Descubre los más nuevos, más activos o más ligeros.
Coordina revisiones de código paralelas en varias dimensiones de calidad, con deduplicación de hallazgos, calibración de severidad e informes consolidados.
Depura problemas complejos con hipótesis en competencia, investigación paralela, recolección de evidencia y arbitraje de causa raíz.
Aprende a construir con IA, desde cero.
Domina los handoffs de turno de guardia con transferencia de contexto, procedimientos de escalado y documentación entre ingenieros.
Úsalo para analizar un PPTX de referencia en modo solo lectura: estructura, tema, tipografía, ritmo de layout, diagnósticos, catálogos de plantillas derivados o inspección segura del paquete OOXML.
Úsalo al preparar la narrativa, las fuentes y el contexto de diseño para un nuevo deck PPTX editable.
Escribe postmortems blameless efectivos con análisis de causa raíz, timelines y action items para incident reviews y procesos de respuesta.
Estilo de código Python, linting, formateo, convenciones de nombres y estándares de documentación; útil al escribir código nuevo, revisar estilo, configurar linters o escribir docstrings.
Configura la aplicación de políticas Cedar y recibos firmados con Ed25519 para las llamadas a herramientas de Claude Code, dando rastros de auditoría criptográficos y evidencia lista para cumplimiento.
Construye modelos de lectura y proyecciones a partir de flujos de eventos; útil para CQRS, vistas materializadas y optimización de consultas en sistemas event-sourced.
Perfila y optimiza código Python usando cProfile, profilers de memoria y buenas prácticas de rendimiento; útil para depurar código lento y mejorar la performance de la aplicación.
Patrones de observabilidad en Python: logging estructurado, métricas y tracing distribuido, para depurar sistemas en producción sin desplegar código nuevo.
Principios de diseño en Python como KISS, separación de responsabilidades, responsabilidad única y composición sobre herencia, para diseñar o refactorizar código.
Exporta un modelo fine-tuned promovido en el formato de despliegue correcto — safetensors combinado, solo LoRA, GGUF con imatrix o FP8.
Seguridad de tipos en Python con anotaciones, genéricos, protocolos y verificación estricta con mypy/pyright.
Implementa estrategias de testing completas con pytest, fixtures, mocking y desarrollo guiado por pruebas (TDD) en Python.
Implementa layouts responsivos modernos usando container queries, tipografía fluida, CSS Grid y estrategias de breakpoints mobile-first.
Crea apps React Native listas para producción con Expo, navegación, módulos nativos, sincronización offline y patrones multiplataforma.
Prueba aplicaciones web con lectores de pantalla como VoiceOver, NVDA y JAWS para validar compatibilidad, depurar accesibilidad y verificar soporte de tecnología asistiva.
Implementa gestión segura de secretos en pipelines de CI/CD usando Vault, AWS Secrets Manager u otras soluciones nativas de plataforma. Úsalo al manejar credenciales sensibles, rotar secretos o asegurar entornos de CI/CD.
Guía para añadir nuevos ejemplos de funciones de IA, usados para probar características específicas contra las APIs reales de los proveedores.
Añade nuevos IDs de modelo o elimina IDs obsoletos en los proveedores existentes del AI SDK, incluyendo tipos, docs, ejemplos y tests.
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.
Migra aplicaciones de AI SDK 6.x a AI SDK 7.0; útil al actualizar paquetes de Vercel AI SDK o corregir errores de migración a v7.
