Instalar desde el marketplace oficial

Cada skill vive en una carpeta con un archivo SKILL.md. Claude lo lee al inicio de sesión. La arquitectura es de carga bajo demanda: primero lee solo el nombre y descripción (~100 tokens). Si la tarea encaja, carga el cuerpo completo (~5.000 tokens). Los scripts y referencias adicionales se cargan solo cuando se necesitan, manteniendo la ventana de contexto eficiente. Hay dos formas de instalar skills: global (disponibles en todos los proyectos) en ~/.claude/skills/, o local (solo para ese proyecto) en .claude/skills/. También puedes usar el marketplace de Claude Code:

# Instalar desde el marketplace oficial
/plugin marketplace add [repo]
/plugin install [skill-name]@[marketplace]

# Instalar manualmente (global)
git clone https://github.com/[autor]/[repo] ~/.claude/skills/[nombre]

# Via npx (compatible con múltiples agentes)
npx skills add [repo]/[skill]

🔗 github.com/obra/superpowers — 207k estrellas · MIT

Superpowers es el framework de skills de desarrollo de software más completo y adoptado de la comunidad. No es un solo archivo: es una metodología completa de ingeniería codificada en un conjunto de skills coordinadas que cubren las siete fases de un ciclo de desarrollo real. La premisa es directa: los agentes de IA tienden a saltar al código sin planificar. Superpowers introduce guardarraíles: el agente primero entiende el problema, luego planifica, luego ejecuta, y finalmente cierra la rama limpiamente. Compatible con Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI y OpenCode.

# Instalar via marketplace
/plugin install superpowers@claude-plugins-official

# O via npx
npx skills add obra/superpowers

test-driven-development

🔗 github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/test-driven-development

Implementa el ciclo TDD clásico (RED-GREEN-REFACTOR) dentro del flujo del agente. La skill obliga a Claude a escribir primero el test que falla, luego el código mínimo que lo pasa, y finalmente refactorizar. Incluye anti-patrones explícitos a evitar y referencias a mejores prácticas. La clave es que el agente no puede declarar una tarea como «completada» hasta que los tests pasen. Elimina el patrón más común y problemático de los agentes: escribir código, ver un test que falla, y parchear el test para que pase en lugar de corregir el código.

using-git-worktrees

🔗 github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/using-git-worktrees

Crea ramas de desarrollo aisladas usando Git worktrees antes de tocar ningún código. Después del diseño y antes de la implementación, la skill crea un worktree limpio, verifica que los tests base están en verde, y configura el entorno para trabajar en la nueva feature. El aislamiento en worktrees permite que varios subagentes trabajen en paralelo sobre distintas features sin pisarse entre sí. La skill incluye detección de entorno: sabe si ya está dentro de un worktree gestionado para no crear duplicados.

finishing-a-development-branch

🔗 github.com/obra/superpowers/tree/main/skills/finishing-a-development-branch

Se activa al completar una tarea. Verifica que todos los tests pasan, presenta las opciones disponibles (merge directo, abrir PR, mantener la rama para revisión, o descartar el worktree), y limpia el entorno. Solo elimina worktrees dentro de .worktrees/ creados por Superpowers; cualquier worktree externo queda intacto. La versión más reciente incluye manejo de Detached HEAD (colapsa el menú a dos opciones cuando no hay rama que mergear) y corrección de orden de operaciones (merge-then-remove para evitar errores).

web-artifacts-builder — Oficial Anthropic

🔗 github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/web-artifacts-builder · Source-available

Skill oficial de Anthropic para construir artefactos HTML multi-componente complejos para claude.ai, usando React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + shadcn/ui. No es para artefactos simples de un solo archivo JSX; está diseñada para aplicaciones con gestión de estado, routing y componentes de librería. El stack completo incluye Vite para desarrollo, Parcel para bundling, y 40+ componentes de shadcn/ui preinstalados. El flujo tiene dos comandos principales:

# 1. Inicializar proyecto React
bash scripts/init-artifact.sh mi-proyecto
cd mi-proyecto

# 2. Después de desarrollar, empaquetar en un solo HTML
bash scripts/bundle-artifact.sh

El resultado es bundle.html, un archivo HTML autocontenido con todo el JavaScript, CSS y dependencias inlined que se puede compartir directamente como artefacto en conversaciones de Claude.

