Latest Agent Skills

Consume APIs from the frontend with TanStack Query, fetch, or SWR, including caching, refetching, optimistic updates, and error handling.

Integrate REST APIs in Python using requests, httpx, or official SDKs, handling authentication, rate limiting, pagination, and errors.

Analiza series temporales: tendencia, estacionalidad y pronóstico con Prophet, statsmodels y ML, incluyendo descomposición, tests de estacionariedad y evaluación contra baselines.

Guides creating clean, reproducible Jupyter notebooks with structured workflows, best practices, and IPython magic for analysis and presentation.

Escribe TypeScript estricto con tipos que ayudan: interfaces, genéricos, satisfies y uniones discriminadas, y resuelve errores de tipos.

Guides end-to-end testing of frontend applications using Playwright or Cypress, covering multi-page user flows in real browsers, API mocking, and CI integration.

Guides choosing between Tailwind, CSS Modules, and global CSS with BEM, and implementing responsive layouts with Grid, Flexbox, and Container Queries.

Organiza y guarda memoria en Engram automáticamente, clasificando cada conocimiento por tipo y área, y consultando el contexto al iniciar sesión.

Connect to PostgreSQL, MySQL, SQLite, and SQL Server databases using SQLAlchemy, Pandas, and DuckDB. Read and write tables, manage sessions, and handle connection strings securely.

Guía para elegir y aplicar tests de hipótesis con SciPy, verificando supuestos, interpretando p-values y tamaño del efecto, y evitando falsos positivos.

Orquesta el ecosistema de agentes: decide qué modelo o tier usar, delega tareas a sub-agentes especializados y planifica arquitectura técnica.

Extrae transcripciones de videos de YouTube y genera resúmenes estructurados con timestamps y análisis temático.

Crea y gestiona entornos Python reproducibles con venv, pip, Poetry o Conda, aislando dependencias y configurando variables de entorno para evitar conflictos.

Guides agents to delegate tasks to specialized sub-agents using a decision tree and automatic triggers, with recursive spawning and integration with an agent-router MCP.

Crea gráficos profesionales con Matplotlib, Seaborn y Plotly, desde exploración rápida hasta visualizaciones publicables, eligiendo el tipo de gráfico adecuado para cada historia de datos.

Automated security auditing covering SAST, DAST, dependency scanning, secret detection, container hardening, and compliance checks before deployments or when integrating new dependencies.

Configures and troubleshoots network infrastructure: DNS records, reverse proxies, SSL certificates, firewalls, CDNs, and load balancers.

Escribe tests de frontend centrados en el usuario con Vitest, Testing Library y Playwright, cubriendo unit, integración y E2E, y configura el runner de tests.

Sets up Git-based version control for data science projects, handling notebooks, datasets, and pipelines with DVC and nbstripout.

Enforces a mandatory pre-commit/pre-PR testing gate: detects the test stack, runs the full suite, fixes failures, creates minimal tests when none exist, and verifies coverage before allowing commits.

Defines the LEND.AI assistant persona: identity, tone, and interaction rules for a Spanish-speaking senior mentor that teaches while working, questions decisions, and requires confirmation before acting.

Designs and implements enterprise GitOps workflows: branching strategies, release automation, semantic versioning, conventional commits, and git hooks.

Guides frontend development with React, TypeScript, and modern tooling, enforcing component-first, mobile-first, and testing practices.

Containeriza aplicaciones con Docker: crea Dockerfiles multi-stage, docker-compose.yml, y manifiestos de Kubernetes, optimiza imágenes y depura contenedores.

Define and enforce data schemas and quality checks using pandera, Great Expectations, or manual assertions, with clear error handling and documentation.

Diseña infraestructura cloud como código con Terraform, cubriendo AWS, GCP y Azure, incluyendo arquitecturas serverless, VPC, bases de datos administradas y optimización de costos.

Diseña estrategias de backup, disaster recovery, RPO/RTO, restauración y continuidad de negocio para servicios y bases de datos.

Sincroniza el registro central de skills con AGENTS.md y registry/AGENT_REGISTRY.md, detectando skills huérfanas o faltantes y auditando el ecosistema.

Define el protocolo de mentor senior para LEND.AI: gestiona el perfil del usuario, enseña conceptos con voz rioplatense y actualiza la documentación del proyecto.

