Infrastructure (Grade A)Habilidad de desarrollo de seguridad probada para Claude AI. Grado A. Flujo de trabajo para aprovisionar infraestructura en la nube utilizando IaC. Utilice cuando el usuario necesite crear o modificar recursos en la nube.

¿Por qué deberías usar esto?

| Audiencia | Beneficios clave | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individuo | Ahorro de más del 30% en tokens, deja de repetir estándares, barandillas de seguridad, andamiaje instantáneo | | Equipos | Comportamiento de IA consistente, incorporación desde el primer día, patrones codificados, ahorro de costos acumulativo | | Organizaciones | Cumplimiento siempre activo, mismos estándares en 1 000 proyectos, gobernanza centralizada, ROI medible |

Asked by Ximenez Alvarado · Oct 18, 2025

¿Qué puedes personalizar?

| Sección | Lo que controla | Ejemplo | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | proyecto | Identidad del proyecto | Nombre, descripción, URL del repositorio | | techStack | Lenguaje, framework, herramientas | TypeScript + Express o Python + FastAPI | | rutas | Estructura de directorios | Dónde viven los handlers, services y código común | | dominio | Entidades de negocio | Order, Product, Customer + estados de ciclo de vida | | patrones | Patrones de código | Flujo de handler de 7 pasos, estrategia de manejo de errores | | testing | Puertas de calidad | 90% de cobertura, comandos de test/lint/type-check | | base de datos | Convenciones de BD | Campo de borrado suave, columnas de timestamps, nomenclatura | | paquetes | Paquetes internos | Alcance @your-org, URL del registro | | convenciones | Git y flujo de trabajo | Prefijos de ramas, formato de commits, plantillas de PR |

Asked by Yuki Kobayashi · Oct 9, 2025

¿Qué detecta?

| Categoría | Señales | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Lenguaje | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, extensiones de archivo | | Framework | Dependencias en package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Base de datos | Configuraciones de ORM (prisma/, sequelize, typeorm), archivos .sql, carpetas de migraciones | | Pruebas | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infraestructura | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, dependencias del cloud SDK | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Adaeze Uche · Sep 4, 2025

What's Inside?

| Capa | Cantidad | Qué hace | Cómo se dispara | |------|----------|----------|-----------------| | Reglas | 47 | Aplica normas de codificación en cada interacción con la IA | Automáticamente — siempre activo | | Agentes | 62 | Asistentes especializados para tareas complejas | Bajo demanda — /nombre‑agente | | Skills | 50 | Flujos de trabajo guiados paso a paso con listas de verificación | Contextual — cuando coinciden patrones | | Commands | 37 | Acciones rápidas, ligeras y eficientes en tokens | Bajo demanda — /comando | | Hooks | 12 | Scripts de automatización dentro del bucle de IA | Basado en eventos — antes/después de acciones | | Templates | 9 | Plantillas para manejadores, componentes, pruebas, etc. | Referenciados por skills y agentes |

Asked by Tatiana Popescu · Aug 19, 2025

How It Works?

Capa 1 — Pre‑procesamiento: Los hooks inyectan el contexto del proyecto y bloquean comandos peligrosos antes de que tu prompt llegue a la IA. Capa 2 — Motor de reglas: 47 reglas siempre activas garantizan eficiencia de tokens, seguridad, arquitectura, estándares de código, convenciones de bases de datos y umbrales de pruebas. Capa 3 — Procesamiento especializado: El componente adecuado se activa — un agente, skill o command — según tu prompt. Capa 4 — Post‑procesamiento: Los hooks validan la salida, la formatean automáticamente, escanean en busca de secretos y verifican la cobertura.

Asked by Xavier Costa · Aug 8, 2025