. Esta habilidad es una adición útil a las capacidades de desarrollo de un Claude AI, proporcionando información esencial sobre la base de código.

• Listado directo del gráfico de llamadas
• Identificación del tipo de llamada de función (ERP nativo, restringida, función de usuario, externa)
• Información de la línea del sitio de llamada
• Soporte para múltiples formatos de salida (ej. Markdown)

6

Test Module Name (Grade A)

Skill de datos segura y de aprendizaje automático, probada por Claude, de la máxima calidad. Nombra a los módulos de prueba de Haskell con un sufijo de especie en el mismo espacio de nombres. Utiliza cuando estés escribiendo o revisando módulos de prueba de Haskell

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Nombra a los módulos de prueba de Haskell con un sufijo de especie en el mismo espacio de nombres. Esto se hace para separar claramente las librerías y los directorios de pruebas, lo que facilita la identificación de dependencias y relaciones entre módulos. En particular, esta práctica recomendada es beneficiosa cuando estás escribiendo o reasignando nombres de módulos de prueba de Haskell o organizando archivos de prueba. Por ejemplo, un módulo de prueba llamado Env.TypeSpec se colocaría en el mismo espacio de nombres que el módulo que está probando, Env.Type. Esto asegura que las relaciones entre módulos sean claras, y resulta particularmente útil para los módulos con comportamiento complejo, como aquellos que dependen de varios módulos o no tienen ninguna dependencia de módulos específicos.

• Sugiere nombres de módulos de prueba basados en el módulo bajo prueba
• Añade 'Spec' al nombre del módulo
• Mismo espacio de nombres que el módulo bajo prueba

7

Board Of Directors (Grade A)

Skill de IA con seguridad verificada para Claude AI. Calificación A. Simula una junta de 5 expertos para deliberar sobre decisiones importantes. Úsalo al evaluar planes, arquitectura, diseño de funciones o cualquier decisión.

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El skill Board Of Directors simula la deliberación de una junta de 5 expertos para tomar decisiones importantes. Evalúa planes, opciones de arquitectura, diseños de funciones o cualquier decisión que requiera un análisis experto desde múltiples perspectivas. La junta consta de cinco roles: Arquitecto Jefe (CA), Director de Producto (CPO), Director de Seguridad (CSO), Director de Operaciones (COO) y Director de Experiencia (CXO). Cada director aporta su experiencia en el área y puede cuestionar las opiniones de los demás. El proceso de deliberación incluye evaluaciones individuales, debates en la junta y una votación final para llegar a un consenso.

• Simula una junta de expertos de 5 miembros
• Evaluaciones individuales de cada director
• Debate en la junta y refutaciones
• Votación final y creación de consenso
• Evaluación basada en roles (CA, CPO, CSO, COO, CXO)

8

Advpl Mvc Avancado (Grade A)

Habilidad de desarrollo con seguridad probada para Claude AI. Grado A. MVC avançado vía PE (Puntos de Entrada) — añadir grids personalizados en pantallas MVC estándar (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 vía *STRU)

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Advpl Mvc Avancado (Grade A) es una habilidad de desarrollo con seguridad probada para Claude AI. Está diseñada para personalizar MVC padrão (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 vía *STRU) mediante la adición de grids, addTrigger en cascada y validaciones, preservando los campos originales. Se utiliza para personalizar rutinas MVC de TOTVS vía Ponto de Entrada (A300STRU, MA440STRU, etc.) y cuenta con funciones como validación cruzada entre grids padre/hijo en registros estándar, cálculo fiscal y bloqueo condicional de edición basado en el estado del registro maestro. También admite la integración con MATXFIS, refactorización de MsNewGetDados y la adición de campos personalizados.

• Personalización de rutinas MVC estándar mediante Puntos de Entrada (PE)
• Adición de grids y triggers personalizados a pantallas estándar
• Implementación de lógica de negocio específica y validaciones
• Soporte para varios módulos de TOTVS (ej. MATA010, MATA070, MATA440)

9

Advpl Fundamentals (Grade A)

Habilidad de desarrollo probada en seguridad para Claude AI. Grado A. Fundamentos de ADVPL/TLPP — notación húngara (c/n/d/l/a/o/b/x/u), convenciones de nomenclatura, alcances Local/Static/Private/Public, límite de 10 caracteres en .prw/.prx

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AdvPL Fundamentals (Grade A) es una habilidad de desarrollo probada en seguridad para Claude AI. Se centra en los fundamentos de ADVPL/TLPP, incluyendo notación húngara, convenciones de nomenclatura, alcances locales y globales, y límites de longitud de nombres. ADVPL (Advanced Protheus Language) y su sucesor TLPP son lenguajes propietarios derivados de Clipper/xBase. Poseen convenciones estrictas que son obligatorias en código Protheus de alta calidad. Esta habilidad es esencial para los desarrolladores de Protheus, especialmente al crear o refactorizar variables y funciones. La herramienta aborda errores comunes, como el fallo silencioso en el ADVPL clásico, donde el nombre de una variable se trunca a 10 caracteres, y la importancia de utilizar el alcance correcto para las variables. Cubre cuándo usar variables locales, estáticas, privadas y públicas, incluyendo reglas generales para su visibilidad y ciclo de vida. La habilidad está diseñada como una guía práctica para que los desarrolladores eviten errores comunes y mejoren sus capacidades de programación en ADVPL/TLPP.

• Notación húngara
• Convenciones de nomenclatura
• Alcances Local/Static/Private/Public
• Límite de 10 caracteres para archivos .prw/.prx

Workflow Engine (Calificación A) es una habilidad utilitaria que ayuda a definir un modelo gráfico de flujo de trabajo legible por máquina para la canalización del agente multi-paso. Permite la creación de canalizaciones con tipos de nodos, condiciones de la arista, puertas, y patrones de fan-out. Esta habilidad se diseñó para satisfacer los requisitos de un entorno de DevOps calificado con seguridad probada, lo que sugiere que es adecuado para su uso en un entorno de DevOps con alta seguridad y Claude AI.

• Modelo gráfico de flujo de trabajo legible por máquina
• Definiciones de tipos de nodos
• Gestión de condiciones de la arista
• Soporte para puertas y patrones de fan-out
• Gestión de la canalización del agente multi-paso