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Falta la Habilidad de Nombre

Esta habilidad falta el campo de nombre obligatorio

📦 Other✦Guion premium✦7 idiomas

EN LO QUE TE CONVIERTES

Casos de Uso

Perfecto para estos escenarios

✦ 01🧪

Pruebas automatizadas de la UI

Ejecute pruebas de navegación de la interfaz de usuario semántica para validar los flujos de la aplicación y detectar regresiones a tiempo.

✦ 02🔧

Automatización de compilación

Optimiza las compilaciones y despliegues de aplicaciones de iOS con scripts preconfigurados para canalizaciones de CI/CD.

✦ 03♿

Auditorías de accesibilidad

Asegure el cumplimiento de los estándares de accesibilidad mediante pruebas automatizadas para VoiceOver y contraste.

✦ 04🔄

Ciclo de vida del simulador

Gestiona los estados, las instantáneas y los reinicios del simulador para mantener entornos de prueba consistentes.

GANANCIA MEDIBLE

Por Qué Elegir Esta Habilidad

Beneficios probados e impacto medible

10x

Ejecución de pruebas más rápida

Reducir el tiempo de prueba con scripts optimizados que ejecutan tareas en paralelo en el simulador de iOS.

5x

Detección de errores mejorada

Detecta más problemas a tiempo con la navegación de IU semántica y las comprobaciones automáticas de accesibilidad.

30%

Reducir la sobrecarga de DevOps

Minimice el esfuerzo manual con los scripts preconstruidos para compilaciones, implementaciones y gestión de simuladores.

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 maxvaega__skillkit/tests/fixtures/skills/missing-name-skill/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
maxvaega
Categoría
Other
Tamaño del archivo
0.17 KB
Repositorio fuente
maxvaega__skillkit
Licencia
MIT
Metadatos
Incluye metadatos YAML
Ver código fuente en GitHub

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Todas las habilidades provienen de la comunidad de código abierto; los autores conservan sus derechos.

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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

Premium

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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