Las 70 mejores skills para Claude en 2026

La skill que busca skills: cuando le pides algo para lo que existe una, la encuentra en el ecosistema, comprueba instalaciones y reputación de la fuente, y la instala. Es la más instalada de todo el directorio y la que hace innecesario memorizar el resto de esta lista.

La oficial de Anthropic para crear skills: recorre el ciclo entero — decidir qué hace, borrador, prompts de prueba, evaluación y reescritura — y detecta en qué punto de ese ciclo estás en vez de empezar siempre por el principio.

Obliga a exponer intención y requisitos, y a conseguir aprobación explícita, antes de escribir una línea. El antídoto directo a que el agente implemente la primera idea que se le ocurre.

Prohíbe decir «listo» sin haber ejecutado la verificación completa y leído su salida entera. Trae una tabla de excusas típicas — «debería funcionar» — marcadas como inválidas.

Modo de respuesta comprimido que recorta alrededor del 65 % de los tokens de salida sin tocar términos técnicos, código ni mensajes de error. Nunca elimina las negaciones, que es donde fallan los recortes hechos a mano.

Comprime la conversación en un documento de traspaso para que otra sesión retome el trabajo, con una sección de qué skills debería invocar quien continúe. Lo que se usa cuando la ventana de contexto se acaba a mitad de tarea.

Reglas de comportamiento contra los tres vicios del LLM programando: sobrecomplicar, cambiar de más y declarar éxito sin criterio verificable. Un solo archivo markdown, sin scripts ni permisos: de lo más barato que puedes instalar.

Vocabulario fijo para diseñar módulos profundos — seam, adapter, leverage, locality — con el test de borrado como criterio: ¿quitarlo concentraría complejidad o solo la movería de sitio?

Escanea el repositorio buscando refactors que conviertan módulos superficiales en profundos, empezando por los puntos calientes del git log, y te interroga sobre el que elijas. Devuelve un informe HTML, no un diff.

Fija la terminología del proyecto en un glosario que se escribe en el momento en que se decide, y discute cuando un término choca con el que ya estaba. Para proyectos donde «cuenta» significa tres cosas distintas.

Setenta reglas de rendimiento de React y Next.js del equipo de Vercel, agrupadas por impacto: waterfalls de datos, tamaño de bundle y re-renders. La referencia que evita que el agente escriba el patrón de hace tres versiones.

Construye un prototipo desechable para responder una pregunta concreta de diseño, y obliga a nombrar esa pregunta primero, porque decide la forma: un HTML con la máquina de estados, o varias variantes de UI conmutables por parámetro.

Auditoría de sobre-ingeniería sobre el repositorio entero: interfaces con una sola implementación, wrappers que solo delegan, dependencias que ya cubre la librería estándar. Reporta y ordena; no aplica nada.

La oficial de GSAP para animación ligada al scroll — pinning, scrub, batch —, uno de los casos donde un agente sin skill inventa API que no existe con más seguridad de la que debería.

Cuatro fases obligatorias — causa raíz, patrones, hipótesis, implementación — y bloqueo de cualquier propuesta de arreglo hasta terminar la investigación. Exige un test que falle antes del fix.

Bucle de diagnóstico en seis fases para bugs difíciles y regresiones de rendimiento, con diez formas de construir una señal pass/fail: del test que falla al replay de una traza, el fuzzing o la bisección.

TDD con la parte que casi siempre falta: dónde va cada test, qué es un buen test y tres antipatrones nombrados — acoplado a la implementación, tautológico y horizontal slicing.

El ciclo rojo-verde-refactor impuesto de verdad: verifica que el test falla antes de escribir el código y obliga a borrar la implementación escrita antes de su test, sin conservarla «de referencia».

Revisa el diff por dos ejes en subagentes paralelos — estándares del repositorio y spec del issue — y los reporta lado a lado, que es como se leen dos preguntas distintas.

Lanza un revisor como subagente con contexto construido a mano en vez del historial de la sesión, y ordena el feedback por lo que se arregla ahora, antes de seguir, o después.

Un navegador de verdad para el agente: navega, rellena formularios, captura pantalla y extrae datos vía CDP, con snapshots del árbol de accesibilidad en lugar de selectores frágiles. También automatiza apps Electron.

La oficial de Anthropic para probar una web en local con Playwright: verificar el frontend, depurar la UI, capturar pantallazos y leer los logs del navegador.

La oficial de Anthropic para dirección visual: nombra los tres clichés del diseño generado por IA y los prohíbe, y trabaja en dos pasadas — primero un plan de tokens con un elemento distintivo, después el código.