Cuándo usarla: cuando necesitas un artefacto con estado, múltiples vistas, formularios complejos o componentes de UI sofisticados que un JSX de un solo archivo no puede manejar limpiamente.

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill web-artifacts-builder

oiloil-ui-ux-guide — Guía de UI/UX Moderna

🔗 github.com/oil-oil/oiloil-ui-ux-guide · 94 estrellas

Skill de UI/UX con dos modos de operación: guide (orientación proactiva durante el diseño) y review (auditoría de una interfaz existente). Cubre el principio CRAP (Contraste, Repetición, Alineación, Proximidad), UX orientada a tareas, leyes de HCI (Fitts, Hick, Miller), psicología de la interacción y estilo minimalista moderno.

Cuándo usarla: cuando construyes interfaces de usuario y quieres que Claude aplique principios de diseño establecidos en lugar de improvisarlos. Ejemplo en modo review: «Revisa este componente de formulario de checkout con oiloil-ui-ux-guide.» Claude analiza el flujo de tareas, identifica fricciones (campos innecesarios, etiquetas ambiguas, botones mal posicionados) y propone mejoras justificadas con principios de HCI.

email-html-mjml — Emails HTML Responsive

🔗 github.com/framix-team/skill-email-html-mjml

Genera templates de email HTML responsive usando MJML 4.x, el framework que compila a HTML compatible con todos los clientes de correo (Gmail, Outlook, Apple Mail, etc.). La skill incluye compilación, validación, cálculo de anchos y arquitectura de componentes reutilizables. El problema que resuelve es real: escribir HTML de email a mano que funcione en Outlook 2016 es un trabajo tedioso y lleno de hacks CSS de los años 2000. MJML abstrae toda esa complejidad.

Cuándo usarla: cuando necesitas templates de email transaccional, newsletters o campañas que funcionen en todos los clientes sin sorpresas de renderizado.

npx skills add framix-team/skill-email-html-mjml

claude-design-auditor-skill — Auditoría de Diseño con 19 Reglas

🔗 github.com/Ashutos1997/claude-design-auditor-skill

Audita diseños contra 19 reglas profesionales de diseño que cubren tipografía, contraste WCAG, espaciado, iconografía, navegación y design tokens. Genera una puntuación sobre 100 con desglose por categoría. Compatible con inglés y coreano.

Cuándo usarla: antes de entregar un diseño a producción, o para auditar una UI existente que «no se ve bien» pero no sabes exactamente por qué.

pypict-claude-skill — Testing Combinatorio N-Wise

🔗 github.com/omkamal/pypict-claude-skill · 209 estrellas

Genera casos de prueba usando PICT (Pairwise Independent Combinatorial Testing), una técnica de Microsoft Research que produce suites de tests óptimas cubriendo todas las combinaciones por pares de parámetros de entrada. Para N parámetros con K valores cada uno, en lugar de K^N casos de prueba, PICT genera una fracción que aun así garantiza cobertura de todos los pares posibles. Esta técnica es especialmente valiosa para APIs con muchos parámetros opcionales, formularios complejos, y features con múltiples estados interdependientes.

Cuándo usarla: cuando diseñas tests para un componente con muchos parámetros de entrada y el espacio combinatorio es demasiado grande para cubrirlo manualmente. Ejemplo de uso: «Diseña casos de prueba para un formulario de pedido online con los campos: tipo de entrega (3 opciones), método de pago (4 opciones), tipo de cuenta (2 opciones), descuento aplicado (sí/no), zona geográfica (5 opciones).» PICT genera la suite mínima que cubre todos los pares significativos.

/plugin marketplace add omkamal/pypict-claude-skill
/plugin install pict-test-designer@pypict-claude-skill

playwright-skill — Automatización de Tests E2E

🔗 github.com/testdino-hq/playwright-skill

Skill lista para producción con workflows de automatización de tests Playwright, compatible con MCP. Incluye workflows estructurados para pipelines de testing reales, no solo ejemplos básicos. Automatiza tests end-to-end para aplicaciones web, captura screenshots, y se integra con pipelines de CI/CD.

