Lo mejor de Habilidades (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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El esquema de BigQuery de GA4 es una habilidad de datos-IA probada por seguridad para Claude AI, que proporciona una referencia de campos completa, estructuras anidadas, patrones de consulta y consejos de rendimiento para el esquema de exportación del Analytics 4 de Google en BigQuery. Se diseñó para ayudar a los usuarios a entender el esquema de exportación de GA4, escribir consultas SQL de BigQuery correctas contra los datos de GA4 y seguir las mejores prácticas de rendimiento. La exportación de esquemas proporciona datos de eventos brutos a BigQuery en un formato anidado y denormalizado, con tablas diarias e intradía disponibles. Cada fila representa un evento individual con campos anidados para parámetros de eventos, propiedades de usuario y datos de comercio electrónico. Los campos de nivel superior incluyen event_date, event_timestamp, event_name, event_params, entre otros. El campo event_params es un arreglo de parámetros de eventos almacenados como pares clave-valor, con parámetros de evento comunes que incluyen page_location y page_title. El esquema también incluye estructuras anidadas para propiedades del usuario, información del dispositivo, información geográfica y datos de transacciones comerciales en línea. La habilidad de la esquema de Bigquery de Ga4 ofrece una guía de referencia para ayudar a los usuarios a navegar por la esquema y escribir consultas efectivas. Incluye instrucciones de uso, ejemplos y consejos sobre rendimiento para ayudar a los usuarios a obtener el máximo beneficio de sus datos GA4. Al utilizar esta habilidad, los usuarios pueden obtener una comprensión más profunda de sus datos GA4 y tomar decisiones basadas en datos. El esquema Ga4 Bigquery es una valiosa fuente de información para cualquier persona que trabaje con datos de GA4 en BigQuery, proporciona una guía exhaustiva y detallada sobre el esquema y sus muchas características. Con su pruebas de seguridad verificadas y certificación de categoría A, los usuarios pueden confiar en que es una herramienta confiable y precisa. En general, el esquema de GA4 Bigquery es una herramienta potente para cualquier persona que busque desbloquear el máximo potencial de sus datos de GA4 en BigQuery. Su guía de referencia integral, estructuras anidadas y consejos de rendimiento la convierten en una herramienta indispensable para cualquier persona que trabaje con datos de GA4.

• 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)

Docs Writer (Título A) es una habilidad de flujo de trabajo que mantiene la precisión y frescura de la documentación del repositorio. Está diseñado para trabajar con Claude AI y ha sometido a pruebas de seguridad. La habilidad garantiza que la documentación esté al tanto en toda la página de docs, los archivos de agente y el changelog. Parece estar diseñado para entornos de devops, lo que sugiere su caso de uso es para equipos de desarrollo y operaciones. La habilidad probablemente automatiza o agiliza el proceso de mantener la documentación actualizada, lo cual puede ser una tarea consumidora de tiempo, especialmente en entornos que cambian rápidamente. El hecho de que se califique como 'Excelencia' (A+) implica un alto nivel de destreza o calidad en su rendimiento. Sin embargo, sin más información específica, no se dejan claros los capacidades precisas, fortalezas y limitaciones de Docs Writer (A+). En cuanto a la integración en el flujo de trabajo, la habilidad se activa con el comando 'actualizar documentos', lo que indica su papel en la respuesta a cambios o actualizaciones en la documentación. Esto sugiere un enfoque reactivo en la mantenimiento de la documentación, donde la habilidad garantiza que todos los documentos relacionados se actualicen de manera adecuada. En general, parece que Docs Writer (Nivel A) desempeña un papel crucial para mantener la integridad y la confiabilidad de la documentación en un entorno de desarrollo o DevOps, garantizando que los equipos tengan acceso a información precisa y actualizada.

• Mantenimiento de exactitud de la documentación
• Actualizaciones automáticas
• Sincronización de repositorio
• Gestión de registro de cambios
• Actualizaciones de archivos de agente

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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