{"title":"AI Agents y Skills de operaciones de LLM","description":"\u003cp\u003eSkills de AI de nivel de producción para quienes crean y gestionan agentes LLM: RAG y recuperación, ingeniería de contexto, orquestación de agentes, evaluación, barreras de seguridad, LLMOps e inferencia, ajuste fino, voz y tiempo real, costes y latencia, memoria y grafos de conocimiento, y control de calidad de agentes. Cada Skill convierte Claude, ChatGPT y otros modelos en un ingeniero sénior de AI que entrega artefactos reales y revisables.\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"kai-rag-retrieval-architect","title":"Kai - Ingeniero de RAG AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Kai en Claude y obtén un arquitecto sénior de RAG que crea sistemas de recuperación que devuelven el contexto adecuado, medido con un arnés de evaluación antes de ajustarlo.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eKai aborda la recuperación primero como un problema de recuperación de información: preparación del corpus y estrategia de fragmentación, selección de embeddings, ajuste del índice vectorial (HNSW\/IVF), búsqueda híbrida (BM25 + densa) con fusión RRF, reranking mediante un cross-encoder, transformación de consultas (multiconsulta, HyDE y descomposición), evaluación de la recuperación y de extremo a extremo (recall@k, MRR, nDCG y fidelidad), fundamentación y citas, actualidad, y el coste y la latencia de cada etapa. Mide antes de ajustar. Evalúa siempre con un conjunto etiquetado reservado en desarrollo o preproducción antes de ofrecer el servicio en producción.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEstrategia de fragmentación y diseño de metadatos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eBúsqueda híbrida (BM25 + densa) con RRF y reranking mediante un cross-encoder\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eTransformación de consultas: multiconsulta, HyDE y descomposición\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEvaluación de recuperación: recall@k, MRR, nDCG y fidelidad, con comparación antes\/después\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 kai-rag-retrieval-architect.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Kai crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58312988721416,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/kai-rag-retrieval-architect-book.jpg?v=1787150383"},{"product_id":"selin-context-engineer","title":"Selin - Ingeniera de contexto AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Selin en Claude y obtén un ingeniero sénior de contexto que trata la ventana de contexto como un presupuesto escaso y ordenado de tokens, y hace que cada token se gane su lugar.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eSelin se encarga de la ventana de contexto: contabilización de tokens en el prompt del sistema, las herramientas, los fragmentos recuperados, la memoria y el historial; ensamblaje y creación de plantillas del contexto; ubicación posicional (pérdida en el centro, primacía y recencia); compresión y resumen antes de truncar; selección y eliminación de duplicados del contexto recuperado; recorte de resultados de herramientas; inyección de memoria; gestión de ventanas y expulsión del historial de múltiples turnos; contexto estructurado; y almacenamiento en caché de prompts. Mide si el modelo realmente utiliza el contexto. Evalúa siempre con un conjunto reservado en desarrollo o preproducción antes de pasar a producción.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eContabilización de tokens y presupuestos de contexto por región\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eUbicación para abordar la pérdida en el centro, la primacía y la recencia\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCompresión, eliminación de duplicados y recorte de resultados de herramientas antes de truncar\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eVentana de historial, inyección de memoria y almacenamiento en caché de prompts\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 selin-context-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Selin crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58312991899912,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/selin-context-engineer-book.jpg?v=1787150384"},{"product_id":"enzo-ai-agent-orchestrator","title":"Enzo - Orquestador de agentes de AI AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Enzo a Claude y obtén un orquestador senior de agents que crea el bucle del agent: estado tipado, llamadas a herramientas validadas, reintentos, protecciones contra bucles y trazas.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eEnzo crea entornos de ejecución para agents: el bucle percibir-planificar-actuar-observar, llamadas a herramientas y funciones con esquemas JSON, validación de argumentos, tiempos de espera\/reintentos e idempotencia, patrones de planificación (ReAct, planificar y ejecutar, reflexión), topologías multi-agent (supervisor\/trabajador, jerárquica, secuencial) y cuándo cada una justifica su coste, estado tipado y puntos de control, participación humana, protección contra bucles y presupuestos, observabilidad y trazabilidad, además del coste y la latencia de las ejecuciones de varios pasos. Compatible con distintos frameworks (LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK, uso de herramientas de Anthropic), sin depender de uno solo. Prueba siempre en staging con protecciones, presupuestos y trazas antes de pasar a producción.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEl bucle del agent con llamadas a herramientas validadas mediante esquemas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eReintentos, tiempos de espera, idempotencia y protecciones contra bucles\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePatrones de planificación y topologías multi-agent (con coste\/beneficio)\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEstado tipado, participación humana, trazabilidad y coste\/latencia\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 enzo-ai-agent-orchestrator.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu requisito → Enzo crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58312997404936,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/enzo-ai-agent-orchestrator-book.jpg?v=1787150385"},{"product_id":"ingrid-llm-evaluation-engineer","title":"Ingrid - Ingeniera de evaluación de LLM AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Ingrid a Claude y obtén una ingeniera sénior de evaluación de LLM cuyo principio es simple: nada se lanza sin una puerta de evaluación.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eIngrid evalúa aplicaciones de LLM y agents: creación de conjuntos de datos dorados (cobertura, casos límite, ausencia de filtraciones y control de versiones), selección de métricas, LLM como juez (diseño de rúbricas, comparación por pares frente a evaluación punto por punto, sesgos y efectos de posición con sus mitigaciones, y calibración frente a etiquetas humanas), métricas de RAG (fidelidad y relevancia del contexto y de la respuesta), evaluación de trayectorias de agents (corrección de las llamadas a herramientas y finalización de tareas), entornos de evaluación offline y puertas de regresión en CI, evaluación online (pruebas A\/B, métricas de guardarraíles y muestreo para revisión humana), y rigor estadístico (intervalos de confianza y significancia). Herramientas como Ragas, promptfoo, DeepEval, LangSmith y Braintrust, sin dependencia de un proveedor. Evalúa siempre con un conjunto reservado antes de lanzar.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eConjuntos de datos dorados: cobertura, casos límite y ausencia de filtraciones\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLLM como juez: rúbrica, mitigación de sesgos y calibración humana\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eMétricas de RAG y agent (fidelidad, precisión de las llamadas a herramientas)\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePuertas de regresión en CI con intervalos de confianza y significancia\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 ingrid-llm-evaluation-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu requisito → Ingrid crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313000845576,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/ingrid-llm-evaluation-engineer-book.jpg?v=1787150385"},{"product_id":"rania-ai-guardrails-engineer","title":"Rania - Ingeniera de seguridad de AI AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Rania en Claude y obtén un ingeniero sénior de guardrails que refuerza tu propio agent contra la inyección de prompts y la filtración de datos, exclusivamente con fines defensivos.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eRania crea guardrails defensivos para tu aplicación de LLM: guardrails de entrada (detección y mitigación de inyección de prompts y jailbreaks, aplicación de la jerarquía de instrucciones, delimitación de contenido no confiable), guardrails de salida (validación de esquemas y formatos, detección y redacción de PII, moderación, comprobaciones de fidelidad y filtraciones), guardrails de uso de herramientas (mínimo privilegio, validación de argumentos, confirmaciones para acciones de alto impacto), limitación de solicitudes y abusos, y defensa por capas medida con tu propia suite de red team. Herramientas como Llama Guard, NeMo Guardrails, Guardrails AI y Presidio, sin dependencia del proveedor. Estrictamente defensivo: sin jailbreaks, exploits ni malware funcionales. Haz pruebas con un conjunto reservado en staging antes de pasar a producción.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDetección y mitigación de inyección de prompts y jailbreaks (defensiva)\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGuardrails de salida: validación de esquemas, redacción de PII, moderación\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGuardrails de herramientas: mínimo privilegio, validación de argumentos, confirmaciones\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDefensa por capas medida con tu propia suite de red team\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 rania-ai-guardrails-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu requisito → Rania crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313004581128,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/rania-ai-guardrails-engineer-book.jpg?v=1787150385"},{"product_id":"dario-llmops-inference-engineer","title":"Dario - Ingeniero de LLMOps AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Dario a Claude y obtén un ingeniero sénior de LLMOps que opera tu modelo como un servicio gestionado por un SRE: SLO, una puerta de enlace, paneles y reversión en un solo paso.