Agentic Skills Lab — Control de versiones para capacidades IA
Los agentes de codificación con IA son tan buenos como las instrucciones que cargan — y la mayoría vive en dotfiles sin versionar. Las mías son una librería con git: 33 skills con historial, gates de seguridad y pipeline de publicación.
Resumen
El Agentic Skills Lab es el sistema detrás de cada proyecto asistido por IA en este portfolio: una librería versionada de 33 skills de Claude Code escritas personalmente — handoff trees de continuidad de sesión, scaffolding de repos, comprensión de video, búsqueda second-brain, puntuación de currículums — cuyas copias en vivo se despliegan a cuatro harnesses de agente distintos. Alrededor hay disciplina real de supply chain: cada skill externa se escanea estáticamente antes de instalar, las flagged reciben rewrites clean-room en lugar de copias, y un pipeline sync con confirmación separa editar de desplegar. Dos skills están publicadas open source hasta ahora (project-scaffold y handoff-to-issues), con más graduando conforme se sanitizan.
El problema
Las skills de agente son instrucciones ejecutables con privilegios reales — y el ecosistema las trata como wallpaper: archivos sin versionar en home directory, instalados desde repos de desconocidos sin revisar. Dos problemas se combinan: tus propias skills evolucionan con cero historial (una edición que degrada una skill es permanentemente silenciosa), y skills de terceros son riesgo de supply chain (varias populares fallan análisis estático con hallazgos HIGH). El lab trata ambos como problemas de ingeniería.
Preguntas abordadas
- 01
¿Cómo se ve el control de versiones para capacidades IA que viven fuera de cualquier repo por diseño?
- 02
¿Cómo consumes las buenas ideas del ecosistema sin heredar su riesgo de supply chain?
- 03
¿Se puede comparar calidad de skills empíricamente en lugar de por sensación?
Metodología
Un mirror con git y deploys deliberados
La fuente de verdad de cada skill vive en un repo git; las copias en vivo en ubicaciones de harness de agente son targets de deploy, no superficies de edición. Un pipeline sync dual (PowerShell + bash) trae drift en vivo y empuja ediciones tras confirmación explícita — desplegar una skill sobrescribe lo que cargan cuatro herramientas IA distintas, así es una decisión, no un save.
Escanear antes de instalar, clean-room al fallar
Cada skill, plugin o servidor MCP externo recibe un escaneo de seguridad estático antes de habilitarse; hallazgos HIGH/CRITICAL son hard stop. Ideas flagged-pero-buenas reciben rewrites clean-room — re-implementadas desde cero con el comportamiento flagged excluido, provenance y veredictos de scan registrados por skill. Siete skills actuales existen así, incluyendo una familia second-brain de cinco skills reescrita de un repo escaneado en lugar de instalada desde él.
Battle tests y publicación
Skills competidoras se comparan en tareas idénticas contra una rúbrica puntuada — injerta lo que gana. Skills gradúan a open source una vez generalizadas y limpiadas de contexto personal: el repo público claude-skills actualmente lanza project-scaffold (un bootstrapper idempotente de repo AI-native: README, rulebooks de agente, guardrails, handoff tree, CI en un pase) y handoff-to-issues (convierte handoff trees de sesión en issues de GitHub deduplicados).
Resultados clave
Hallazgos clave
Las skills son código y merecen la disciplina del código: historial, review, deploys deliberados — una skill en vivo sin versionar es un sistema en producción sin rollback.
La puerta scan-before-install se paga sola: múltiples skills comunitarias populares fallaron análisis estático, y el patrón clean-room captura sus ideas sin su riesgo.
Editar donde versionas y desplegar a propósito (push con confirmación) es la diferencia entre una librería y un montón de dotfiles.
Conclusión
Esto es infraestructura para una forma de trabajar: cada otro proyecto en esta página se construyó con estas skills cargadas — los handoff trees que sobreviven pérdida de contexto, los scaffolds que hacen un repo legible por agente, las auditorías que mantienen las afirmaciones honestas. La librería misma permanece privada (codifica contexto personal por diseño); lo que generaliza se publica, dos skills a la vez.