Descubre los más nuevos, más activos o más ligeros.
Referencia de documentación para escribir código Python con la librería open-source browser-use: Agent, Browser, Tools, modelos LLM, Actor API, MCP, hooks y monitoreo.
Control directo del navegador vía CDP para interacción web: automatización, scraping, testing, screenshots y trabajo en sitios/apps.
A prompt library that actually gets used.
Referencia de documentación para usar Browser Use Cloud: la API y SDK alojados para automatización de navegador (REST v2/v3, sesiones, perfiles, proxies, webhooks e integraciones).
Muestra el impacto medido de ponytail como un scoreboard compacto: menos código, menos costo, más velocidad, según medianas de benchmark. Despliegue de una sola vez, no es una cifra por-repo.
Tarjeta de referencia rápida con todos los modos, skills y comandos de ponytail. Despliegue de una sola vez, no es un modo persistente.
Recolecta los comentarios `ponytail:` del repo en un ledger de deuda técnica, para que los atajos y aplazamientos deliberados no se olviden. Reporte de una sola vez, no cambia nada.
Auditoría de sobre-ingeniería en todo el repo, no solo un diff: lista rankeada de qué borrar, simplificar o reemplazar por stdlib/nativo. Reporte de una sola vez, no aplica los cambios.
Revisión de código centrada solo en sobre-ingeniería: qué borrar, stdlib reinventada, dependencias innecesarias, abstracciones especulativas. Una línea por hallazgo. Complementa la revisión de corrección normal.
Impone la solución más perezosa que funcione: la más simple, corta y mínima. YAGNI antes que código nuevo, stdlib y nativo antes que dependencias. Para cualquier tarea de código; no para pedidos que no son de código.
Modo de comunicación ultra-comprimido: corta ~65% de los tokens de salida (medido) manteniendo toda la precisión técnica. Soporta niveles lite, full (por defecto), ultra y variantes wenyan.
Tarjeta de referencia rápida con todos los modos, skills y comandos de caveman. Despliegue de una sola vez, no es un modo persistente.
Guía de decisión para delegar a subagentes estilo caveman: cuándo lanzar cavecrew-investigator, cavecrew-builder o cavecrew-reviewer en vez de hacerlo inline. Su salida viene comprimida, así el contexto principal dura más.
Comprime archivos de lenguaje natural (CLAUDE.md, todos, preferencias) a formato caveman para ahorrar tokens de entrada. Preserva todo el contenido técnico, código, URLs y estructura.
Comentarios de revisión de código ultra-comprimidos: recorta ruido del feedback de PR preservando la señal accionable. Cada comentario es una línea: ubicación, problema, fix.
Muestra el uso real de tokens y el ahorro estimado de la sesión actual, leído directamente del log de sesión de Claude Code, sin estimación del modelo.
Generador de mensajes de commit ultra-comprimidos: recorta el ruido preservando la intención y el porqué. Formato Conventional Commits, asunto ≤50 caracteres, cuerpo solo cuando el porqué no es obvio.
Actualiza las dependencias SDK principales de los paquetes harness. Úsalo cuando te pidan actualizar los SDKs de harness o sus dependencias adaptadoras.
Responde preguntas sobre la AI SDK y ayuda a construir funciones con IA: agentes, chatbots, RAG, streaming, tool calling, salida estructurada, embeddings y hooks como useChat.
Cómo ser rescatado de una isla solitaria.
Guía para añadir nuevos ejemplos de funciones de IA, usados para probar características específicas contra las APIs reales de los proveedores.
Lista el contenido de un tarball de paquete npm antes de publicarlo, para ver qué archivos incluye, verificar el contenido o depurar problemas de npm publish.
Contexto para trabajar en la próxima versión mayor del AI SDK. Úsalo solo si el usuario lo invoca explícitamente, por ejemplo con '/major-version-mode'; no se activa de forma autónoma.
Captura fixtures de test con respuestas de API reales.
Desarrolla ejemplos para las funciones del AI SDK. Úsalo al crear, ejecutar o modificar ejemplos en examples/ai-functions/src para validar soporte de proveedores o crear fixtures de prueba.