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eDario sirve y opera LLM en producción: motores de inferencia (vLLM, TGI, TensorRT-LLM), rendimiento frente a latencia (batching continuo, caché KV, atención paginada, decodificación especulativa y ventajas y desventajas de la cuantización), una puerta de enlace para LLM (enrutamiento, alternativas, reintentos, tiempos de espera, límites de frecuencia y cuota, gestión de claves), escalado automático y planificación de capacidad de GPU, almacenamiento en caché (de prefijos y semántico), fiabilidad (disyuntores y conmutación por error entre varios proveedores), observabilidad (p50\/p95\/p99, TTFT, tokens\/seg, coste por solicitud y alertas) y despliegues canarios o en sombra con SLO y presupuestos de errores. Herramientas como vLLM, LiteLLM, KServe, Prometheus, Grafana y Langfuse, sin dependencia de un proveedor. Primero, haz el despliegue canario en staging.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAjuste de inferencia: batching continuo, caché KV y cuantización\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eUna puerta de enlace para LLM: enrutamiento, alternativas, reintentos y límites de frecuencia\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCálculo de capacidad, escalado automático y almacenamiento en caché de prefijos\/semántico\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eObservabilidad (TTFT, p95, coste\/solicitud), SLO y despliegue canario\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 dario-llmops-inference-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu requisito → Dario crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313009463560,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/dario-llmops-inference-engineer-book.jpg?v=1787150385"},{"product_id":"mei-llm-finetuning-engineer","title":"Mei - Ingeniera de ajuste fino de LLM AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Mei a Claude y obtén una ingeniera sénior de ajuste fino cuya primera pregunta es: ¿has agotado las opciones de prompting y RAG? El ajuste fino se gana y se demuestra con una evaluación.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eMei adapta los LLM de forma disciplinada: cuándo no hacer ajuste fino (priorizar prompt\/RAG) y cuándo realmente vale la pena (adhesión a formatos y esquemas, fiabilidad en las llamadas a herramientas, latencia y costes mediante modelos más pequeños, tono del dominio), curación de conjuntos de datos (calidad sobre cantidad, eliminación de duplicados, descontaminación frente al conjunto de evaluación, creación de plantillas de chat), métodos (SFT completo frente a PEFT: rango\/alpha\/módulos objetivo de LoRA\/QLoRA, tasa de aprendizaje, épocas, empaquetado), ajuste de preferencias (DPO\/ORPO\/KTO), cálculos de memoria de la GPU, detección del sobreajuste y del olvido catastrófico, evaluación frente al modelo base y puesta en servicio del adaptador. Herramientas como Hugging Face TRL\/PEFT, Axolotl, Unsloth y bitsandbytes, sin depender de un proveedor concreto. Evalúa siempre en un conjunto separado antes de ponerlo en servicio.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCuándo NO hacer ajuste fino y cuándo realmente vale la pena\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCuración de conjuntos de datos: eliminación de duplicados, descontaminación y creación de plantillas de chat\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAjuste de preferencias (DPO\/ORPO\/KTO) y QLoRA\/LoRA con valores predeterminados\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCálculos de memoria de la GPU, comprobaciones de olvido y evaluación de modelos base frente a ajustados\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 mei-llm-finetuning-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu requisito → Mei crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313013002504,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/mei-llm-finetuning-engineer-book.jpg?v=1787150386"},{"product_id":"aksel-voice-realtime-agent-engineer","title":"Aksel - Skill de ingeniería de agentes de voz AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Aksel a Claude y obtén un ingeniero sénior de AI de voz que crea agentes en tiempo real de baja latencia, donde la latencia es el producto.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eAksel crea agentes de voz y en tiempo real: la canalización de STT a LLM y a TTS (y las API de voz a voz en tiempo real), el presupuesto de latencia (objetivo inferior a 800 ms, desglosado entre VAD, detección del final de turno, STT, TTFT del LLM, primer audio de TTS y red), transmisión de todo, gestión de turnos (detección de actividad de voz, detección del final de turno, interrupciones y toma de la palabra), telefonía frente a web (SIP, WebRTC, códecs), llamadas a herramientas durante la conversación, recuperación ante errores y evaluación (percentiles de latencia, tasa de errores de palabras y éxito de las tareas). Herramientas como Deepgram, Whisper, ElevenLabs, Cartesia, LiveKit, Pipecat y la API Realtime de OpenAI, sin quedar atado a un proveedor. Haz pruebas en staging bajo condiciones de red reales antes de pasar a producción.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLa canalización de STT-LLM-TTS en tiempo real y un presupuesto de latencia por etapa\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGestión de turnos: VAD, detección del final de turno y gestión de interrupciones\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eTelefonía frente a web (SIP, WebRTC) y llamadas a herramientas durante la llamada\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEvaluación: percentiles de latencia, tasa de errores de palabras y éxito de las tareas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 aksel-voice-realtime-agent-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Aksel crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313018474760,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/aksel-voice-realtime-agent-engineer-book.jpg?v=1787150385"},{"product_id":"devika-llm-cost-latency-optimizer","title":"Devika - Skill de optimización de costes y latencia de LLM AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Devika en Claude y obtén un optimizador sénior de costes y latencia que reduce el gasto y la latencia de cola, midiendo la calidad en cada cambio.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eDevika reduce el coste y la latencia de las funciones de LLM sin sacrificar la calidad: contabilidad de tokens y modelado de costes, enrutamiento y cascadas de modelos (primero un modelo económico y escalar si la confianza es baja), reducción de prompts (prompts más cortos, menos ejemplos few-shot y de mayor calidad, control de la longitud de salida, salida estructurada), almacenamiento en caché (exacto, por prefijo y semántico, con umbrales), procesamiento por lotes, reducción de la recuperación, streaming para reducir la latencia percibida y compromisos de cuantización, siempre con un control de calidad para que nunca cambies el coste por una pérdida de calidad silenciosa. Herramientas como LiteLLM, Helicone, Langfuse y tiktoken, sin dependencia de un proveedor. Mide la calidad en un conjunto reservado para cada reducción de costes.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eContabilidad de tokens y un modelo de costes que identifica las partidas principales\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEnrutamiento y cascadas de modelos, y reducción de prompts\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAlmacenamiento en caché exacto, por prefijo y semántico, con umbrales\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eUn control de calidad para cada reducción de costes, con cifras de antes y después\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 devika-llm-cost-latency-optimizer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Devika crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313022636296,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/devika-llm-cost-latency-optimizer-book.jpg?v=1787150387"},{"product_id":"soren-agent-memory-knowledge-graph","title":"Soren - Skill de ingeniería de memoria de agentes AI AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Soren a Claude y obtén un ingeniero sénior de memoria que proporciona a tu agent una memoria duradera y útil, con la ruta de escritura bien implementada antes de la recuperación.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eSoren crea la memoria del agent: los tipos de memoria (de trabajo, episódica, semántica y procedimental), la ruta de escritura (extracción de hechos y entidades, deduplicación, resolución de conflictos y sustitución, decaimiento y olvido), la ruta de lectura (recuperación por relevancia y actualidad), backends de almacenamiento (vectorial para el recuerdo semántico, un grafo de conocimiento para entidades y relaciones, y clave-valor para el perfil), construcción de grafos de conocimiento y GraphRAG, personalización y continuidad entre varias sesiones, privacidad y eliminación, y evaluación de si la memoria mejora el éxito de las tareas. Herramientas como Mem0, Zep, Letta\/MemGPT, Neo4j y pgvector, sin dependencia de un proveedor. Limita el crecimiento de la memoria y evalúala con un conjunto reservado antes de pasar a producción.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eTipos de memoria y ruta de escritura (extracción, deduplicación, sustitución y decaimiento)\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRuta de lectura: recuperación por relevancia y actualidad\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eBackends híbridos: vector + grafo de conocimiento + perfil\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGraphRAG, personalización, privacidad\/eliminación y evaluación de la memoria\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 soren-agent-memory-knowledge-graph.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Soren crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313026044168,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/soren-agent-memory-knowledge-graph-book.jpg?v=1787150386"},{"product_id":"liora-agent-qa-red-team-engineer","title":"Liora - Skill de ingeniería de Red Team de AI AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Liora a Claude y obtén un ingeniero sénior de QA de agentes que prueba y refuerza tu propio agent con conjuntos de pruebas de comportamiento y una revisión defensiva de red team.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eLiora garantiza la calidad de agentes no deterministas: conjuntos de pruebas de comportamiento (afirmaciones sobre llamadas a herramientas, esquema de salida, finalización de tareas y comportamiento de rechazo), un conjunto de datos de evaluación\/pruebas (casos esperados, casos límite y robustez), pruebas de trayectorias (selección de herramientas, corrección de argumentos, bucles y terminación, recuperación), pruebas defensivas de robustez y red team de tu propio agent (resistencia a la inyección de prompts y los jailbreaks, comprobaciones de filtraciones de información personal y rechazos fuera de política), pruebas de regresión ante cambios en prompts y modelos, gestión de la inestabilidad (semillas, pass@k), comprobaciones de fundamentación y controles de CI. Herramientas como promptfoo, DeepEval, LangSmith y pytest, sin dependencia de un proveedor. Estrictamente defensivo: solo tu propio agent, sin herramientas de ataque. Configúralo como control en CI en staging antes del lanzamiento.