Guarda y consulta información en Engram automáticamente para mantener contexto entre sesiones, optimizando el uso de tokens y delegando exploración compleja.

Creates professional GitHub issues—bug reports, feature requests, and technical tasks—with clear context, acceptance criteria, and labels for immediate action.

Profiles datasets automatically to assess data quality, structure, and completeness, generating reports with ydata-profiling, pandera, or manual pandas methods.

Analyzes project memory and git history to track improvements, update documentation, and generate LinkedIn content drafts after significant sessions.

Crea nuevas skills para el ecosistema siguiendo el estándar Agent Skills, con template, estructura de carpetas y registro automático.

Diagnose and eliminate performance bottlenecks across web, API, database, and code with load testing, profiling, and optimization techniques.

Construye pipelines ETL/ELT con Pandas: extracción, transformación y carga de datos con logging, manejo de errores, idempotencia y opciones de orquestación.

Define business questions before starting data analysis to ensure the analysis is meaningful and aligned with business goals.

Limpia datasets crudos eliminando nulos, duplicados, outliers e inconsistencias de tipos, con estrategias de imputación y pipelines reproducibles.

Analiza datasets con Pandas y NumPy: explora distribuciones, correlaciones y patrones, y aplica tests de hipótesis para extraer conocimiento no obvio.

Extrae datos de sitios web de forma ética usando requests, BeautifulSoup, Selenium o Playwright, respetando robots.txt y aplicando rate limiting.

Analiza datos en bases de datos relacionales con consultas SQL eficientes y legibles, incluyendo joins, window functions, CTEs y subqueries, para extraer insights directamente de la base de datos.

Generates and maintains project documentation: Google-style docstrings, README, architecture docs, and ADRs, with a mandatory post-task review gate to keep docs current.

Runs an adversarial code review with two blind judges analyzing the same code from opposing perspectives to find flaws before production.

Lee y escribe datos en múltiples formatos con Pandas — CSV, Excel, Parquet, JSON, Feather — y elige el formato óptimo según el caso.

Documenta, versiona y cierra proyectos de análisis de datos para que queden ordenados y reproducibles en el futuro.

Guides data analysis, EDA, and ML tasks by teaching, diagnosing MCPs, and deciding with the user, offering multiple options and documenting decisions.

Escribe mensajes de commit, PRs e issues con tono humano en español rioplatense o técnico en inglés, siguiendo reglas de atomicidad, límite de 300 líneas y verificación previa de tests.

Formaliza una idea como propuesta de cambio antes de invertir tiempo en especificaciones y diseño, alineando contexto, alternativas, impacto y criterios de éxito.

Guía a un usuario nuevo a través de un ciclo SDD completo, aplicando un cambio real en su proyecto para aprender haciendo.

Explora el código y el dominio del problema antes de proponer un cambio, documentando hallazgos y recomendaciones.

Consolidates completed SDD changes by syncing delta specs, merging changes, updating the CHANGELOG, and persisting final state.

Entrena modelos de machine learning con Scikit-learn, LightGBM y XGBoost, desde un baseline hasta un modelo productivo con validación robusta y explicabilidad.

Verifica la reproducibilidad y consistencia de un análisis de datos antes de presentarlo, validando contra la pregunta original y documentando limitaciones.

Define el enfoque, las herramientas y el pipeline de análisis antes de escribir código, eligiendo entre SQL, Python o un enfoque híbrido según la pregunta y los datos.

Diseña y optimiza pipelines de CI/CD para GitHub Actions y GitLab CI, incluyendo automatización de tests, linting, builds y deploys.

Verifica que una implementación cumpla los specs del ciclo SDD ejecutando tests reales, revisando cobertura y emitiendo un veredicto de aprobación o rechazo.

Convierte especificaciones aprobadas en un plan técnico detallado, documentando decisiones de arquitectura, flujo de datos y cambios de archivos.

Limpia y transforma texto en DataFrames usando expresiones regulares: extrae emails, teléfonos, fechas y precios, valida formatos como CUIL o CBU, y maneja datos inconsistentes con opciones de fuzzy matching.

Escribe tests en Go con la biblioteca estándar: unitarios, table-driven, con mocks y cobertura, incluyendo modelos Bubbletea con teatest.

Splits oversized pull requests into sequential, reviewable chunks under 300 lines using stacked PRs or feature branch chains, with dependency tracking and review budget management.