Orientación de liderazgo técnico para equipos de ingeniería, decisiones de arquitectura y estrategia tecnológica. Incluye analizador de deuda técnica, calculadora de escalado de equipos, marcos de métricas de ingeniería, herramientas de evaluación tecnológica y plantillas ADR. Usar al evaluar deuda técnica, escalar equipos de ingeniería, evaluar tecnologías, tomar decisiones de arquitectura, establecer métricas de ingeniería o cuando el usuario mencione CTO, deuda técnica, deuda técnica (repetición en el original, pero en español se mantiene), escalado de equipos, decisiones de arquitectura, evaluación tecnológica, métricas de ingeniería, métricas DORA o estrategia tecnológica. 注：原文本中"tech debt"和"technical debt"都是"deuda técnica"，在翻译中统一为"deuda técnica"，避免重复冗余。
EN LO QUE TE CONVIERTES
Perfecto para estos escenarios
Verifique las reglas del firewall y los controles de acceso antes del despliegue para garantizar el cumplimiento.
Ejecuta las pruebas automatizadas y confirma que todas pasen antes de fusionar o lanzar los cambios en el código.
Confirme que las instalaciones de paquetes y las dependencias son correctas antes del despliegue.
Hacer ping y validar que los servicios de red son alcanzables y funcionales tras los cambios.
GANANCIA MEDIBLE
Beneficios probados e impacto medible
Detecta y previene errores de forma temprana, reduciendo el retrabajo en un 90% y aumentando la fiabilidad.
Automatiza los pasos de verificación, reduciendo a la mitad el tiempo de despliegue y garantizando la calidad.
Garantiza que se aprueben todas las comprobaciones, asegurando el 100% de cumplimiento de los estándares de seguridad y normativos.
QUÉ INCLUYE
Archivos, etiquetas y la instalación en tres pasos
Consejo: Lee la documentación y el código antes del primer uso para saber qué hace y qué permisos necesita.
SIGUIENTES GUIONES
Recomendado según etiquetas y categoría
Generar y mantener archivos AGENTS.md siguiendo la convención pública agents.md. Usar cuando se cree documentación para flujos de trabajo de agentes AI, guías de incorporación o cuando se estandaricen patrones de interacción de agentes en proyectos.
Acceda a más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas por IA de AlphaFold. Recupere estructuras por ID de UniProt, descargue archivos PDB/mmCIF, analice métricas de confianza (pLDDT, PAE) para la descubrimiento de fármacos y la biología estructural.
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.
Sistema de generación de agentes de código Claude que crea agentes personalizados y subagentes con frontmatter YAML mejorado, patrones de acceso a herramientas y soporte para integración MCP siguiendo patrones de producción probados