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePruebas de comportamiento: llamadas a herramientas, esquema, finalización de tareas y rechazos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePruebas de trayectorias y gestión de la inestabilidad (pass@k)\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRed team defensivo: resistencia a la inyección de prompts y los jailbreaks, comprobaciones de filtraciones de información personal\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePruebas de regresión y controles de CI antes del lanzamiento\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 liora-agent-qa-red-team-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Liora crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313031516424,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/liora-agent-qa-red-team-engineer-book.jpg?v=1787150387"},{"product_id":"cyrus-ai-agent-architect","title":"Cyrus - Skill de arquitectura de agentes AI AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora Cyrus en Claude y obtén un arquitecto senior de agents cuyo movimiento característico es guiarte hacia abajo en la escala hasta encontrar la solución más sencilla que funcione y documentar los compromisos en un ADR.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eCyrus diseña sistemas agentic completos y toma las decisiones difíciles: cuándo usar un solo prompt frente a RAG, un flujo de trabajo fijo, un agent o varios agents (los agents solo justifican su coste cuando existe una toma de decisiones genuinamente abierta), arquitecturas de referencia (recuperación, herramientas, memoria, orquestación, protecciones, evaluaciones y observabilidad), desarrollo propio frente a frameworks, fiabilidad para sistemas no deterministas (idempotencia, reintentos, intervención humana, alternativas, presupuestos y protecciones contra bucles), arquitectura de costes y latencia, seguridad y límites de datos (herramientas con privilegios mínimos, aislamiento de entradas no confiables y PII), evaluación y observabilidad como elementos fundamentales, análisis de modos de fallo, despliegue y registro de decisiones como ADR con sus compromisos. Independiente del framework (LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK y uso de herramientas de Anthropic). Nada se pone en producción sin evaluaciones, protecciones y observabilidad.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #ECEDFC; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #4A5BEE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLa escala de decisión: prompt vs. RAG vs. flujo de trabajo vs. agent vs. multi-agent\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eArquitectura de referencia: recuperación, herramientas, memoria, protecciones y evaluaciones\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(74,91,238,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCompromisos entre fiabilidad, coste, latencia y seguridad\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#4A5BEE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eADRs, análisis de modos de fallo y un despliegue por fases\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 cyrus-ai-agent-architect.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #4A5BEE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#4A5BEE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe lo que necesitas → Cyrus crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58313034858760,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/cyrus-ai-agent-architect-book.jpg?v=1787150386"},{"product_id":"tarquin-prompt-ops-lifecycle-manager","title":"Tarquin - Skill de IA para gestión de operaciones de prompts","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora Tarquin a Claude y obtén un responsable de operaciones de prompts que trata cada prompt como un artefacto de producción versionado con una suite de regresión detrás.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eTarquin gestiona todo el ciclo de vida del prompt: un registro de prompts con control de versiones real y etiquetas de lanzamiento inmutables, despliegue gradual y reversión instantánea, suites de regresión que se ejecutan automáticamente con cada cambio del prompt, pruebas A\/B y en segundo plano de variantes del prompt con suficiente tráfico para obtener resultados concluyentes, seguridad en las plantillas y la inyección de variables, detección de desviaciones cuando cambia la versión del modelo mientras el prompt permanece intacto y presupuestos de tokens por plantilla. Se niega a permitir que un prompt llegue a producción mediante un simple copia y pega desde la ventana de chat de alguien.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRegistro de prompts, control de versiones y etiquetas de lanzamiento inmutables\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eSuites de regresión que bloquean cada cambio del prompt\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDespliegue gradual, pruebas en segundo plano y reversión instantánea\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDetección de desviaciones cuando el modelo cambia con un prompt estable\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 tarquin-prompt-ops-lifecycle-manager.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tus requisitos y Tarquin crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371215884552,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/tarquin-prompt-ops-lifecycle-manager-book.jpg?v=1787150439"},{"product_id":"xanthe-mcp-tool-integration-engineer","title":"Xanthe - Skill de IA para desarrollo de MCP","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Xanthe en Claude y obtén un ingeniero de la capa de herramientas que diseña esquemas que el modelo puede invocar correctamente y protege el alcance de acceso de esas herramientas.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eXanthe se encarga de la capa entre un agent y los sistemas sobre los que actúa: diseño de servidores de Model Context Protocol, creación de esquemas de herramientas y funciones que los modelos pueden invocar correctamente al primer intento, validación y conversión de argumentos, idempotencia y semántica de reintentos para herramientas con efectos secundarios, superficies de error de las que el modelo puede recuperarse, delimitación de autenticación y tokens para que una herramienta no pueda exceder sus atribuciones, presupuestación del número y la descripción de las herramientas cuando la precisión de selección empieza a degradarse, y paginación y estructuración de resultados para que la respuesta de una herramienta no desborde la ventana de contexto.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDiseño de servidores MCP y creación de esquemas de herramientas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eValidación de argumentos, idempotencia y semántica de reintentos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRiesgos de delimitación de autenticación y transferencia directa de tokens\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePresupuestación del número de herramientas y estructuración de resultados para el contexto\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 xanthe-mcp-tool-integration-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tu requisito y Xanthe crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371219751176,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/xanthe-mcp-tool-integration-engineer-book.jpg?v=1787150439"},{"product_id":"rurik-ai-product-manager","title":"Rurik - Skill de IA para gestión de productos de IA y aprendizaje automático","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Rurik a Claude y obtén un gerente de producto de AI que te dirá cuáles de tus funcionalidades de AI no deberían desarrollarse en absoluto.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eRurik se encarga del lado de producto del lanzamiento de funcionalidades de LLM: decidir si un problema merece una funcionalidad de AI o una determinista, redactar requisitos para un comportamiento probabilístico en lugar de determinista, definir criterios de aceptación como puntuaciones de evaluación medibles en vez de basarse en intuiciones, calcular la economía unitaria y los precios de las funcionalidades cuyo uso se mide por tokens, planificar lanzamientos por etapas con alternativas de respaldo con intervención humana, establecer expectativas y diseñar la confianza en la UI, y eliminar las funcionalidades que no superen una aburrida alternativa determinista de referencia. Considera que un umbral de calidad no medible es un requisito faltante, no uno flexible.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDecide qué no debería ser una funcionalidad de AI en absoluto\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRequisitos y criterios de aceptación como puntuaciones de evaluación\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEconomía unitaria de los tokens y precios por funcionalidad\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLanzamiento por etapas, alternativas de respaldo y diseño de confianza en la UI\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 rurik-ai-product-manager.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe lo que necesitas y Rurik crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371224273160,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/rurik-ai-product-manager-1.png?v=1789460806"},{"product_id":"almeric-vector-database-index-operations-engineer","title":"Almeric - Skill de IA para ingeniería de bases de datos vectoriales","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Almeric a Claude y obtén un ingeniero de infraestructura vectorial que ajusta la recuperación frente a la latencia con curvas medidas, no con valores predeterminados copiados de una guía de inicio rápido.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eAlmeric gestiona el almacén vectorial como infraestructura de producción: selección del tipo de índice y de parámetros para HNSW, IVF y ScaNN, con un razonamiento real sobre M, efConstruction, efSearch, nlist y nprobe; curvas medidas de recuperación frente a latencia, en lugar de afirmaciones de los proveedores; topología de fragmentación y replicación; dimensionamiento de memoria y disco por cada mil millones de vectores; compromisos de la cuantización escalar, de producto y binaria; reindexación y migración sin tiempo de inactividad; puntos críticos de rendimiento del filtrado de metadatos; y selección de plataforma entre pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate y Milvus.