Cuándo usarla: cuando necesitas que Claude escriba y ejecute tests E2E en un navegador real, automatice flujos de usuario, o verifique funcionalidad de UI de forma programática. Ejemplo: «Escribe tests Playwright para el flujo completo de checkout: seleccionar producto, añadir al carrito, introducir datos de envío, completar pago y verificar confirmación.»

spartan-ai-toolkit — Quality Gates y TDD Forzado

🔗 github.com/spartan-stratos/spartan-ai-toolkit

Toolkit de comandos de workflow de ingeniería con quality gates, TDD forzado y commits atómicos. Su característica más valiosa es la secuencia de quality gates que corre en orden: typecheck → lint → test → review, deteniéndose si algún paso falla. Claude no puede avanzar al siguiente gate si el anterior no pasa. Incluye 8 perfiles de stack: Go, Python, Java, Kotlin, React, TypeScript, y más. Cada perfil adapta las convenciones de código, los comandos de lint y la configuración de tests al stack elegido.

aws-skills — Desarrollo AWS con CDK y Arquitecturas Serverless

🔗 github.com/zxkane/aws-skills · 63 estrellas · MIT

Conjunto de skills para desarrollo en AWS que cubre cuatro dominios principales. Cada uno es una skill independiente que se puede instalar por separado:

aws-cdk-development: genera código CDK siguiendo las mejores prácticas de AWS. Por ejemplo, no especifica nombres explícitos en recursos Lambda o S3 para permitir múltiples deployments; usa los constructs correctos para bundling automático de TypeScript y Python.

aws-cost-operations: optimización de costes en AWS. Analiza configuraciones y sugiere cambios con impacto estimado en el coste mensual.

aws-serverless-eda: arquitecturas serverless y event-driven. Patrones de Lambda, SQS, SNS, EventBridge y Step Functions.

aws-agentic-ai: desarrollo con AWS Bedrock AgentCore para construir agentes de IA en la infraestructura de AWS.

# Instalar skills individuales
npx skills add https://github.com/zxkane/aws-skills --skill aws-cdk-development
npx skills add https://github.com/zxkane/aws-skills --skill aws-serverless-eda

hashicorp/agent-skills — Terraform y Packer con Best Practices Oficiales

🔗 github.com/hashicorp/agent-skills · Oficial HashiCorp

Repositorio oficial de HashiCorp con skills para sus productos. Es especialmente relevante porque HashiCorp tiene incentivos para mantenerlo actualizado con las convenciones correctas: Terraform hallucina bastante con sintaxis HCL y el skill proporciona el contexto que falta. Incluye skills para: generación de código Terraform siguiendo el style guide oficial, creación de módulos reutilizables, desarrollo de nuevos providers de Terraform (con el Plugin Framework, schema design, testing patterns), mantenimiento de providers existentes, Terraform Stacks para infraestructura multi-entorno, y Packer para builders en HCP.

# Instalar via marketplace de HashiCorp
claude plugin marketplace add hashicorp/agent-skills
claude plugin install terraform-code-generation@hashicorp
claude plugin install terraform-module-generation@hashicorp
claude plugin install terraform-provider-development@hashicorp

azure-devops — Gestión Completa de Azure DevOps via REST API

🔗 github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/azure-devops · Apache 2.0

Gestiona proyectos, repositorios, Pull Requests, pipelines de CI/CD y work items de Azure DevOps directamente desde Claude Code via REST API. Cubre los 13 dominios principales de la API de Azure DevOps con acceso a más de 99 herramientas.

Cuándo usarla: cuando tu equipo usa Azure DevOps y quieres gestionar el backlog, crear PRs, revisar el estado de pipelines o actualizar work items sin salir del terminal.

agnix — Linter para Configuraciones de Agentes IA

🔗 github.com/avifenesh/agnix

Un linter específicamente diseñado para validar configuraciones de agentes IA. Analiza archivos SKILL.md, CLAUDE.md, hooks, configuraciones MCP y más, con 156 reglas de validación, auto-fix para problemas comunes y un servidor LSP para diagnósticos en tiempo real en el editor.

