Creación de Skills y lógica reutilizable
Contenido del curso
Creación de Skills y lógica reutilizable
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Francisco Jorge
Cesar Coronel
Andriuws Lima
Carlos Orozco
JESUS DANIEL MALMA MONTAÑO
Sergio Baudilio Pinilla Martinez
Pedro Jesus Hincapie Garcia
Kenneth Angulo L
HERNANDO RAMIREZ
Ulqernesh Karvenae
Adrian Martín Bethencourt
Wilson Neftali Mundo Alonzo
Kenneth Angulo L
Rene Ramirez
Evelyn Buitrago Leal
Daniel Alfredo García Serna
Andrés Muñoz
Gerson Antonio Cabrera
Cristian Contreras
Bryan Ernesto Mónico Doradea
Mayckol Cruzado Ordoñez
Thomas Jeffery
Gerson Luciano Celis
Roberto Ernesto Ramos Martinez
JESUS DANIEL MALMA MONTAÑO
Victor Silva
Orlando Reyes
Los tokens se consumen mas en codex cli o en codex app (desktop)?
buena pregunta, quisiera sabre la respuesta también
El consumo de tokens no depende de la interfaz, sino de la cantidad de contexto que envías en cada llamada. Si tus skills están bien fragmentadas y son modulares, evitas enviar código innecesario que solo infla los tokens utilizados.
hice un SKILL para un score según la importancia de la noticia ". El puntaje será reproducible: fuente 40%, autor 30%, tráfico/alcance 30%, con confidence para separar datos medidos de estimaciones."
La skill calcula un importance_score de 0 a 100 usando:
Incluye además:
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name: ai-radar-importance-scoring
description: Use when AI Radar needs to score, rank, compare, or save artificial intelligence news signals by importance, source authority, author reputation, audience traffic, reach, visits, popularity, or evidence strength.
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# AI Radar Importance Scoring
## Overview
Score each AI Radar news signal from 0 to 100 using three factors:
- source importance: 40 points
- author reputation: 30 points
- traffic or audience reach: 30 points
Prefer measured evidence. If traffic or author data is unavailable without paid tools, use transparent heuristics and lower score\_confidence.
## Workflow
1. Inspect the repo contract before changing files.
2. For each signal, collect or infer:
- source name and URL;
- author name, if present;
- traffic/reach evidence, if public and free;
- notes explaining the score.
3. Do not use paid APIs, paid traffic databases, scraping behind login, or external model services.
4. Run scripts/score\_signal.py for deterministic scoring when signal metadata is available.
5. Add scoring fields to each signal:
{ "importance\_score": 82, "score\_confidence": "medium", "score\_breakdown": { "source\_importance": 36, "author\_reputation": 22, "traffic\_reach": 24 }, "score\_notes": \[ "AP News is a high-authority wire source.", "Author reputation was inferred from byline presence only.", "Traffic was estimated from outlet-level reach, not article analytics." ] }
## Scoring Rules
### Source Importance, 0-40
- 36-40: primary source or top-tier wire/global outlet, e.g. official company/regulator blog, AP, Reuters.
- 28-35: respected technology/business outlet with editorial standards, e.g. TechCrunch, The Verge, MIT Technology Review, Bloomberg, Financial Times.
- 18-27: niche but credible outlet, specialist blog, university lab, analyst publication.
- 8-17: aggregator, repost, lightly edited secondary coverage.
- 0-7: unknown, unverifiable, social-only, or low-context source.
### Author Reputation, 0-30
- 26-30: named reporter/researcher with recognized beat expertise or primary institutional author.
- 18-25: named author with relevant publication history, but not clearly field-leading.
- 10-17: named author with limited visible reputation or unclear specialization.
- 5-9: staff/editorial byline with no named author.
- 0-4: anonymous, unverifiable, or missing author.
### Traffic Or Reach, 0-30
- 26-30: major global outlet/platform, official post from a large AI lab, regulator, or hyperscaler; likely very high reach.
- 18-25: large technology/business outlet or widely cited specialist source.
- 10-17: niche outlet with credible but limited audience.
- 4-9: small site, repost, or unknown audience.
- 0-3: no audience evidence and low discoverability.
Use article-level traffic only when available from free public evidence. Otherwise score outlet-level reach and state that in score\_notes.
## Confidence
- high: source, author, and traffic/reach are supported by direct or strong public evidence.
- medium: source is clear, but author or traffic is inferred.
- low: two or more factors are inferred or unknown.
## Output Contract
If an AI Radar contract exists, extend it minimally rather than replacing it. Add optional fields:
- importance\_score: integer 0-100
- score\_confidence: high, medium, or low
- score\_breakdown.source\_importance: integer 0-40
- score\_breakdown.author\_reputation: integer 0-30
- score\_breakdown.traffic\_reach: integer 0-30
- score\_notes: array of strings
## Common Mistakes
- Do not claim exact traffic unless the source provides exact article analytics.