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eSelección de parámetros de HNSW\/IVF\/ScaNN con compromisos reales\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCurvas de recuperación frente a latencia medidas, no afirmaciones de los proveedores\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDimensionamiento de memoria y disco, fragmentación y replicación\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCompromisos de la cuantización y reindexación sin tiempo de inactividad\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 almeric-vector-database-index-operations-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tus requisitos y Almeric crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371230531848,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/almeric-vector-database-index-operations-book.jpg?v=1787150440"},{"product_id":"thibaut-eval-dataset-synthetic-data-engineer","title":"Thibaut - Skill de IA para ingeniería de datos sintéticos","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora Thibaut a Claude y obtén un ingeniero de datos que crea el conjunto de evaluación del que depende la fiabilidad de tus puntuaciones.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eThibaut crea y mantiene los conjuntos de datos en los que se basan cada evaluación y cada ajuste fino: selecciona un conjunto reservado que realmente representa el tráfico de producción, lo estratifica según los modos de fallo que te importan, define pautas de anotación y mide la concordancia entre anotadores, genera datos sintéticos con controles de diversidad y ruido de etiquetas, comprueba la contaminación y las filtraciones entre entrenamiento y evaluación, gestiona el versionado y la procedencia de los conjuntos de datos, mantiene el conjunto dorado a medida que cambia el producto y sabe cuándo debe desecharse un lote sintético en lugar de publicarse.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eMuestreo representativo de datos reservados y estratificación por modos de fallo\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePautas de anotación y concordancia entre anotadores\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGeneración sintética con controles de diversidad y ruido de etiquetas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eComprobaciones de contaminación, control de versiones y mantenimiento del conjunto dorado\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 thibaut-eval-dataset-synthetic-data-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tus requisitos y Thibaut crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371234726152,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/thibaut-eval-dataset-synthetic-data-engineer-book.jpg?v=1787150440"},{"product_id":"veska-structured-output-constrained-decoding-engineer","title":"Veska - Skill de IA para ingeniería de salidas estructuradas de LLM","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora Veska en Claude y obtén un ingeniero que hace que la salida del modelo se analice correctamente siempre, sin fingir que un bucle de reintentos es un diseño.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eVeska se encarga de obtener una salida estructurada fiable de un modelo de lenguaje: diseño de esquemas JSON y gramáticas que el modelo puede satisfacer, decodificación restringida y generación guiada por gramática, estructuración de esquemas para llamadas a herramientas y respuestas de funciones, capas de validación y reparación, el coste en precisión de las enumeraciones enormes y los esquemas profundamente anidados, transmisión segura de estructuras parciales, control de versiones de esquemas para los consumidores posteriores y saber cuándo un esquema está luchando contra el modelo en lugar de guiarlo.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDiseño de esquemas JSON y gramáticas que el modelo puede satisfacer\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDecodificación restringida y guiada por gramática\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eValidación, capas de reparación y fragmentos parciales seguros en streaming\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCuando las enumeraciones grandes y el anidamiento profundo destruyen la precisión\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 veska-structured-output-constrained-decoding-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tus requisitos y Veska crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371239248136,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/veska-structured-output-constrained-decoding-book.jpg?v=1787150439"},{"product_id":"solvej-llm-observability-tracing-engineer","title":"Solvej - Skill de IA de ingeniería de observabilidad de LLM","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Solvej en Claude y obtén un ingeniero de observabilidad que pueda decirte exactamente qué span de una ejecución de agent de 40 pasos falló y por qué.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eSolvej instrumenta sistemas de LLM y agent para que los fallos en producción se puedan diagnosticar: diseño de spans de OpenTelemetry para ejecuciones de agent de varios pasos, correlación de trazas y sesiones entre herramientas, reintentos y subagentes, captura de cargas útiles de prompts y respuestas sin filtrar secretos, señales de calidad en línea y recopilación de comentarios de usuarios, alertas sobre regresiones de calidad en lugar de solo errores, una estrategia de muestreo que mantiene los costes bajo control a gran escala y repetición de una ejecución fallida en producción con una corrección candidata.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDiseño de spans de OpenTelemetry para ejecuciones de agent de varios pasos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCorrelación de trazas entre herramientas, reintentos y subagentes\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAlertas de regresión de calidad, no solo de errores\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eMuestreo que mantiene los costes bajo control, además de repetición de ejecuciones fallidas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 solvej-llm-observability-tracing-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tu requisito y Solvej crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371243770120,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/solvej-llm-observability-tracing-engineer-book.jpg?v=1787150440"},{"product_id":"isaure-computer-use-browser-agent-engineer","title":"Isaure - Skill de IA de ingeniería de automatización de navegadores","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Isaure en Claude y obtén un ingeniero de uso de computadoras que empezará por decirte en cuáles de tus sistemas objetivo no debería operar un agente.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eIsaure crea agentes que operan interfaces reales: automatización de navegadores y escritorios con anclaje híbrido basado en visión y DOM, una estrategia de selectores que resiste los cambios de la UI, confirmación de acciones antes de hacer clic en elementos con consecuencias, gestión de sesiones y autenticación sin almacenar credenciales en los prompts, recuperación ante modales inesperados y cambios de diseño, límites de velocidad y cumplimiento de las medidas contra el abuso, aislamiento y control del alcance de los daños, además de una evaluación honesta de cuándo existe una API y el agente debería usarla en su lugar.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAnclaje híbrido basado en visión y DOM, con selectores resistentes\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePuntos de confirmación antes de acciones con consecuencias\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGestión de sesiones y autenticación sin credenciales en los prompts\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAislamiento, límites de velocidad y recuperación ante imprevistos de la UI\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 isaure-computer-use-browser-agent-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tus requisitos e Isaure crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371247833352,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/isaure-computer-use-browser-agent-engineer-book.jpg?v=1787150441"},{"product_id":"anouska-conversational-ai-experience-designer","title":"Anouska - Skill de IA de diseño de chatbots","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Anouska a Claude y obtén una diseñadora conversacional que diseña primero las rutas de error, porque ahí es donde los usuarios realmente deciden si confiar en el sistema.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eAnouska diseña la conversación en sí: el diseño de turnos y flujos; una especificación de personalidad y tono que funciona con usuarios reales; la recuperación ante errores y malentendidos; una degradación gradual y el momento de transferir la conversación a una persona; patrones de confirmación antes de acciones con consecuencias; incorporación y divulgación de capacidades para que los usuarios sepan qué puede y qué no puede hacer el asistente; reparación del contexto en conversaciones de varios turnos; y la redacción del texto real del asistente, en lugar de dejarla en manos de quien publique el producto en último lugar.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDiseño de turnos y flujos, con las rutas de error diseñadas primero\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEspecificación de la personalidad y el tono, con textos reales\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRecuperación, reparación del contexto y momentos de transferencia a una persona\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDivulgación y confirmación de las capacidades antes de realizar acciones con consecuencias\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 anouska-conversational-ai-experience-designer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe lo que necesitas y Anouska crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y resuelto para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371253371144,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/anouska-conversational-ai-experience-designer-book.jpg?v=1787150441"},{"product_id":"orsolya-ai-governance-regulatory-compliance-specialist","title":"Orsolya - Skill de IA de especialista en gobernanza de IA","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Orsolya en Claude y obtén una especialista en gobernanza de AI que no te permitirá argumentar para eludir una clasificación de alto riesgo.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eOrsolya se encarga de la capa normativa y documental en torno a los sistemas de AI: la clasificación de riesgos de la Ley de AI de la UE y las obligaciones asociadas a cada nivel, el NIST AI RMF, los sistemas de gestión de la norma ISO\/IEC 42001, las tarjetas de modelo y de sistema, un inventario de AI con registro de casos de uso, paquetes de evaluación de conformidad y documentación técnica, obligaciones de transparencia y divulgación, obligaciones de notificación de incidentes, diligencia debida de proveedores externos de modelos y una política interna de AI que resiste una auditoría real, no solo una revisión de diapositivas.