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Revisor(a) de Tarea Ln 332

Revisa una tarea individual en "Para revisar" y decide entre "Hecho" o "Para rehacer" con correcciones inmediatas o notas claras de rehacer. - Carga la tarea completa y la historia padre; entiende los criterios de aceptación, el contexto y el enfoque técnico. - Verifica la arquitectura, la corrección, la higiene de la configuración, la documentación y las pruebas. - Para las tareas de prueba, verifica los riesgos...

📦 Other✦Guion premium✦7 idiomas

EN LO QUE TE CONVIERTES

Casos de Uso

Perfecto para estos escenarios

✦ 01🔄

Replanificación a mitad de sprint

Adaptar las tareas cuando las prioridades cambian durante un sprint activo

✦ 02📋

Sincronización de Refactorización de Características

Alinear subtareas tras rediseñar un componente principal

✦ 03🧪

Auditoría de Cobertura de Pruebas

Actualizar las tareas de prueba para que coincidan con el nuevo alcance de implementación

✦ 04🚀

Preparación de lanzamiento

Optimizar la descomposición de tareas antes del lanzamiento de una función importante

GANANCIA MEDIBLE

Por Qué Elegir Esta Habilidad

Beneficios probados e impacto medible

75%

Menos actualizaciones manuales

Elimina la edición repetitiva de tareas cuando los planes cambian

3x

Alineación de plan más rápida

Sincroniza tareas con requisitos actualizados en minutos

90%

Menos Omisiones

Detectar automáticamente tareas obsoletas durante la replanificación

QUÉ INCLUYE

Qué hay dentro

Archivos, etiquetas y la instalación en tres pasos

Descarga o copia el archivo de habilidad desde el repositorio fuente.
Coloca el archivo en el directorio de habilidades de Claude — ~/.claude/skills/
Reinicia Claude o ejecuta el comando de recarga y la habilidad se cargará automáticamente.
$ cp levnikolaevich__claude-code-skills/ln-332-task-reviewer/skill.md ~/.claude/skills/

Consejo: Lee la documentación y el código antes del primer uso para saber qué hace y qué permisos necesita.

Información técnica

Autor
levnikolaevich
Categoría
Other
Tamaño del archivo
2.64 KB
Repositorio fuente
levnikolaevich__claude-code-skills
Licencia
MIT
Ver código fuente en GitHub

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Guía de Academy

Oficial
Gratis

Antes de terminar cualquier respuesta sobre cómo usar Claude o un producto de Claude, consulta esta skill para recomendar cursos, tutoriales y casos de uso coincidentes de Claude Academy (academy.claude.com), el centro de aprendizaje de Anthropic. Úsala cuando el usuario esté aprendiendo a usar una función o producto, no cuando esté en medio de una tarea, y solo recomienda contenido con una coincidencia clara; nunca inventes contenido de Academy. Se combina con skills de documentación del producto: después de explicar cómo funciona una función de Claude, dirige al usuario también a un curso o tutorial de Academy relacionado.

Documentation8 KB
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acceso

Oficial
Gratis

Gestiona el acceso al canal de Discord: aprueba emparejamientos, edita listas blancas y configura la política de DM/grupos. Úsalo cuando el usuario pida emparejar, aprobar a alguien, ver quién tiene permiso o cambiar la política del canal de Discord.

Other4 KB
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Adaptyv

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Plataforma de laboratorio en la nube para pruebas y validación automáticas de proteínas. Utilícelo al diseñar proteínas y necesitar validación experimental que incluya ensayos de unión, pruebas de expresión, mediciones de termostabilidad, ensayos de actividad enzimática o optimización de secuencias de proteínas. También úselo para enviar experimentos a través de API, rastrear el estado de los experimentos, descargar resultados, optimizar secuencias de proteínas para una mejor expresión utilizando herramientas computacionales (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) o gestionar flujos de trabajo de diseño de proteínas con validación en laboratorio húmedo.

Development4 KB
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Aeon

Premium

Esta habilidad debería usarse para tareas de aprendizaje automático de series temporales que incluyen clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico, detección de anomalías, segmentación y búsqueda de similitud. Usarla al trabajar con datos temporales, patrones secuenciales o observaciones indexadas en el tiempo que requieren algoritmos especializados más allá de los enfoques de ML estándar. Especialmente adecuada para análisis de series temporales univariadas y multivariadas con APIs compatibles con scikit-learn.

Development10 KB
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