Skills Agentes

Sparc Spec

Ejecuta la fase de Especificación de SPARC: reúne requisitos, define criterios de aceptación, identifica restricciones y guarda la especificación en memoria.

Solicitamcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_retrieve mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__task_create mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__task_update mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__task_complete mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-start mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-step mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict bash read edit
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Instalar

Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill sparc-spec --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Reúne requisitos funcionales y no funcionales analizando la descripción de la feature y el código existente
  • Define al menos 3 criterios de aceptación concretos en formato Given/When/Then
  • Documenta restricciones de rendimiento, seguridad, compatibilidad e infraestructura
  • Mapea al menos 3 casos límite o escenarios de fallo
  • Guarda la especificación completa en memoria para las fases siguientes de SPARC

Úsalo cuando

  • Se inicia una nueva feature o proyecto que necesita requisitos estructurados antes de escribir código

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • Ejecuta la fase de especificación SPARC para el login de usuarios
    • Define los criterios de aceptación de esta nueva feature
    • Documenta los casos límite antes de empezar a programar esto

    SKILL.md

    En inglés

    SPARC Specification Phase

    Run Phase 1 of the SPARC methodology: define what must be built and how success is measured.

    When to use

    When starting a new feature or project that needs structured requirements gathering before any code is written. This phase produces the foundational specification that all subsequent phases (Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) build upon.

    Steps

    1. Initialize phase tracking — call mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-start with metadata { "phase": "specification", "feature": "$ARGUMENTS" }

    2. Check for prior work — call mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search with namespace sparc-state and query for the feature to see if a SPARC workflow already exists. If it does, retrieve existing artifacts. If not, initialize state with phase 1.

    3. Search for similar patterns — call mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__neural_predict with the feature description to find relevant past specifications and learned patterns

    4. Gather requirements — analyze the feature description and the codebase to identify:

      • Functional requirements: what the feature must do (user-facing behaviors)
      • Non-functional requirements: performance targets, security constraints, scalability needs
      • Integration points: what existing systems or APIs are affected
      • Data requirements: what data is created, read, updated, or deleted
    5. Define acceptance criteria — write at least 3 concrete, testable acceptance criteria in Given/When/Then format:

      AC-1: Given [precondition], when [action], then [expected result]
      AC-2: Given [precondition], when [action], then [expected result]
      AC-3: Given [precondition], when [action], then [expected result]
      
    6. Identify constraints — document:

      • Performance constraints (latency, throughput, resource limits)
      • Security constraints (authentication, authorization, data sensitivity)
      • Compatibility constraints (browser support, API versions, backward compatibility)
      • Infrastructure constraints (deployment environment, dependencies)
    7. Map edge cases — list at least 3 edge cases or failure scenarios:

      • What happens with invalid input?
      • What happens under concurrent access?
      • What happens when external dependencies fail?
    8. Store specification — call mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store with:

      • Namespace: sparc-phases
      • Key: spec-{feature-slug}
      • Value: JSON with { status: "complete", requirements, acceptanceCriteria, constraints, edgeCases, integrationPoints }
    9. Update phase state — call mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store with:

      • Namespace: sparc-state
      • Key: current-phase-{feature-slug}
      • Value: updated state with artifacts list including the spec key
    10. Record trajectory step — call mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_intelligence_trajectory-step with the specification summary

    11. Present specification — display the full specification document to the user with a summary table and suggest running /sparc advance to pass the gate and move to the Pseudocode phase

    Output format

    # Specification: {Feature Name}
    
    ## Requirements
    ### Functional
    - FR-1: ...
    - FR-2: ...
    
    ### Non-Functional
    - NFR-1: ...
    
    ## Acceptance Criteria
    - AC-1: Given ..., when ..., then ...
    - AC-2: Given ..., when ..., then ...
    - AC-3: Given ..., when ..., then ...
    
    ## Constraints
    - Performance: ...
    - Security: ...
    - Compatibility: ...
    
    ## Edge Cases
    - EC-1: ...
    - EC-2: ...
    - EC-3: ...
    
    ## Integration Points
    - IP-1: ...
    
    ---
    Phase 1 complete. Run `/sparc advance` to pass the gate check.
    

    Reproducido de ruvnet/ruflo bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere las herramientas MCP de ruflo (memory_store, memory_search, neural_predict, etc.).

    Detalles

    Creador
    ruvnet
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    Solo SKILL.md
    Repositorio
    ruvnet/ruflo
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

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    833 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
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    hace 4 días
    Permisos
    herramientas desarrollo

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    Costo de contexto al activarse
    566 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 4 días
    Permisos
    automatizacion

    Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.

    Costo de contexto al activarse
    627 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
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    hace 4 días
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    automatizacion

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    Crea un nuevo Architecture Decision Record con numeración secuencial y registro en AgentDB.

    Costo de contexto al activarse
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    herramientas desarrollo