Audita la UI que ya tienes contra las Web Interface Guidelines, que descarga actualizadas antes de cada revisión. No diseña: devuelve la lista de fallos de accesibilidad y de detalle.

El enfoque de Apple traducido a la web con valores concretos: damping y response de los springs, proyección de momentum, gestos con seguimiento 1:1, materiales translúcidos y reduced-motion.

Para landings, portafolios y rediseños: lee el brief, declara una dirección de diseño en una línea y gobierna el resultado con tres diales — varianza, intensidad de movimiento y densidad visual.

La oficial de shadcn/ui: añadir, buscar y depurar componentes con la documentación del proyecto delante en lugar de con la versión que el modelo recuerde de su entrenamiento.

Busca en la interfaz lo que pide movimiento y rechaza el resto con una puerta de cuatro preguntas. Es de solo lectura y propone propiedades, duración y easing exactos: sirve de segunda opinión antes de animar nada.

La auditoría completa y el punto de entrada del pack: orquesta 24 sub-skills, detecta el tipo de negocio desde la portada y devuelve un SEO Health Score entre técnico, contenido, on-page, schema, Core Web Vitals e IA. Funciona igual apuntada a un competidor.

Lighthouse contra todas las URLs del sitio a la vez, en local y sin gastar cuota de API. Es la que convierte «el sitio va lento» en una lista de qué arreglar primero; con ella este directorio llegó a 99/100 en móvil y escritorio.

Lee los diez primeros resultados en reversa, clasifica su tipo de página y marca la severidad del desajuste con la tuya. La respuesta a «por qué no rankea» cuando el contenido está bien y el formato no.

Datos en vivo vía el MCP de DataForSEO: SERP, volumen de keywords, backlinks y menciones en LLMs. Estima el coste antes de cada llamada y se detiene si no lo apruebas, que es lo que hace usable una API que cobra por uso.

Bing Webmaster Tools e IndexNow desde la terminal. Bing se ignora casi siempre y alimenta las citas de Copilot además de Yahoo, Brave y DuckDuckGo; aquí se enviaron 5.000 URLs y 90 estaban indexadas en 24 horas.

La auditoría del pack de marketing: rastreo, indexación, velocidad, on-page, E-E-A-T y también SEO internacional — hreflang y canonicalización multi-idioma —, con los hallazgos priorizados por impacto.

La parte de GEO: audita si la marca aparece en ChatGPT, Perplexity, AI Overviews y Copilot, revisa que robots.txt no bloquee a GPTBot, PerplexityBot ni ClaudeBot, y hace el contenido citable a nivel de párrafo.

Datos estructurados JSON-LD sin escribirlos a mano, recomendando el tipo por plantilla de página: Organization, Article, Product, FAQPage o breadcrumb.

Páginas a escala desde plantilla y datos, con doce playbooks y el criterio que suele faltar: cuándo la página tiene contenido propio suficiente y cuándo es contenido fino que conviene no indexar.

La versión ligera para arreglar lo básico dentro del código: robots.txt, meta robots, canonicals, titles, descriptions, enlazado interno y JSON-LD. Útil cuando no quieres una auditoría entera, solo cerrar los fallos.

Copy de páginas de producto con estructura de conversión — titular, promesa, objeciones, llamada a la acción — y beneficios antes que características. Evita el texto de marketing que no dice nada.

Para editar lo que ya está escrito, no para escribirlo: siete barridas independientes (claridad, voz, «¿y qué?», pruebas, especificidad, emoción, riesgo cero) en pasadas separadas.

Pilares, clusters de temas y calendario editorial, con las ideas clasificadas en buscables, compartibles o ambas y priorizadas con una plantilla de puntuación.

Modelos mentales y sesgos aplicados a una decisión concreta: identifica cuáles aplican, explica por qué y propone implementaciones éticas en vez de una lista de trucos.

Emails en frío B2B y secuencias de seguimiento con marcos de estructura y tono calibrado por nivel del contacto. Asuntos cortos, sin jerga y centrados en quien recibe.

Abrir, editar y crear .xlsx o .csv con fórmulas reales, nunca resultados fijos, y recalcularlas antes de entregar el archivo. También limpia tablas desordenadas.

Word de verdad: tablas de contenido, encabezados, imágenes, control de cambios y comentarios, editando el XML interno cuando hace falta. Para documentos que van a circular con revisiones.

Presentaciones desde un guion, y también leer o editar un .pptx existente respetando plantillas, layouts y notas del ponente. Trae scripts propios para miniaturas y validación.