- Do not treat social virality as traffic unless there is direct evidence.
- Do not over-score anonymous articles from major outlets; source and author are separate factors.
- Do not hide uncertainty. Use score\_confidence and notes.
QUITEN ESAS PREGUNTAS!!!!!!!!!!!!!!!!
Brainstorming skill: Obliga al agente a diseñar antes de codear — hace preguntas de una en una, propone 2-3 enfoques con trade-offs, y no toca implementación hasta que apruebes el spec. Evita que Codex/Claude asuma y genere código mal orientado.
Un prompt: Le dice a la IA que hacer. Un Skills ; Le dice a la IA como debe hacerlo siempre
Tal cual, y la skill (habilidad) puede ser re utilizada muchas veces.
Resume los pasos que acabas de seguir para convertir noticias recientes de AI en señales estructuradas de AI.
Convierte estos pasos en una skill, para que la proxima vez que yo te pida noticias automaticamente sepas que hacer.
Para los que tenemos varios proyectos, se debe mover la carpeta de ai-radar-signals a una creada previamente skills/ai-radar-signals y en el AGENTS.MD colocar:
## Skills Del Proyecto
Este repositorio incluye skills locales en la carpeta skills/.
Cuando el usuario pida noticias recientes de inteligencia artificial, novedades de IA, ultimos lanzamientos de IA o señales de AI Radar, usa la skill local skills/ai-radar-signals/SKILL.md.
Esa skill define el flujo para convertir noticias recientes en señales estructuradas con:
- fuente,
- evidencia,
- impacto,
- accion,
- estado.
Antes de responder sobre noticias recientes, busca informacion actual y usa el formato de señales definido por esa skill.
Luego de grabar y reiniciar, al ingresar al proyecto le digo:
carga el archivo AGENTS.md
Ve y busca noticias de AI y guardalas
npx skills add Ulternae/zcorvus-icons-skill --skill zcorvus-icons
Desarrolle esta skill en conjunto con ICONS en donde podrás usar iconos de una forma sencilla en tu app
Hola, el full access de Codex es solo a editar en el repositorio actual o a cualquier lugar de mi ordenador donde llegue la terminal? Gracias
yo le he trasladado rutas de otros lugares como la carpeta de descargas u otros proyectos para que tome referencia y con ese full access puede acceder entonces si le estas dando acceso completo
Los permisos se asginan solamente para la carpeta que estamos trabajando (y sus respectivas subcarpetas)
Excelente profesor!
El skill creado es para identificar sesgos. Da un nivel de sesgo a la noticia, indica como beneficia a la fuente. Me permite decidir si quiero reemplazar una noticia de alto sesgo.
Los pasos fueron, clasificar el sesgo, identificar beneficiado y perjudicados, revisar las cinco noticias, buscar y evaluar reemplazos, reclasificar las noticias, actualizar el contrato, validar el resultado.
📚 CLASE: CÓMO CREAR SKILLS REUTILIZABLES EN CODEX
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🎯 IDEA PRINCIPAL
Una skill convierte una tarea repetitiva en una capacidad reutilizable que Codex puede ejecutar siguiendo instrucciones y recursos definidos.
La idea importante es pasar de “explicarle cada vez qué hacer” a construir una capacidad que puedas invocar repetidamente.
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⚡ RESUMEN ULTRA RÁPIDO
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🔑 LO IMPORTANTE
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🧩 MODELO MENTAL
Tarea repetitiva → Procedimiento → Skill → Invocación → Resultado → Mejora
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🚀 ACCIONES PARA HOY
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🟣 VENTAJA PROFESIONAL
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📝 CIERRE
Un principiante vuelve a explicar la misma tarea cada vez que usa IA.
Un profesional convierte los procesos repetitivos en capacidades reutilizables que mejoran con cada ejecución.
La oportunidad está en identificar qué haces repetidamente y enseñárselo al agente una sola vez.
Creamos una skill de Codex llamada ai-radar-reels-content.
Esta skill sirve para convertir las señales diarias de AI Radar en guiones para Reels o videos cortos. Toma las noticias ya normalizadas, selecciona las 5 más relevantes por impacto para builders y genera un guion en español con hook, explicación, visual sugerido,
texto en pantalla, acción concreta y fuentes.
Lo importante es que no inventa noticias: trabaja sobre el snapshot diario de AI Radar y mantiene la trazabilidad con las fuentes. En la práctica, nos ayuda a pasar de “tenemos señales verificadas” a “tenemos contenido listo para comunicar en redes”.
Yo hice estos 2 skills:
$analyze-ai-radar-impact analiza esta noticia y dime qué áreas afecta y a quién debería interesarle.
La skill:
- clasifica áreas afectadas;
- distingue impacto directo e indirecto;
- evalúa horizonte, magnitud y confianza;
- identifica audiencias concretas;
- recomienda watch, evaluate o act;
- separa hechos respaldados de inferencias;
- aprovecha impact y action.audience del contrato actual sin modificar su versión.