Cuándo usarla: cuando creas o mantienes tus propias skills, hooks de Claude Code o configuraciones MCP. Evita errores de configuración que harían que una skill se active en el momento equivocado o no se active cuando debería.

debug-skill — Debugger Interactivo con DAP

🔗 github.com/AlmogBaku/debug-skill · MIT

Da a Claude Code un debugger interactivo real usando el DAP (Debug Adapter Protocol), el protocolo estándar que permite a editores y herramientas comunicarse con debuggers de distintos lenguajes mediante una interfaz común, via un CLI llamado dap. En lugar de que Claude intente adivinar el estado del programa leyendo código, puede ejecutarlo paso a paso, inspeccionar variables en tiempo real y evaluar expresiones contra un proceso en ejecución. Soporta Python, Go, Node.js/TypeScript, Rust y C/C++. Un daemon en segundo plano mantiene la sesión de debug; el CLI envía un comando y devuelve el contexto completo de vuelta: ubicación actual, código fuente circundante, variables locales, call stack y salida del programa. Sin necesidad de llamadas de seguimiento.

# Instalar el skill y el CLI dap
/plugin marketplace add AlmogBaku/debug-skill
/plugin install debugging-code@debug-skill-marketplace

# Instalar dap (Linux y macOS)
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/AlmogBaku/debug-skill/master/install.sh)

# Comandos básicos que Claude usará
dap debug app.py --break app.py:42    # breakpoint en línea 42
dap eval "len(items)"                  # evaluar expresión
dap inspect data --depth 2             # expandir objeto anidado
dap step                               # step over
dap continue --to app.py:50           # correr hasta línea 50

Soporte de sesiones múltiples: permite que varios subagentes depuren en paralelo, cada uno con su propia sesión y socket. Útil cuando Superpowers lanza subagentes en paralelo sobre distintas partes del código.

Cuándo usarla: cuando Claude Code intenta debuggear un bug complejo leyendo código y no llega a la causa raíz. El debugger interactivo convierte las hipótesis del agente en verificaciones contra el estado real del programa.

jules — Delegar Tareas a Google Jules

🔗 github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/jules · Apache 2.0

Permite que Claude Code delegue tareas de codificación al agente Jules de Google para ejecución asíncrona. Jules trabaja directamente sobre repositorios de GitHub corrigiendo bugs, escribiendo documentación, creando tests e implementando features mientras el desarrollador se ocupa de otras cosas.

Cuándo usarla: para tareas que pueden ejecutarse en background y no requieren supervisión inmediata. Claude Code actúa como orquestador: analiza el problema, decide que Jules puede manejarlo, delega con instrucciones claras y recoge el resultado.

claude-starter — 40 Skills Listas para Producción

🔗 github.com/raintree-technology/claude-starter · 17 estrellas

Template de configuración de Claude Code lista para producción con 40 skills que se activan automáticamente, distribuidas en 8 dominios de desarrollo. Incluye soporte para TOON (Token-Optimized Output Notation), un formato de salida estructurada diseñado para reducir el consumo de tokens entre un 30% y un 60% en respuestas estructuradas, y un encoder/decoder nativo en Zig para el procesamiento del formato.

Cuándo usarla: como punto de partida para configurar Claude Code en un proyecto nuevo o en el entorno personal. En lugar de instalar skills una a una, claude-starter proporciona un stack curado de partida.

jeffallan/claude-skills — 65 Skills Full-Stack

🔗 github.com/jeffallan/claude-skills

65 skills especializadas de desarrollo full-stack con divulgación progresiva, cubriendo React, NestJS, Python, DevOps y más de 30 frameworks. La característica destacada es el comando /common-ground, que hace que Claude salga a la superficie con sus asunciones implícitas sobre el proyecto antes de empezar a construir.

plugin-authoring — Guía para Crear Plugins y Skills

🔗 github.com/ivan-magda/claude-code-plugin-template

Guía ambiental para crear, modificar y depurar plugins y skills de Claude Code. Incluye schemas, templates de SKILL.md, workflows de validación y guías de troubleshooting. Se activa automáticamente cuando el agente detecta que estás trabajando en un plugin o skill.

