Crear Skills

Guía paso a paso para agregar nuevas capacidades a tu proyecto de Arc OS.

Qué es un Skill

Un skill es un conjunto de instrucciones portátil que enseña a tu bot de IA una capacidad específica. Los skills viven en el directorio skills/ y están compuestos por:

skill.md — el archivo de instrucciones (obligatorio)
<name>.evals.json — reglas de validación de calidad automáticas (opcional pero recomendado)
references/ — documentos de soporte, schemas, ejemplos (opcional)

skills/
├── _registry.json              ← Central registry
├── my-new-skill/
│   ├── skill.md                ← What the AI should do
│   ├── my-new-skill.evals.json ← How to validate the output
│   └── references/             ← Context documents
└── library/
    └── domain-expert.md        ← Simple single-file skills

Paso 1: Escribe skill.md

Esta es la instrucción central. Claude la lee cuando el skill se activa.

Plantilla

# Skill Name

## Purpose
What this skill accomplishes in one sentence.

## When to Use
- Trigger condition 1
- Trigger condition 2

## Protocol
1. First action
2. Second action
3. Third action

## Output Format
What the response should look like.

## Constraints
- What NOT to do
- Safety boundaries

Pautas

Menos de 500 palabras — los skills más largos diluyen el contexto
Modo imperativo — "Revisa el repositorio", no "Deberías revisar"
Ejemplos concretos — muestra pares de entrada/salida esperados
Referencias de herramientas específicas — nombra los comandos, APIs o patrones a usar

Ejemplo: Odoo Expert

# Odoo Expert

## Purpose
Odoo ERP module development: models, views, security, QWeb templates.

## When to Use
- Building or modifying Odoo modules
- Writing QWeb templates
- Configuring access rules and record rules
- Working with the ORM (create, write, search, browse)

## Protocol
1. Check if modifying an existing module or creating new
2. Follow Odoo 17 conventions (manifest, models/, views/, security/)
3. Use self.env['model.name'] for ORM operations
4. Always use _t() or t-call for translatable strings
5. Test with --test-tags after changes

## Constraints
- Never use cr.execute() for direct SQL — use ORM
- Never use sudo() unless security context explicitly requires it
- No inline JavaScript in QWeb templates

Paso 2: Escribe los evals (Reglas de Calidad)

Los evals son reglas declarativas que validan automáticamente cada respuesta. Se ejecutan después de que Claude genera el output y agregan notas de advertencia si alguna regla falla.

Nomenclatura del archivo

skills/<name>/<name>.evals.json

Schema

{
  "version": 1,
  "skill": "my-new-skill",
  "rules": [
    {
      "id": "ms-001",
      "name": "Human-readable rule description",
      "type": "rule_type",
      "value": "for string/length types",
      "pattern": "for regex types",
      "severity": "warning"
    }
  ]
}

Tipos de Reglas Disponibles

Tipo	Qué verifica	Usa el campo
`string_contains`	La respuesta incluye texto literal	`value` (string)
`string_not_contains`	La respuesta NO incluye texto	`value` (string)
`regex_match`	La respuesta coincide con la regex	`pattern` (string)
`regex_not_match`	La respuesta NO coincide con la regex	`pattern` (string)
`max_length`	Longitud de respuesta <= N caracteres	`value` (number)
`min_length`	Longitud de respuesta >= N caracteres	`value` (number)

Niveles de Severidad

warning — Indica un problema de calidad. Se muestra como ⚠️.
info — Nota informativa. Se muestra como ℹ️.

Ejemplo

{
  "version": 1,
  "skill": "odoo-expert",
  "rules": [
    {
      "id": "oe-001",
      "name": "Must use ORM, not raw SQL",
      "type": "string_not_contains",
      "value": "cr.execute",
      "severity": "warning"
    },
    {
      "id": "oe-002",
      "name": "Must use translation helpers",
      "type": "regex_match",
      "pattern": "_t\\(|t-call|t-esc",
      "severity": "warning"
    },
    {
      "id": "oe-003",
      "name": "Response under 5000 chars",
      "type": "max_length",
      "value": 5000,
      "severity": "info"
    }
  ]
}

Consejos

Empieza con 2-3 reglas. Agrega más a medida que descubras patrones a partir de correcciones.
Seguridad primero: string_not_contains para comandos peligrosos, regex_not_match para patrones de credenciales.
Convención de ID: <skill-prefix>-<número> (ej., oe-001, gm-002).
Prueba: Envía un mensaje que debería activar el skill y verifica que las advertencias aparezcan correctamente.

Paso 3: Registra en _registry.json

El registry le indica al Context Router sobre tu skill para que pueda recomendarlo en mensajes relevantes.

Agrega una entrada

{
  "name": "my-new-skill",
  "description": "One sentence (shown in SKILLS_HINT, max 80 chars).",
  "triggers": ["direct-command", "explicit-request", "пряма команда"],
  "keywords": ["broader", "semantic", "related-term"],
  "agents": ["rick"],
  "category": ["complex"],
  "phase": "21.5"
}

Triggers vs Keywords

Triggers (2 puntos cada uno): Señales de invocación directa. El usuario quiere explícitamente este skill.

"deploy", "review", "scaffold", "odoo", "audit"

Keywords (1 punto cada uno): Términos más amplios que sugieren relevancia sin ser comandos.

"OWASP", "Docker", "CI/CD", "production", "module"

Pautas

Incluye equivalentes en ucraniano en los triggers para equipos bilingües
Mantén las descripciones en menos de 80 caracteres (se truncan en SKILLS_HINT)
5-8 triggers por skill (más = matching ruidoso)
Los keywords son opcionales pero mejoran significativamente el enrutamiento

Paso 4: Library Skills (Formato Simple)

Para conocimiento de dominio que no necesita evals ni un directorio dedicado, usa skills/library/:

skills/library/
├── docker-ops.md
├── postgres-pro.md
└── react-patterns.md

Son archivos .md individuales. Sin directorio, sin evals, sin references. Ideales para skills con mucho conocimiento pero poca validación.

Lista de Verificación

skills/<name>/skill.md — instrucción con Purpose, Protocol, Constraints
skills/<name>/<name>.evals.json — al menos 2 reglas de validación
Entrada en skills/_registry.json — con triggers y keywords
El nombre coincide en todos lados — nombre del directorio = nombre del skill en evals = nombre en el registry
Prueba: envía un mensaje de trigger → verifica SKILLS_HINT en los logs
Prueba: activa intencionalmente un fallo de eval → verifica que aparezca la advertencia

Qué Ocurre en Tiempo de Ejecución

1. Bot starts → loadRegistry() reads _registry.json
                 loadEvals() reads all .evals.json files
                 loadLearnings() reads learnings.md

2. Message arrives → routeContext() scores skills → SKILLS_HINT injected
                     formatForPrompt() adds LEARNINGS block

3. Claude responds → checkOutput() runs eval rules
                     formatEvalWarnings() appends footnotes

4. Fix It / thumbs-down → addLearning() writes to learnings.md
                          qualityTracker logs feedback

5. Nightly → findUnderperformingSkills() checks metrics
             Proposals sent to CEO for approval