# Skill Seekers [English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md) | [日本語](README.ja.md) | [한국어](README.ko.md) | Español | [Français](README.fr.md) | [Deutsch](README.de.md) | [Português](README.pt-BR.md) | [Türkçe](README.tr.md) | [العربية](README.ar.md) | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md) > ⚠️ **Aviso de traducción automática** > > Este documento ha sido traducido automáticamente por IA. Aunque nos esforzamos por garantizar la calidad, pueden existir expresiones inexactas. > > ¡Ayúdanos a mejorar la traducción a través de [GitHub Issue #260](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/issues/260)! Tu retroalimentación es muy valiosa para nosotros. [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases) [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://modelcontextprotocol.io) [](tests/) [](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://skillseekersweb.com/) [](https://x.com/_yUSyUS_) [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) **🧠 La capa de datos para sistemas de IA.** Skill Seekers convierte sitios de documentación, repositorios de GitHub, PDFs, videos, notebooks, wikis y más de 10 tipos de fuentes adicionales en activos de conocimiento estructurado, listos para potenciar AI Skills (Claude, Gemini, OpenAI), pipelines RAG (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) y asistentes de programación con IA (Cursor, Windsurf, Cline) en minutos, no en horas. > 🌐 **[Visita SkillSeekersWeb.com](https://skillseekersweb.com/)** - ¡Explora más de 24 configuraciones predefinidas, comparte tus configuraciones y accede a la documentación completa! > 📋 **[Ver hoja de ruta y tareas de desarrollo](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** - ¡134 tareas en 10 categorías, elige cualquiera para contribuir! ## 🌐 Ecosistema Skill Seekers es un proyecto multi-repositorio. Aquí es donde vive todo: | Repositorio | Descripción | Enlaces | |------------|-------------|---------| | **[Skill_Seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)** | CLI principal y servidor MCP (este repo) | [PyPI](https://pypi.org/project/skill-seekers/) | | **[skillseekersweb](https://github.com/yusufkaraaslan/skillseekersweb)** | Sitio web y documentación | [Web](https://skillseekersweb.com/) | | **[skill-seekers-configs](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs)** | Repositorio de configuraciones comunitarias | | | **[skill-seekers-action](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-action)** | GitHub Action para CI/CD | | | **[skill-seekers-plugin](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-plugin)** | Plugin para Claude Code | | | **[homebrew-skill-seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/homebrew-skill-seekers)** | Homebrew tap para macOS | | > **¿Quieres contribuir?** ¡Los repos del sitio web y configuraciones son excelentes puntos de partida para nuevos colaboradores! ## 🧠 La capa de datos para sistemas de IA **Skill Seekers es la capa universal de preprocesamiento** que se ubica entre la documentación sin procesar y cada sistema de IA que la consume. Ya sea que estés construyendo Claude Skills, un pipeline RAG con LangChain o un archivo `.cursorrules` para Cursor, la preparación de datos es idéntica. Lo haces una vez y exportas a todos los destinos. ```bash # Un comando → activo de conocimiento estructurado skill-seekers create https://docs.react.dev/ # o: skill-seekers create facebook/react # o: skill-seekers create ./my-project # Exportar a cualquier sistema de IA skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI Skill (ZIP) skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules ``` ### Lo que se genera | Salida | Destino | Para qué sirve | |--------|---------|-----------------| | **Claude Skill** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code, Claude API | | **Gemini Skill** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini | | **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o, asistentes personalizados | | **LangChain Documents** | `--target langchain` | Cadenas QA, agentes, recuperadores | | **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | Motores de consulta, motores de chat | | **Haystack Documents** | `--target haystack` | Pipelines RAG empresariales | | **Pinecone-ready** (Markdown) | `--target markdown` | Carga de vectores | | **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--format chroma/faiss/qdrant` | Bases de datos