Cuándo usarla: cuando quieres crear tus propias skills personalizadas para tu equipo y no sabes exactamente cómo estructurarlas. La skill te guía desde el nombre y descripción hasta los patrones de divulgación progresiva correctos.

move-code-quality-skill — Análisis de Calidad para Move 2024

🔗 github.com/1NickPappas/move-code-quality-skill · 38 estrellas

Analiza paquetes escritos en el lenguaje Move (usado en blockchains como Sui y Aptos) contra el checklist oficial de calidad de código del Move Book para la edición 2024. Detecta violaciones de las mejores prácticas y sugiere correcciones.

Cuándo usarla: si desarrollas contratos inteligentes o módulos en Move y quieres garantizar cumplimiento con los estándares oficiales del lenguaje antes de desplegarlos.

charles-proxy-extract-skill — Análisis de Tráfico HTTP

🔗 github.com/wannabehero/charles-proxy-extract-skill

Extrae y analiza tráfico HTTP desde archivos de sesión de Charles Proxy. Permite que Claude examine las peticiones y respuestas capturadas, identifique patrones, detecte problemas y genere código cliente a partir del tráfico real.

Cuándo usarla: cuando haces ingeniería inversa de una API sin documentar, debuggeas integraciones de terceros, o quieres generar tests de integración a partir de tráfico HTTP real capturado.

claude-code-terminal-title — Título Dinámico por Tarea

🔗 github.com/bluzername/claude-code-terminal-title

Asigna a cada ventana de terminal de Claude Code un título dinámico que describe el trabajo que está realizando en ese momento. Cuando tienes varios terminales con agentes corriendo en paralelo, el título cambia con cada tarea: «Escribiendo tests de autenticación», «Refactorizando módulo de pagos», «Debuggeando timeout en API».

Cuándo usarla: si usas workflows paralelos con múltiples instancias de Claude Code simultáneas. Simple pero elimina el caos de tener cuatro terminales sin contexto.

unity-agent-skills — Debugging Asistido por IA en Unity

🔗 github.com/jahro-console/unity-agent-skills

Conjunto de 8 skills que enseñan a Claude Code, Cursor y otros agentes cómo generar código correcto para Jahro, la consola de debugging en runtime para Unity. Cubre comandos de runtime, variable watching, snapshots, logging estructurado, configuración de producción, migración desde sistemas de debug existentes (IMGUI menus, loggers custom) y troubleshooting. Cada skill es un archivo SKILL.md independiente de 300-450 líneas respaldado por archivos de referencia con la API completa de Jahro y patrones de código comunes.

Cuándo usarla: si desarrollas juegos en Unity y usas Jahro para debugging. Sin esta skill, Claude tiende a generar código de debug incorrecto o incompleto para la API de Jahro.

Backend Developer (Python/Go/Node)

Base: superpowers (test-driven-development + using-git-worktrees + finishing-a-development-branch)
Debugging: debug-skill (soporta Python, Go, Node.js/TypeScript)
Calidad: spartan-ai-toolkit (elige el perfil Python, Go o Node)
Productividad: claude-code-terminal-title

Frontend Developer (React/TypeScript)

Artefactos: web-artifacts-builder (React 18 + shadcn/ui + Parcel)
UX: oiloil-ui-ux-guide (modos guide y review)
Testing: playwright-skill (E2E automatizados)
Calidad: spartan-ai-toolkit con perfil React o TypeScript

DevOps / Platform Engineer

AWS: aws-skills (CDK + serverless + cost ops)
Terraform: hashicorp/agent-skills (terraform-code-generation + terraform-module-generation)
Azure: azure-devops
Validación: agnix (linter de configuraciones de agentes)

Full-Stack con Equipos

Scaffolding: claude-starter (40 skills de partida)
Stack base: jeffallan/claude-skills (65 skills + /common-ground)
Testing: pypict-claude-skill + playwright-skill
Orquestación: jules (para tareas asíncronas)

Game Developer (Unity)

Debugging en runtime: unity-agent-skills (8 skills para Jahro)
Metodología: superpowers (TDD + worktrees)
Testing: pypict-claude-skill (para lógica de juego con muchos estados)

Kent C. Dodds publicó en EpicAI.pro un análisis de las habilidades críticas para desarrolladores en 2026. Hay una alineación directa entre sus recomendaciones y las skills de Claude Code:

1. Seguir construyendo software → Las skills no sustituyen el desarrollo; lo aceleran. El desarrollador sigue en el asiento del conductor.