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eNiveles de riesgo de la Ley de AI de la UE y las obligaciones correspondientes a cada uno\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAlineación con el NIST AI RMF y la norma ISO\/IEC 42001\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eTarjetas de modelo, tarjetas de sistema y paquetes de documentación técnica\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eInventario de AI, diligencia debida de proveedores e informes de incidentes\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 orsolya-ai-governance-regulatory-compliance-specialist.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe lo que necesitas y Orsolya creará la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371257467144,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/orsolya-ai-governance-regulatory-compliance-book.jpg?v=1787150441"},{"product_id":"ondrej-ai-data-privacy-pii-protection-engineer","title":"Ondrej - Skill de IA de ingeniería de privacidad de datos","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora Ondrej a Claude y obtén un ingeniero de privacidad que rastrea adónde van realmente los datos personales en tu pipeline de LLM, incluidos los lugares donde olvidaste que terminan.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eOndrej se encarga de la ingeniería de privacidad en los pipelines de LLM: detección y redacción de información personal identificable en prompts, completados, trazas y registros; residencia de datos y transferencias transfronterizas cuando una API de modelos se encuentra en otra jurisdicción; retención y eliminación, incluida la exclusión voluntaria del entrenamiento por parte del proveedor y los términos de retención cero; gestión de solicitudes de eliminación cuando los datos pueden encontrarse dentro de embeddings y pesos ajustados mediante fine-tuning; riesgos de memorización e inferencia de pertenencia; seudonimización antes de que una carga útil llegue a un tercero; y consentimiento y limitación de la finalidad para utilizar datos de clientes en el entrenamiento.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDetección y redacción de información personal identificable en prompts, trazas y registros\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eResidencia de datos y transferencias transfronterizas para las API de modelos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEliminación cuando los datos se encuentran en embeddings y ajustes finos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRetención, términos de retención cero y límites del consentimiento para el entrenamiento\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 ondrej-ai-data-privacy-pii-protection-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe tus requisitos y Ondrej crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371261104392,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/ondrej-ai-data-privacy-pii-protection-book.jpg?v=1787150441"},{"product_id":"baldassare-ai-platform-agent-program-director","title":"Baldassare - Skill de IA de dirección de programas de IA","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora a Baldassare en Claude y tendrás al director responsable de toda la plataforma de AI: qué se construye, qué se elimina, quién es responsable de cada pieza y cuánto cuesta.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eBaldassare dirige la plataforma de AI y el programa de agentes desde la capa de coordinación: la cartera y la hoja de ruta de todas las iniciativas de agentes, la estrategia de modelos y proveedores con vías de salida, los estándares de plataforma sobre los que construye cada equipo, las decisiones sobre infraestructura compartida frente a la autonomía de cada equipo, la responsabilidad presupuestaria y sobre los costes del gasto en modelos, el escalamiento de riesgos cuando un modelo sin responsable está integrado en un control regulado, los planes de capacidades y contratación, y la cadencia operativa que mantiene a doce especialistas alineados con la misma arquitectura. Deriva cada tarea práctica a un especialista designado en lugar de hacerla él mismo.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EEECFD; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #5B4BE8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCartera y hoja de ruta de agentes, incluido qué eliminar\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEstrategia de modelos y proveedores con vías de salida reales\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(91,75,232,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEstándares de plataforma, infraestructura compartida y responsabilidad sobre los costes\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#5B4BE8; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEscalamiento de riesgos y derivación a especialistas designados\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 baldassare-ai-platform-agent-program-director.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #5B4BE8; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#5B4BE8; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill, abre Claude, pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema, describe lo que necesitas y Baldassare crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58371264151816,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/baldassare-ai-platform-agent-program-director-book.jpg?v=1787150441"},{"product_id":"jaroslav-coding-agent-engineer","title":"Jaroslav - Skill de IA de ingeniería de agentes de programación","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntroduce Jaroslav en Claude y obtén un ingeniero de agents de programación que mide el coste por incidencia resuelta, porque una puntuación de referencia en un repositorio público no te dice nada sobre tu base de código.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eJaroslav crea agents que escriben y entregan código real: estrategia de contexto del repositorio mediante recuperación, resúmenes del árbol de archivos y los límites de introducir un monorepo entero en una ventana; ejecución aislada porque un agent necesita un shell real y una ejecución de pruebas real; ciclos de agents guiados por pruebas, donde la suite es la señal de recompensa; generación de parches y diferencias frente a la reescritura de archivos completos; ediciones coordinadas en varios archivos; compilación y resolución de dependencias dentro del entorno aislado; pull requests creadas por agents y el acuerdo de revisión con las personas; integración con CI y límites del radio de impacto sobre lo que un agent puede fusionar; por qué las puntuaciones de SWE-bench no se trasladan a una base de código privada; y la taxonomía de fallos de un agent que entra en bucle o finge solucionar un problema.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEstrategia para el contexto del repositorio y los límites reales de una ventana grande\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEjecución aislada con un shell real y una ejecución de pruebas real\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGeneración de parches, edición de varios archivos y pull requests creadas por el agent\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCoste por incidencia resuelta, límites del radio de impacto y detección de bucles y soluciones falsas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 jaroslav-coding-agent-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe lo que necesitas → Jaroslav crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385005117704,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/jaroslav-coding-agent-engineer-book.jpg?v=1787150497"},{"product_id":"ilinca-multimodal-agent-engineer","title":"Ilinca - Skill de IA de ingeniería de agentes multimodales","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Ilinca en Claude y obtén un ingeniero multimodal que crea un conjunto de evaluación para poner a prueba el razonamiento visual, no la coincidencia de pies de foto, y que sabe dónde falla silenciosamente la lectura de gráficos.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eIlinca crea agentes que ven tan bien como leen: selección de modelos de visión-lenguaje y sus verdaderos modos de fallo; procesamiento previo de imágenes, resolución y segmentación equilibrados con el coste en tokens; comprensión de gráficos, diagramas y tablas, y los puntos exactos en los que falla silenciosamente; comprensión de capturas de pantalla y UI para la fundamentación visual; recuadros delimitadores y límites del razonamiento espacial; comprensión de vídeos mediante una estrategia de muestreo de fotogramas; combinación de OCR con un modelo de visión en lugar de elegir uno solo; recuperación multimodal y embeddings de imágenes; conjuntos de evaluación que ponen a prueba el razonamiento en lugar de la generación de pies de foto; patrones de alucinación específicos de las imágenes; usos de accesibilidad, como el texto alternativo; y el cálculo de costes cuando cada imagen contiene miles de tokens.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eSelección de modelos de visión-lenguaje y modos de fallo reales\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCálculo de resolución, segmentación y coste en tokens por imagen\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLímites de comprensión de gráficos, tablas, capturas de pantalla y vídeos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRecuperación multimodal, patrones de alucinación en imágenes y evaluaciones honestas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 ilinca-multimodal-agent-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu requisito → Ilinca crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y práctico para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385006428424,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/ilinca-multimodal-agent-engineer-book.jpg?v=1787150497"},{"product_id":"bertil-model-distillation-on-device","title":"Bertil - Skill de IA de ingeniería de IA periférica","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora Bertil en Claude y obtén un ingeniero de destilación que mide el coste de calidad de cada paso de cuantización en lugar de dar por hecho que INT4 es gratis.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eBertil hace que un modelo pequeño sea lo bastante bueno y lo lleva al dispositivo: destilación de conocimiento de un modelo profesor grande mediante la destilación de respuestas, características y razonamiento; modelos de lenguaje pequeños y específicos para cada tarea; cuantización con INT8, INT4, GPTQ, AWQ y GGUF, midiendo el coste de calidad en lugar de darlo por supuesto; poda y dispersión; combinación de LoRA y adaptadores; entornos de ejecución en el dispositivo, incluidos llama.cpp, MLX, ONNX Runtime, Core ML y TFLite; presupuestos de memoria, temperatura y batería en hardware real; latencia en dispositivos móviles y chips edge; el patrón híbrido en el que un modelo pequeño gestiona la ruta habitual y deriva el resto; funcionamiento sin conexión y distribución de actualizaciones; y una evaluación honesta frente al modelo profesor en las tareas que importan.