Transforma datos en narrativas persuasivas usando visualización, contexto y estructura. Útil al presentar analíticas a stakeholders, crear reportes o presentaciones ejecutivas.
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add wshobson/agents --skill data-storytelling --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Transform raw data into compelling narratives that drive decisions and inspire action.
Setup → Conflict → Resolution
Setup: Context and baseline
Conflict: The problem or opportunity
Resolution: Insights and recommendations
1. Hook: Grab attention with surprising insight
2. Context: Establish the baseline
3. Rising Action: Build through data points
4. Climax: The key insight
5. Resolution: Recommendations
6. Call to Action: Next steps
| Pillar | Purpose | Components |
|---|---|---|
| Data | Evidence | Numbers, trends, comparisons |
| Narrative | Meaning | Context, causation, implications |
| Visuals | Clarity | Charts, diagrams, highlights |
Detailed pattern documentation lives in references/details.md. Read that file when the navigation tier above is insufficient.
Reproducido de wshobson/agents bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
2 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Este repo incluye 183 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás. Ver el pack agents entero y su comando de instalación
Instala y opera Hermes Tweet, un plugin de Hermes Agent para investigar X/Twitter, leer timelines, analizar tweets y ejecutar operaciones privadas o de cambio de estado con aprobación previa.
Úsalo para mantener un almacén Markdown de conocimiento donde cada afirmación compilada se rastrea hasta una fuente inmutable y el drift se detecta con git diff sin gastar tokens.
Úsalo al diseñar o revisar un esquema específico de PostgreSQL: buenas prácticas, tipos de datos, indexación, restricciones, patrones de rendimiento y funciones avanzadas.
Úsalo cuando un proyecto guarda su estado en Superself: lee `self context` al iniciar sesión, vincula el trabajo a una work unit, reporta con evidencia y registra decisiones confirmadas.
Úsalo cuando pidan optimizar un prompt, mejorar su rendimiento, diseñar una plantilla, aplicar chain-of-thought, few-shot prompting o técnicas avanzadas de prompt engineering para producción.
Audita y reescribe prosa para que deje de sonar generada por máquina. Incluye modo solo-detección, modo reescritura y modo edición en el lugar, con perfiles opcionales de voz y contexto.”
Construye sistemas de backtesting robustos para estrategias de trading, manejando correctamente look-ahead bias, survivorship bias y costes de transacción.
Implementa validación de calidad de datos con Great Expectations, pruebas dbt y contratos de datos para pipelines fiables.
Prepara, formatea y valida datasets para fine-tuning supervisado y entrenamiento de preferencias: formato, plantillas de chat, packing, datos sintéticos y dataset card.