2. Principios de software probados → test-driven-development y spartan-ai-toolkit codifican exactamente esos principios: tests, calidad, revisión. Los guardarraíles del agente son los mismos principios de siempre.

3. Context Engineering → Las skills son Context Engineering codificado. Proporcionan el contexto correcto (metodología de TDD, best practices de CDK, reglas de Terraform) sin que el desarrollador tenga que escribirlo en cada sesión. agnix y plugin-authoring ayudan a escribir ese contexto de forma correcta.

4. Construir servidores MCP → agnix valida las configuraciones MCP. hashicorp/agent-skills y aws-skills son ejemplos de cómo organizaciones profesionales empaquetan su conocimiento de dominio para agentes.

5. Construir agentes IA → jules permite orquestar entre agentes. Superpowers introduce el concepto de subagentes paralelos. plugin-authoring enseña a crear tus propias skills.

6. Búsqueda vectorizada → Fuera del scope directo de estas skills, pero el Context Engineering que habilitan es el primer paso.

7. Evals y observabilidad → debug-skill, playwright-skill y pypict-claude-skill son herramientas de validación y observabilidad del comportamiento del código generado por IA.

¿Las skills de comunidad son seguras?

No hay garantía automática. Revisa siempre el SKILL.md antes de instalar. Las señales positivas son: licencia MIT o Apache, autor activo con historial en GitHub, código de instalación mínimo y sin petición de credenciales inesperadas. Usa agnix para auditar skills antes de instalarlas.

¿Puedo instalar skills de Superpowers individualmente sin el paquete completo?

Sí. Cada skill de obra/superpowers es independiente. Puedes copiar solo skills/test-driven-development/ a tu directorio ~/.claude/skills/ sin instalar el resto. Funcionan mejor en conjunto pero cada una aporta valor por separado.

¿Qué pasa si dos skills activas se contradicen?

Claude Code les da prioridad según el contexto de la tarea. En casos de conflicto, la skill más específica suele ganar. Si crea problemas reales, desactiva temporalmente la que no necesitas para esa sesión.

¿Puedo crear skills para mi empresa con conocimiento propietario?

Sí. Las skills locales en .claude/skills/ dentro del repositorio del proyecto solo aplican en ese proyecto. Puedes incluir convenciones internas, arquitecturas específicas, o restricciones de negocio que no quieres publicar. plugin-authoring te guía en la creación.

¿Funcionan estas skills solo en Claude Code?

La mayoría son compatibles con Cursor, Codex CLI, Gemini CLI y cualquier agente que soporte el estándar SKILL.md. Superpowers es el más ampliamente compatible: soporta Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, GitHub Copilot CLI, Gemini CLI y Factory Droid.

Las skills de Claude Code para desarrolladores resuelven el problema más común con los agentes de IA en desarrollo de software: saltan al código sin planificar, omiten tests, asumen contexto que no tienen y entregan trabajo que parece completo pero está construido sobre asunciones incorrectas. Superpowers introduce el proceso de ingeniería completo. Las skills de debugging dan al agente acceso al estado real del programa. Las skills de cloud y DevOps proporcionan el contexto de dominio específico que los LLMs no tienen en training. Las de testing garantizan que la cobertura sea correcta antes de declarar una tarea lista. El ecosistema crece rápido. El repositorio obra/superpowers tiene 207.000 estrellas. HashiCorp mantiene skills oficiales. Anthropic publica las mismas skills que usa en producción. La señal es clara: este no es un experimento; es la dirección del desarrollo asistido por IA.