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDestilación de respuestas, características y razonamiento a partir de un modelo profesor\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eINT8\/INT4, GPTQ, AWQ y GGUF con el coste de calidad medido\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ellama.cpp, MLX, Core ML, ONNX y TFLite en hardware real\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePresupuestos de memoria, temperatura y batería; patrones de escalado híbrido\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 bertil-model-distillation-on-device.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Bertil crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385010196744,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/bertil-model-distillation-on-device-book.jpg?v=1787150499"},{"product_id":"piroska-document-ai-idp-engineer","title":"Piroska - Skill de IA de ingeniería de IA documental","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Piroska a Claude y obtén un ingeniero de AI documental que optimiza la tasa de procesamiento directo, porque la precisión de los campos por sí sola puede ocultar una cola que nadie puede gestionar.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003ePiroska convierte documentos en datos estructurados fiables a gran escala: clasificación de documentos y división de escaneos con varios documentos; selección del motor de OCR y cuándo un modelo de lenguaje y visión supera al OCR clásico; análisis del diseño, orden de lectura y extracción de tablas de documentos que nunca se diseñaron para ser procesados; extracción de pares clave-valor según un esquema con reglas de validación; escritura a mano y escaneos de baja calidad; puntuación de confianza y umbral de revisión humana; tasa de procesamiento directo como métrica que determina la viabilidad empresarial; precisión a nivel de campo medida frente a un conjunto etiquetado; colas de excepciones y retroalimentación de correcciones; versionado de documentos y registro de auditoría para procesos regulados; rendimiento y coste por página; e integración con el sistema que consume los datos.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eClasificación, división, análisis del diseño y extracción de tablas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eOCR frente a un modelo de lenguaje y visión, elegido según la precisión medida\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eExtracción basada en esquemas con validación y puntuación de confianza\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eTasa de procesamiento directo, colas de excepciones, coste por página\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 piroska-document-ai-idp-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Piroska crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385011704072,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/piroska-document-ai-idp-engineer-book.jpg?v=1787150498"},{"product_id":"quirin-llm-gateway-routing-engineer","title":"Quirin - Skill de IA de ingeniería de puertas de enlace de LLM","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Quirin en Claude y obtén un ingeniero de gateways que fija las versiones de los modelos para que una actualización del proveedor no pueda cambiar silenciosamente tu producto de la noche a la mañana.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eQuirin se encarga del plano de control delante de cada llamada al modelo: arquitectura de gateway y por qué las llamadas nunca deberían dirigirse directamente a un proveedor; enrutamiento de modelos por tarea, nivel de calidad y coste, con reglas derivadas de mediciones en lugar de conjeturas; cadenas de escalamiento y respaldo entre proveedores y regiones; almacenamiento en caché semántico y de coincidencias exactas con invalidación; gestión de límites de velocidad, colas y control de saturación; cuotas y controles de gasto por equipo y funcionalidad; gestión de claves de API y aislamiento de credenciales; registro de solicitudes y respuestas con ocultación de PII en el gateway; transmisión directa y sus complicaciones; fijación de versiones de prompts y modelos; respuesta ante interrupciones de proveedores y los puntos en los que una abstracción multiproveedor presenta limitaciones; y medición de lo que el enrutamiento realmente ahorró, en lugar de lo que se proyectó que ahorraría.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eArquitectura de gateway, aislamiento de credenciales y ocultación de PII\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEnrutamiento por tarea y nivel de calidad con reglas basadas en mediciones\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCadenas de respaldo, almacenamiento en caché con invalidación y control de saturación\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCuotas, controles de gasto y fijación de versiones de modelos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 quirin-llm-gateway-routing-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Quirin crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385013178632,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/quirin-llm-gateway-routing-engineer-book.jpg?v=1787150499"},{"product_id":"csilla-rlhf-human-in-the-loop-data-ops","title":"Csilla - Skill de IA de gerente de anotación de datos de IA","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Csilla en Claude y obtén una responsable de operaciones de datos humanos que corrige la directriz antes de culpar a los anotadores, porque una concordancia baja casi siempre se debe a una rúbrica ambigua.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eCsilla gestiona la capa de datos humanos detrás de los modelos alineados: diseño de programas de anotación y los factores que hacen utilizable una directriz; contratación, cualificación y calibración de anotadores; concordancia entre anotadores y qué hacer cuando es baja; recopilación de datos de preferencias para RLHF y DPO; diseño de comparaciones por pares y sesgo de posición; puntuación basada en rúbricas; recopilación de datos para pruebas de resistencia; aprendizaje activo y muestreo para que los anotadores vean los ejemplos importantes; control de calidad mediante conjuntos dorados, auditorías y revisores de revisores; remuneración, carga de trabajo y bienestar de los anotadores, especialmente con contenido perturbador; gestión de proveedores para el etiquetado externalizado; coste por etiqueta frente al valor; y el registro de procedencia y consentimiento de los datos que un regulador podría solicitar.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDiseño de directrices, cualificación y calibración de anotadores\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDiagnóstico y corrección de la concordancia entre anotadores\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRecopilación de preferencias y comparaciones por pares para RLHF y DPO, control de sesgos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eConjuntos dorados, auditorías, bienestar de los anotadores, procedencia y consentimiento\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 csilla-rlhf-human-in-the-loop-data-ops.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe lo que necesitas → Csilla crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385015701768,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/csilla-rlhf-human-in-the-loop-data-ops-book.jpg?v=1787150498"},{"product_id":"vanja-multilingual-localization-engineer","title":"Vanja - Skill de IA de ingeniería de localización","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eAñade Vanja a Claude y obtén un ingeniero de localización que mide la calidad por idioma, porque el rendimiento en inglés nunca se transfiere como supone la hoja de ruta.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eVanja hace que un producto basado en LLM funcione fuera del inglés: mide la calidad por idioma en lugar de asumir que se transfiere; evalúa la eficiencia de los tokenizadores y la penalización de costes que pagan los sistemas de escritura no latinos; crea conjuntos de evaluación específicos para cada idioma y ciclos de revisión con hablantes nativos; determina cuándo conviene la traducción automática frente a la generación nativa; aplica la memoria de traducción y el glosario dentro de los prompts; adapta el formato a la configuración regional para fechas, números, monedas, direcciones y nombres; gestiona el texto de derecha a izquierda y bidireccional; evita problemas de sistemas de escritura y codificación; realiza búsquedas en corpus multilingües, incluidos embeddings multilingües; emplea un tono y registro culturalmente apropiados; tiene en cuenta las diferencias regionales de cumplimiento sobre lo que un modelo puede decir; considera la latencia y la disponibilidad del modelo por región; y establece un orden de implementación fundamentado en la distribución real de usuarios, no en las preferencias de los ejecutivos.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEvaluación por idioma con ciclos de revisión de hablantes nativos\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEficiencia de los tokenizadores y penalización de costes según el sistema de escritura\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAplicación obligatoria del glosario y la base terminológica, formato según la configuración regional y RTL\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRecuperación multilingüe, cumplimiento regional y orden de implementación\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 vanja-multilingual-localization-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu necesidad → Vanja crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385018093832,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/vanja-multilingual-localization-engineer-book.jpg?v=1787150498"},{"product_id":"odalric-ai-research-engineer","title":"Odalric - Ingeniero de investigación de IA Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntroduce Odalric en Claude y obtén un ingeniero de investigación que ejecuta múltiples semillas y te dirá si el resultado del artículo no se reprodujo a tu escala.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eOdalric convierte artículos en sistemas de producción: lectura crítica de un artículo e identificación de lo que no se reproducirá; reimplementación con un plan de ablaciones; diseño y seguimiento de experimentos; significancia estadística y por qué los resultados con una sola semilla pueden inducir a error; líneas base realmente sólidas en lugar de modelos de paja; presupuesto de cómputo para investigación; fundamentos del entrenamiento distribuido; estrategia de búsqueda de hiperparámetros; comunicación honesta de resultados negativos; contaminación y filtración de benchmarks; la brecha entre la puntuación del benchmark y el valor del producto; criterios para transferir la investigación a producción; decisiones sobre publicación y código abierto; y mantener una agenda de investigación vinculada a un problema de producto en lugar de a la novedad.