Flujo de trabajo TDD London School: desarrollo mock-first y outside-in. Escribe primero la prueba que falla, confírmala, implementa el mínimo código y refactoriza.
bash(npx * npm *) mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_pre-task mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_post-task read write editen todo el repo
0–100, la ruta de este skill
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill tdd-workflow --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Follow the TDD London School (mock-first) approach:
Before starting: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_pre-task({ description: "TDD: FEATURE_NAME" })
After completing: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__hooks_post-task({ taskId: "tdd-FEATURE", success: true, storeResults: true })
Principles:
should [behavior] when [condition]Reproducido de ruvnet/ruflo bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Usa las tools MCP `hooks_pre-task` y `hooks_post-task` del plugin ruflo-core.
Este repo incluye 275 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás. Ver el pack ruflo entero y su comando de instalación
Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
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.
Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
Crea un nuevo Architecture Decision Record con numeración secuencial y registro en AgentDB.
Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.
Agente de benchmarking de rendimiento exhaustivo: detección de regresiones y validación de rendimiento mediante pruebas automatizadas de carga, estrés y escalabilidad.
Agente avanzado de análisis de calidad de código para revisiones y mejoras exhaustivas del código.
Despliega agentes de IA especializados para realizar revisiones de código exhaustivas e inteligentes que van más allá del análisis estático tradicional.