Extraer texto y tablas con su layout, combinar, dividir, rotar, poner marcas de agua, rellenar formularios, cifrar y hacer OCR de escaneados. Lo más cercano a un pipeline de PDF sin instalar otra cosa.

Flujo en tres etapas para escribir un PRD, un design doc o un RFC: pregunta el meta-contexto, construye sección a sección y prueba el resultado con un lector, en vez de entregar un borrador genérico.

Siete formatos de comunicación interna resueltos — updates 3P, newsletters, informes de estado, de incidencias y de liderazgo — cada uno con su guía de tono y estructura.

Markdown de Obsidian con su sintaxis propia — wikilinks, embeds, callouts y propiedades — para que las notas que genera el agente entren en la bóveda sin arreglos a mano.

Búsqueda y scraping vía el CLI de Firecrawl: devuelve markdown limpio pensado para contexto de LLM, mapea sitios enteros y sabe interactuar con la página — clics, formularios, paginación — después del scrape.

La alternativa con extracción estructurada: pides el JSON que quieres y lo saca de la página, además de rastrear secciones y monitorizar cambios. Comprueba créditos antes de un trabajo grande.

Planes de tracking, GA4, Google Tag Manager, data layers y convenciones de UTM, con checklist de validación de eventos. La parte aburrida que decide si los datos del mes que viene sirven.

La oficial de Supabase: auth y clientes SSR, cambios de esquema, políticas RLS, edge functions y depuración de logs, verificando siempre contra el changelog actual.

Postgres antes de tocar nada: tablas, migraciones, índices, triggers y colas, más el diagnóstico de consultas lentas, planes EXPLAIN, locking y bloat. Sirve con cualquier Postgres, no solo con Supabase.

La referencia oficial de la API de Prisma Client — filtros, relaciones, transacciones y consultas raw — para que el agente deje de inventarse métodos plausibles.

Configuración de Better Auth de principio a fin: servidor y cliente, adaptadores de base de datos, sesiones, caché de cookies y variables de entorno.

Añade autenticación de Clerk detectando el framework y siguiendo la guía oficial correspondiente, incluida la migración desde otro proveedor.

Decisiones de integración con Stripe: qué API elegir, suscripciones, Connect, impuestos y migración de APIs obsoletas, con reglas de seguridad como usar claves restringidas en lugar de la secreta.

Red team sobre las reglas de Firestore y Cloud Storage: escalada de privilegios, bypass de roles y la comparación entre create y update, que es donde suele estar el agujero.

Seguridad en Go por capas — inyección, criptografía, filesystem, red, cookies, secretos y logging — con modo revisión de PR, auditoría en cinco subagentes paralelos y hallazgos puntuados por severidad.

Ejecuta el despliegue en Azure solo si otra skill del pack ya dejó el plan validado, y tiene prohibido marcarlo como válido por su cuenta. Un ejemplo raro y bueno de skill que se niega a actuar sin comprobaciones previas.

Levanta un agente en segundo plano que investiga contra fuentes primarias — documentación oficial, código, especificaciones — y deja los hallazgos en un markdown del repositorio con cada afirmación citada.

Búsqueda web con la página entera extraída, no solo el resultado, y enrutamiento a PubMed, arXiv, bioRxiv y medRxiv cuando la pregunta es de literatura científica.

Convierte entrevistas, encuestas, tickets y reseñas en jobs to be done, dolores y vocabulario real del cliente, con puntuación de frecuencia e intensidad. También sabe dónde buscar en Reddit y G2.

Aplica TDD a la documentación: escenarios de presión, fallo de base, redacción del SKILL.md y verificación. Enseña además a escribir la descripción, que es donde falla la mayoría de skills que no se activan.

Cómo se escribe cualquier documento que va a leer un agente — una skill, un AGENTS.md, un CLAUDE.md — separando dos presupuestos: lo que cuesta en la ventana de contexto y lo que cuesta en la cabeza de quien lo mantiene.

Un interrogatorio sin piedad sobre un plan, un diseño o un texto antes de ejecutarlo. La forma más rápida de descubrir que la idea tenía un agujero mientras todavía es barato.

Mueve issues y PRs por una máquina de estados, comprueba contra el código si ya está implementado o si se rechazó antes, y deja briefs listos para que los ejecute un agente.

Para el paso siguiente: cuando lo que falta no son instrucciones sino acceso, guía la construcción del servidor MCP en Python o TypeScript, con nombres de herramienta y errores pensados para que los lea un modelo.