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLectura crítica de artículos y qué no se reproducirá a tu escala\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAblaciones, múltiples semillas y pruebas de significancia honestas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLíneas base sólidas, presupuesto de cómputo y estrategia de hiperparámetros\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLa contaminación de los benchmarks y la brecha entre la puntuación y el valor del producto\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 odalric-ai-research-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Odalric crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385020125448,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/odalric-ai-research-engineer-book.jpg?v=1787150499"},{"product_id":"fabrizio-ai-forward-deployed-engineer","title":"Fabrizio - Ingeniero de implementación avanzada Skill de IA","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegra Fabrizio en Claude y obtén un ingeniero de despliegue avanzado que crea la evaluación a partir de los propios datos del cliente y comunica la cifra que hace tambalearse el discurso de ventas.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eFabrizio es el ingeniero que trabaja con el cliente y hace que el producto de AI funcione en su entorno: descubre el flujo de trabajo real en lugar del flujo de la demo; accede a los datos y realiza la integración dentro de la red del cliente; revisa la seguridad y los modelos de despliegue en SaaS, VPC y local; crea una evaluación específica para el cliente a partir de sus propios datos; ajusta el prompt y el flujo de procesamiento según sus casos límite; diseña un piloto con criterios de éxito aprobados y firmados por el cliente; gestiona el cambio con las personas cuyo trabajo se ve afectado por el sistema; instrumenta el despliegue para que el valor sea medible; escala los problemas al equipo central de ingeniería con casos reproducibles; decide qué convertir en producto y qué mantener a medida; y le dice honestamente al cliente cuando el producto no es adecuado para su caso de uso.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDescubrimiento del flujo de trabajo real e integración con la red del cliente\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRevisión de seguridad y despliegue en SaaS, VPC y local\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEvaluación basada en los propios datos y casos límite del cliente\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCriterios del piloto aprobados y firmados, gestión del cambio, decidir qué convertir en producto y qué mantener a medida\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 fabrizio-ai-forward-deployed-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Fabrizio crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo paso a paso para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385022353672,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/fabrizio-ai-forward-deployed-engineer-book.jpg?v=1787150500"},{"product_id":"genoveva-ai-adoption-enablement-lead","title":"Genoveva - Responsable de adopción de IA Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntroduce Genoveva en Claude y obtén una responsable de adopción que mide si el trabajo cambió realmente, no cuántas licencias se asignaron.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eGenoveva consigue que una organización use realmente la AI que compró: mide la adopción genuina en lugar del número de licencias; identifica casos de uso de alto valor por función y elimina los de bajo valor; ofrece capacitación y habilitación basadas en roles; crea redes de promotores internos; mantiene bibliotecas de prompts y patrones como si fueran un producto; establece una política de uso aceptable que las personas pueden seguir; aborda el problema de la AI en la sombra y cómo sacarla a la luz; mide la productividad con honestidad, incluidos los casos en los que las mejoras no se materializaron; aborda directamente el miedo por la seguridad laboral en lugar de fingir que no existe; crea ciclos de retroalimentación de los usuarios al equipo de la plataforma; gestiona la asignación y recuperación de licencias; informa a los ejecutivos sobre la adopción y el valor; y distingue entre un despliegue que terminó y uno que cambió la forma de trabajar.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eQué obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLa adopción se mide por los cambios en el trabajo, no por las licencias asignadas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDescubrimiento de casos de uso por función y eliminación de los que no funcionan\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eCapacitación basada en roles, promotores internos y una biblioteca de prompts mantenida\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eAI en la sombra, política de uso aceptable, recuperación de licencias e informes honestos sobre el valor\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 genoveva-ai-adoption-enablement-lead.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 min\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tus requisitos → Genoveva crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente qué obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385023795464,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/genoveva-ai-adoption-enablement-lead-book.jpg?v=1787150500"},{"product_id":"hektor-ai-trust-safety-engineer","title":"Hektor - Especialista en confianza y seguridad Skill de IA","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora Hektor en Claude y obtén un ingeniero de confianza y seguridad que mide la aplicación excesiva con el mismo cuidado que la aplicación insuficiente, porque una contramedida contundente destruye a los usuarios legítimos.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eHektor gestiona la defensa contra abusos y contenido dañino a escala de plataforma para productos de AI: políticas redactadas para que tanto un clasificador como un revisor humano puedan aplicarlas; desarrollo de clasificadores y selección de umbrales según la precisión y la exhaustividad en tráfico real; flujos de trabajo de revisión humana, diseño de colas y bienestar de los revisores; procesos de apelación y revocación; medición tanto de la aplicación excesiva como de la aplicación insuficiente; patrones de abuso coordinado y adversarial; verificación de edad y seguridad de los menores; vías de escalamiento procedimental para contenido ilegal; diferencias legales regionales sobre lo que debe eliminarse; informes de transparencia; respuesta ante incidentes de seguridad; y resultados de equipos de red teaming incorporados a las políticas. Este trabajo se limita a la integridad defensiva de la plataforma.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePolíticas redactadas para que tanto un clasificador como un revisor puedan aplicarlas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eSelección de umbrales según la precisión y la exhaustividad en tráfico real\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eLa aplicación excesiva de medidas se mide con el mismo cuidado que la aplicación insuficiente\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eColas de revisión, bienestar de los revisores, apelaciones e informes de transparencia\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 hektor-ai-trust-safety-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe tu requisito → Hektor crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385025401096,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/hektor-ai-trust-safety-engineer-book.jpg?v=1787150499"},{"product_id":"anselma-chief-ai-officer","title":"Anselma - Director de IA Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIncorpora a Anselma en Claude y obtén una ejecutiva de AI que expone con honestidad el beneficio declarado, cancela las iniciativas que no serán rentables y asigna cada línea de trabajo a un especialista concreto.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eAnselma es la capa de coordinación de toda una cartera de AI. Se encarga de la estrategia empresarial de AI vinculada a los resultados de negocio, de la cartera y de decidir cómo cancelar una iniciativa, de desarrollar frente a comprar frente a ajustar entre proveedores, de la estrategia de modelos y proveedores, incluido el riesgo de concentración, del presupuesto de AI y la economía unitaria a nivel de cartera, del apetito de riesgo de la organización y de dónde no se permite AI en absoluto, de la comunicación con el consejo y los organismos reguladores, del modelo operativo entre una plataforma central y equipos integrados, de la estrategia de talento, de la preparación de los datos como el obstáculo real habitual, de medir el valor obtenido en lugar de los pilotos lanzados y de la frontera entre su función y las del CTO, el CIO y el Chief Data Officer. Ella no desarrolla nada por sí misma: cada línea de trabajo se asigna a un especialista concreto y vuelve a pasar por una revisión.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #EBEDFA; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #2F46DA; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eLo que obtienes\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEstrategia de cartera y disciplina para cancelar iniciativas\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDesarrollar frente a comprar frente a ajustar, riesgo de proveedores y de concentración\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(47,70,218,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eApetito de riesgo y comunicación con el consejo y los organismos reguladores\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#2F46DA; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eMedición del valor obtenido, preparación de los datos y modelo operativo\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 anselma-chief-ai-officer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstalación en menos de 2 minutos\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunciona con Claude, ChatGPT y cualquier chat de AI\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #2F46DA; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#2F46DA; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eCómo instalar\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eDescarga el paquete .skill → abre Claude → pega SKILL.md en las instrucciones de tu proyecto o en el prompt del sistema → describe lo que necesitas → Anselma crea la respuesta. Incluye un ejemplo completo y desarrollado para que veas exactamente lo que obtienes.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58385026842888,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/anselma-chief-ai-officer-book.jpg?v=1787150499"},{"product_id":"chatbot-builder-react","title":"Chatbot Builder Skill for React","description":"\u003cp\u003eMost react chatbot tutorials stop at a demo. The reply lands in one lump after eight seconds, the entire thread is re-sent to the model on every turn, and the key sits in a NEXT_PUBLIC_ variable that Next inlines straight into the browser bundle. It looks fine in a screenshot and falls over in the first week of real use.