$recommend-ai-radar-actions dime qué podemos hacer ante esta noticia y cuál sería el primer paso.
La skill puede recomendar:
- actuar;
- hacer una prueba limitada;
- prepararse;
- monitorear;
- recopilar más evidencia;
- no actuar por ahora.
Cada opción incluye responsable, viabilidad, esfuerzo, riesgo, plazo, indicador de éxito y condición para detenerse. Además, no ejecuta acciones externas sin autorización.
las skills son guardadas de manera global o por proyecto?
Se guardan de forma global en el directorio .codexskills, lo que permite que Codex las descubra y cargue automáticamente en cualquier sesión futura.
A diferencia de las reglas generales de un repositorio específico (como Agency.md), una skill empaqueta un flujo reutilizable que vive a nivel de usuario para acompañarte en distintos proyectos.
cual es el tema de la terminal que usa el instructor? tengo una mac y quisiera usar el mismo tema de la terminal
Bryan, antes de obsesionarte con la estética, piensa: ¿buscas velocidad visual o solo que se vea bien en tu escritorio? La mayoría de los instructores usamos Oh My Zsh con el tema Powerlevel10k para tener contexto inmediato en la línea de comandos.
¿Qué información específica de tus archivos o ramas de Git necesitas tener siempre a la vista para trabajar más rápido?
Usa WARP combina terminal e IDE para que sea mas visual:
En este caso lo utilice para un proyecto personal y hice un skill que me ayude a generar datos de prueba para probar las diferentes funcionalidades de mi web
Yo le pedí que cree una skill de generación de post de linkedin luego de investigar las noticias, aquí el resultado:
🚨 Cinco señales muestran hacia dónde se está moviendo la inteligencia artificial:
1️⃣ La regulación ya entró en producción.
Desde el 2 de agosto, la UE aplica obligaciones de transparencia para determinados agentes y contenidos generados con IA. Ya no basta con escribir una política: hay que revisar
interfaces, etiquetado, trazabilidad y responsabilidades.
2️⃣ La ciberseguridad se vuelve agentiva.
Microsoft abrió la vista previa de Project Perception, un sistema de agentes diseñado para correlacionar señales, razonar sobre vulnerabilidades y responder a velocidad de
máquina. Sus métricas son prometedoras, aunque todavía requieren validación independiente.
3️⃣ El nuevo benchmark es el coste por tarea.
Los modelos Gemini Flash presentados por Google compiten en eficiencia, latencia, uso de herramientas y especialización. Para los builders, medir únicamente la calidad de
respuesta ya no es suficiente: también importan tokens, reintentos, duración y coste total.
4️⃣ Los asistentes comienzan a actuar.
Meta AI ya puede conectarse con correo y calendario, crear planes y mantener tareas recurrentes en mercados seleccionados. Cuanta más autonomía tenga un agente, más importantes
serán los permisos mínimos, las confirmaciones y el historial de acciones.
5️⃣ La portabilidad dejó de ser opcional.
GitHub Models fue retirado el 30 de julio. Los productos acoplados a un único endpoint quedan expuestos a migraciones urgentes. Una capa de abstracción y pruebas de continuidad
ya son requisitos prácticos, no refinamientos arquitectónicos.
Mi conclusión:
sujetos a controles reales.
Para quienes construimos productos, la pregunta cambia:
Fuentes: Comisión Europea (https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/faq), Microsoft (https://blogs.microsoft.com/blog/2026/07/27/rethinking-security-for-the-age-of-ai/),
Google (https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/), Meta
(https://about.fb.com/news/2026/07/meta-ai-muse-spark-doesnt-just-think-it-acts/) y GitHub
(https://github.blog/changelog/2026-07-01-github-models-is-being-fully-retired-on-july-30-2026/).
En referencia a mi skill:
Agrege dos variables adicionales a la skill de busqueda, ahora amplia la busqueda a portales de europa,oriente medio, asia y africa y busca informacion en ONG que promueven el uso de IA y el desarrollo de aplicaciones sin internet para fines educativos.
Luego lo convertir en skill y lo agrege al flujo, con esto ademas de tener informacion confiable conocemos hacia donde apunta las investigaciones, es informacion que aun no se divulga por grandes corporaciones porque no son relevantes a su modelo de negocio o pueden ser un riesto para su operacion con nuestro desarrollos
q tal n
POR FAVOR QUITEN LAS PREGUNTAS, QUE INTERRUMPEN LOS VIDEOS
Hola, Víctor. En mi caso me ayudan aquellas preguntas que no se refieren a AI Radar, ejemplo: comando /skills que lista las skills disponibles; .codex/skills, que es donde Codex guarda las skills, son propias de Codex.
En un inicio pensaba lo mismo que tú.
