# Archive

> Archiva aprendizajes de sesión, soluciones de debugging y logs de despliegue en `.archive/yyyy-mm-dd/` como markdown indexado con tags buscables; mantiene `.archive/MEMORY.md` como índice.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/resciencelab/opc-skills/archive
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/resciencelab/opc-skills/archive.md

Repositorio: https://github.com/ReScienceLab/opc-skills
Autor: ReScienceLab
Licencia: Apache-2.0
Actualizado: hace 6 meses
Coste de contexto: 80 tok instalada, 538 tok al activarse, 1.1k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 5 archivos, 4 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ReScienceLab/opc-skills --skill archive --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ReScienceLab/opc-skills --skill archive --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ReScienceLab/opc-skills --skill archive --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ReScienceLab/opc-skills --skill archive --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ReScienceLab/opc-skills --skill archive --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ReScienceLab/opc-skills --skill archive --agent cline
```

## Qué hace

- Guarda aprendizajes de sesión, soluciones de debugging y logs de despliegue en `.archive/yyyy-mm-dd/` como markdown indexado
- Mantiene `.archive/MEMORY.md` como índice central con etiquetas buscables para reutilizar conocimiento entre sesiones
- Actualiza `MEMORY.md` con una línea por entrada tras crear cada archivo, incluyendo tags, category y related

## Cuándo usarla

- Al completar una tarea significativa como un deploy, migración o feature grande
- Tras resolver una sesión de debugging complicada
- Cuando el usuario dice "archive this"
- Antes de depurar infraestructura, deploy o CI, o al repetir un proceso ya hecho antes

## Qué la activa

- "Archive this, por favor"
- "Guarda lo que aprendimos sobre este bug de CloudWatch"
- "Busca en el archivo si ya resolvimos este error antes"

## Antes de instalar

- Requiere que `.archive/` esté en `.gitignore` porque son notas locales.

## Archivos

- .factory-plugin/plugin.json — 217 B
- SKILL.md — 2 KB
- hooks/hooks.json — 361 B
- hooks/load-memory.py — 614 B
- references/TEMPLATE.md — 963 B

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ReScienceLab/opc-skills bajo Apache-2.0. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Archive Skill

Capture, index, and reuse project knowledge across sessions.

## When to Archive

- After completing a significant task (deploy, migration, major feature)
- After resolving a tricky debugging session
- When the user says "archive this"
- After any multi-step process with learnings worth preserving

## When to Consult Archives

- Before debugging infrastructure, deploy, or CI issues
- Before repeating a process done in a past session
- When encountering an error that may have been solved before

**Search**: `grep -ri "keyword" .archive/`
**Index**: `.archive/MEMORY.md`

## Archive Workflow

1. Read `.archive/MEMORY.md` — check for related existing archives
2. Create `.archive/YYYY-MM-DD/` directory if needed
3. Write markdown file with YAML frontmatter (see `references/TEMPLATE.md`)
4. **Update `.archive/MEMORY.md`**: add one-line entry under the right category
5. If related archives exist, add `related` field in frontmatter

## Lookup Workflow

1. Read `.archive/MEMORY.md` to find relevant entries
2. Read the specific archive file for detailed context
3. Apply learnings to current task

## Categories

- **infrastructure** — AWS, ECS, IAM, networking, secrets, CloudWatch
- **release** — TestFlight, versioning, Git Flow, CHANGELOG
- **debugging** — Bug fixes, error resolution, gotchas
- **feature** — Feature design, implementation notes
- **design** — UI/UX, icons, visual design

## Rules

- `.archive/` must be in `.gitignore` — local-only notes
- Keep entries concise but reproducible
- Focus on **problems, fixes, and exact commands**
- Always update MEMORY.md after creating an archive
- Use descriptive filenames (e.g., `cloudwatch-logging.md` not `session.md`)
- Include YAML frontmatter with `tags`, `category`, and optional `related`

## Dónde encaja

- Categoría: [Productividad](https://skillsagentes.com/categorias/productividad.md) — Planificación, toma de notas y automatización de flujos personales.
- Creador: [ReScienceLab](https://skillsagentes.com/creators/resciencelab.md) — 12 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Requesthunt](https://skillsagentes.com/skills/resciencelab/opc-skills/requesthunt.md): Genera informes de investigación de demanda de usuarios a partir de feedback real: scrapea y analiza solicitudes, quejas y preguntas en Reddit, X, GitHub, YouTube, LinkedIn y Amazon.
- [Add New Opc Skill](https://skillsagentes.com/skills/resciencelab/opc-skills/add-new-opc-skill.md): Checklist y guía de automatización para añadir un nuevo skill al proyecto OPC Skills, asegurando que todos los archivos, metadatos, logos y listados requeridos estén listos antes del release.
- [Seo Geo](https://skillsagentes.com/skills/resciencelab/opc-skills/seo-geo.md): SEO y GEO (Generative Engine Optimization) para sitios web: analiza keywords, genera schema markup y optimiza para buscadores de IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude) y tradicionales (Google, Bing).
- [Reddit](https://skillsagentes.com/skills/resciencelab/opc-skills/reddit.md): Busca y recupera contenido de Reddit: posts, comentarios, info de subreddits y perfiles de usuario vía la API JSON pública. Úsalo cuando se mencione Reddit, un subreddit o enlaces r/.
- [Nanobanana](https://skillsagentes.com/skills/resciencelab/opc-skills/nanobanana.md): Genera y edita imágenes con Google Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro): texto a imagen, edición, distintas proporciones y salida en alta resolución (2K/4K).

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