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eThis is a build guide, not a system prompt. You drop the file into your project, open it with Claude Code or Cursor, and it works through the architecture with you: streaming with the Fetch ReadableStream reader, an AbortController wired to stop, an optimistic user message with tokens appended to it, a list that does not re-render every bubble on every token, autoscroll that stops fighting a reader who scrolled up, markdown and code blocks, the key behind a route handler, history in localStorage and then in a real backend, and a token budget for the day the thread gets long.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eBuy it once and it is yours to keep. No subscription, no runtime dependency, and nothing stopping you reusing it on the next project or editing it as your codebase moves.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58693470486792,"sku":null,"price":14.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-react-1.png?v=1789397346"},{"product_id":"chatbot-builder-python","title":"Skill para crear chatbots en Python: Flask y Django","description":"\u003cp\u003eBusca cómo hacer un chatbot en Python y obtendrás un script de quince líneas que imprime toda la respuesta después de nueve segundos sin hacer nada. Lo que no te cuenta es que un trabajador síncrono de Gunicorn queda bloqueado durante toda la duración de cada flujo abierto, que un generador de Flask pierde el contexto de la solicitud en cuanto produce un valor, que la conversación no puede vivir en la cookie de sesión y que un limitador de velocidad en memoria cuenta por separado en cada trabajador.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEsta es una guía de implementación, no un prompt del sistema. Coloca el archivo en tu proyecto, ábrelo con Claude Code o Cursor y trabajará contigo en el diseño: la ruta de Flask y la vista de Django una junto a la otra, eventos enviados por el servidor porque WSGI bloquea, cuándo ASGI o Channels son en cambio la respuesta honesta, almacenamiento de la conversación en el ORM, Celery para el trabajo lento y nunca para los tokens, limitación de velocidad por usuario, reintentos con espera progresiva, Pydantic para la salida estructurada y un despliegue con Gunicorn o Uvicorn que no se trague el flujo.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eCon una sola compra, es tuyo para siempre. Sin suscripción, sin cuenta y sin límite para reutilizarlo en distintos proyectos.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58693470552328,"sku":null,"price":14.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-python-1.png?v=1789388364"},{"product_id":"chatbot-builder-wordpress","title":"Chatbot Builder Skill for WordPress","description":"\u003cp\u003eMost WordPress chat tutorials end at a box posting to admin-ajax.php with the API key sitting in an enqueued script. A wordpress chatbot plugin built that way hands the key to anyone who opens view source, returns 403 the moment a page cache serves yesterday's nonce, and cannot stream a token, because wp_remote_post only returns once the whole body has arrived.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eThis is a build guide, not a plugin. You put the file in your project and open it with Claude Code or Cursor, it asks which WordPress and PHP version you are on, whether the widget is public, and where your content lives. Then it builds with you: the header block and activation hook, a settings page writing to wp_options, register_rest_route with a real permission_callback, nonce and capability checks, a shortcode and a block, transients, and WP_Query for your posts.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eOne purchase, yours permanently. No subscription. The file stays in your repo and works again on the next client site.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58693470650632,"sku":null,"price":14.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-wordpress-1.png?v=1789397347"},{"product_id":"chatbot-builder-spring-boot","title":"Chatbot Builder Skill for Spring Boot and Java","description":"\u003cp\u003eMost chatbot spring boot examples are a RestTemplate call in a controller that returns the whole reply at once, with the key sitting in application.properties. It compiles and it demos. Then the first real user waits eleven seconds looking at nothing, the second gets a 500 because the provider rate limited you, a retry replays tokens the browser already rendered, and the key is in git history.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eThis is a build guide, not a library. You open it with Claude Code or Cursor in your own project and it asks which Boot and Java version you run, whether the app is reactive or plain MVC, and where state should live. Then it builds with you: records for the DTOs, WebClient parsing the provider's SSE frames, a controller returning Flux over text event stream or an SseEmitter if you are not reactive, Redis with a TTL reset each turn, resilience4j, and the key bound through configuration properties.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eOne payment and it is yours. No subscription and no seat. The file lives in your repository and is still there for the next service.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58693470716168,"sku":null,"price":14.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-spring-boot-1.png?v=1789397346"},{"product_id":"chatbot-builder-nodejs","title":"Chatbot Builder Skill for Node.js","description":"\u003cp\u003eThe average node js chatbot tutorial ends the moment a reply appears. Nobody mentions that the compression middleware in front of the route holds every chunk, that res.write returns false when the socket is full, that closing the browser tab leaves the model call running and billing, or that a stream which throws after the first byte cannot change its status code and leaves the socket open until a proxy times it out.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eThis is a build guide, not a system prompt. Put the file in your project, open it with Claude Code or Cursor, and it works through the backend with you: an Express or Fastify route that streams, flushed headers, backpressure handled properly, an abort wired to client disconnect, conversation state in Redis or Postgres with a trim strategy, a tool calling loop that reassembles fragmented arguments, error handling that always ends the response, and the time limit that kills long streams on serverless.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003ePay once and the file is yours for good. Nothing to subscribe to, nothing phoning home, and no reason you cannot reuse it on the next service.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58693470781704,"sku":null,"price":14.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-nodejs-1.png?v=1789397311"},{"product_id":"chatbot-builder-telegram","title":"Chatbot Builder Skill for Telegram","description":"\u003cp\u003eSearch how to make a telegram bot and every guide stops at the same three lines: message BotFather, copy the token, echo the message back. That gets a bot into a chat, not one that survives real users. It never says whether to poll or run a webhook, where the token should live, or what happens the instant two people message it at once and an in-memory dictionary is standing in for state.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eThis is a build guide, not a chat script. Put the file in your project, open it with Claude Code or Cursor, and it works through the real build with you: BotFather registration with privacy mode explained, the webhook versus long-polling call made against your actual infrastructure instead of a default, per-chat state kept in a database instead of memory, update handling that does not double-process, and a deploy that keeps the connection alive.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eOne purchase and it stays yours. No subscription, no account, and no limit on reusing it across projects.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58716260958472,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-telegram-1.png?v=1789397346"},{"product_id":"chatbot-builder-discord","title":"Chatbot Builder Skill for Discord","description":"\u003cp\u003eSearch create a bot in discord and you get an application in the Developer Portal, a bot token, and an invite link. That gets a bot to join a server. It does not explain why the bot then cannot read message content, why member events never fire, or why a slash command that works in one server is invisible everywhere else.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eThis is a build guide, not a starter script. Put the file in your project, open it with Claude Code or Cursor, and it works through the real build with you: gateway intents matched to what the bot actually needs instead of everything by default, slash commands registered as guild commands first for instant testing before going global, an interaction handler that replies or defers inside Discord's three-second window, and a reconnect-safe process that stays up.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eOne purchase and it stays yours. No subscription, no account, and no limit on reusing it across projects.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58716261122312,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-discord-1.png?v=1789397311"},{"product_id":"chatbot-builder-whatsapp","title":"Chatbot Builder Skill for WhatsApp","description":"\u003cp\u003eSearch whatsapp bot python and you get a Twilio sandbox demo that sends one message back. It never mentions the 24-hour customer service window that breaks a follow-up feature in production, the webhook verification handshake Meta requires before any message arrives, or the honest tradeoff between the direct Cloud API and a provider like Twilio.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eThis is a build guide for the integration itself, not a system prompt for what the bot says. Put the file in your project, open it with Claude Code or Cursor, and it works through the real build with you: Meta Business verification and phone number setup, a webhook that passes the challenge-token handshake, message handling built around the 24-hour session window with pre-approved templates outside it, and delivery-status tracking so a failed send is never mistaken for a successful one.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eOne purchase and it stays yours. No subscription, no account, and no limit on reusing it across projects.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58716261777672,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chatbot-builder-whatsapp-1.png?v=1789397347"}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/collections\/ai-agents-llm-ops-skills.jpg?v=1787734700","url":"https:\/\/kissmyskills.com\/es\/collections\/ai-agents-llm-ops-skills.oembed?page=2","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}