Descubre los más nuevos, más activos o más ligeros.
Escribe y mantiene Architecture Decision Records (ADR) siguiendo buenas prácticas para documentar decisiones técnicas significativas y sus procesos de revisión.
Patrones de resiliencia en Python: reintentos automáticos, backoff exponencial, timeouts y decoradores tolerantes a fallos para servicios.
A prompt library that actually gets used.
Domina técnicas de programación defensiva en Bash para scripts de nivel producción: úsalo al escribir shell scripts robustos, pipelines CI/CD o utilidades de sistema que requieran tolerancia a fallos.
Crea y mantiene artefactos de contexto del proyecto (product.md, tech-stack.md, workflow.md, tracks.md) en un directorio conductor/, scaffolding, extracción y validación incluidos.
Descompón tareas complejas, diseña grafos de dependencias y coordina trabajo multi-agente con descripciones de tareas y balanceo de carga adecuados.
Automatiza la generación de changelogs a partir de commits, PRs y releases siguiendo el formato Keep a Changelog. Útil al configurar flujos de release o estandarizar convenciones de commits.
Domina patrones de autenticación y autorización (JWT, OAuth2, sesiones, RBAC) para construir sistemas de control de acceso seguros y escalables.
Alinea un modelo ya afinado con datos de preferencia usando DPO, ORPO, KTO o SimPO; para cuando existen pares de preferencia o feedback, o hay que elegir método o depurar un run de DPO.
Gestiona memoria unificada y térmicas durante jobs de ML largos en NVIDIA DGX Spark: headroom en GB10, OOMs en memoria unificada y monitoreo de temperatura/potencia.
Revisión de riesgo de producto y feature antes de construir, para founders, product managers y builders asistidos por IA, cubriendo demanda, posicionamiento, monetización, retención, confianza y distribución.
Integra el procesamiento de pagos de PayPal, con soporte para express checkout, suscripciones y gestión de reembolsos en flujos de comercio electrónico.
Configura y optimiza workspaces monorepo de Nx: útil al montar Nx, definir límites de proyecto, optimizar el caching de builds o implementar comandos affected.
Filtra checkpoints fine-tuneados con presupuestos de drift, comparación pareada y chequeos de olvido antes de promoverlos, tras un entrenamiento o al re-gatear un modelo ya promovido.
Domina el sistema de tipos avanzado de TypeScript: generics, tipos condicionales, mapped types, template literals y utility types para aplicaciones type-safe.
Domina patrones de backend C#/.NET para APIs robustas, servidores MCP y apps empresariales: async/await, DI, EF Core, Dapper, configuración, caché y pruebas con xUnit.
Aplica principios de tipografía, teoría del color, sistemas de espaciado e iconografía para crear diseños visuales coherentes, útil al definir design tokens, guías de estilo o mejorar la jerarquía visual.
Domina patrones de manejo de errores entre lenguajes (excepciones, Result types, propagación de errores, degradación elegante) para crear aplicaciones resilientes.
Domina Material Design 3 (Material You) y Jetpack Compose para construir apps Android nativas, modernas y adaptativas, integradas con el ecosistema Android.
Domina estilos, navegación y animaciones con Reanimated en React Native para desarrollo móvil multiplataforma con experiencia nativa.
Aplica la metodología STRIDE para identificar amenazas sistemáticamente. Úsalo al analizar la seguridad de un sistema, en sesiones de threat modeling o al crear documentación de seguridad.
Realiza auditorías de accesibilidad WCAG 2.2 con pruebas automatizadas, verificación manual y guía de remediación. Útil para auditar sitios, corregir violaciones y aplicar patrones de diseño accesible.
Configura un entorno de entrenamiento/inferencia de ML en NVIDIA DGX Spark (GB10, aarch64, CUDA 13): instalación de PyTorch/Unsloth/TRL/vLLM, errores ABI de libcudart y NGC vs pip.
Domina la configuración y el uso de ShellCheck para el análisis estático de shell scripts. Úsalo al montar infraestructura de linting, corregir problemas de código o garantizar la portabilidad de scripts.
Preflight y diagnóstico de los diez fallos conocidos de entrenamiento ML en NVIDIA DGX Spark; úsala ante fallos de arranque, OOM bajo el límite de 128GB, caídas de throughput o antes de runs largos en GB10.