vectoriales locales | | **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → copiar | Contexto IA del IDE Cursor | | **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → copiar | VS Code, IntelliJ, Vim | ### Por qué es importante - ⚡ **99% más rápido** — Días de preparación manual → 15–45 minutos - 🎯 **Calidad de AI Skill** — Archivos SKILL.md de más de 500 líneas con ejemplos, patrones y guías - 📊 **Fragmentos listos para RAG** — Fragmentación inteligente que preserva bloques de código y mantiene el contexto - 🎬 **Videos** — Extrae código, transcripciones y conocimiento estructurado de YouTube y videos locales - 🔄 **Multi-fuente** — Combina 17 tipos de fuentes (docs, GitHub, PDFs, videos, notebooks, wikis y más) en un solo activo de conocimiento - 🌐 **Una preparación, todos los destinos** — Exporta el mismo activo a 16 plataformas sin volver a extraer - ✅ **Probado en producción** — Más de 2.540 tests, más de 24 presets de frameworks, listo para producción ## 🚀 Inicio rápido (3 comandos) ```bash # 1. Instalar pip install skill-seekers # 2. Crear skill desde cualquier fuente skill-seekers create https://docs.django.com/ # 3. Empaquetar para tu plataforma de IA skill-seekers package output/django --target claude ``` **¡Eso es todo!** Ahora tienes `output/django-claude.zip` listo para usar. ### Otras fuentes (17 soportadas) ```bash # Repositorio de GitHub skill-seekers create facebook/react # Proyecto local skill-seekers create ./my-project # Documento PDF skill-seekers create manual.pdf # Documento Word skill-seekers create report.docx # Libro electrónico EPUB skill-seekers create book.epub # Jupyter Notebook skill-seekers create notebook.ipynb # Especificación OpenAPI skill-seekers create openapi.yaml # Presentación PowerPoint skill-seekers create presentation.pptx # Documento AsciiDoc skill-seekers create guide.adoc # Archivo HTML local skill-seekers create page.html # Feed RSS/Atom skill-seekers create feed.rss # Página de manual skill-seekers create curl.1 # Video (YouTube, Vimeo o archivo local — requiere skill-seekers[video]) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial # ¿Primera vez? Instala automáticamente las dependencias visuales con detección de GPU: skill-seekers video --setup # Wiki de Confluence skill-seekers confluence --space TEAM --name wiki # Páginas de Notion skill-seekers notion --database-id ... --name docs # Exportación de chat de Slack/Discord skill-seekers chat --export-dir ./slack-export --name team-chat ``` ### Exportar a todas partes ```bash # Empaquetar para múltiples plataformas for platform in claude gemini openai langchain; do skill-seekers package output/django --target $platform done ``` ## ¿Qué es Skill Seekers? Skill Seekers es la **capa de datos para sistemas de IA**. Transforma 17 tipos de fuentes —sitios web de documentación, repositorios de GitHub, PDFs, videos, Jupyter Notebooks, documentos Word/EPUB/AsciiDoc, especificaciones OpenAPI, presentaciones PowerPoint, feeds RSS, páginas de manual, wikis de Confluence, páginas de Notion, exportaciones de Slack/Discord y más— en activos de conocimiento estructurado para cualquier destino de IA: | Caso de uso | Lo que obtienes | Ejemplos | |-------------|-----------------|----------| | **AI Skills** | SKILL.md completo + referencias | Claude Code, Gemini, GPT | | **Pipelines RAG** | Documentos fragmentados con metadatos enriquecidos | LangChain, LlamaIndex, Haystack | | **Bases de datos vectoriales** | Datos pre-formateados listos para carga | Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS | | **Asistentes de programación con IA** | Archivos de contexto que tu IDE IA lee automáticamente | Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev | En lugar de pasar días en preprocesamiento manual, Skill Seekers: 1. **Ingesta** — documentación, repositorios de GitHub, bases de código locales, PDFs, videos, notebooks, wikis y más de 10 tipos de fuentes adicionales 2. **Analiza** — análisis profundo AST, detección de patrones, extracción de APIs 3. **Estructura** — archivos de referencia categorizados con metadatos 4. **Mejora** — generación de SKILL.md potenciada por IA (Claude, Gemini o local) 5. **Exporta** — 16 formatos específicos por plataforma desde un solo activo ## ¿Por qué usar Skill Seekers? ### Para constructores de AI Skills (Claude, Gemini, OpenAI) - 🎯 **Skills de nivel producción** — Archivos SKILL.md de más de 500 líneas con ejemplos de código, patrones y guías - 🔄 **Flujos de mejora** — Aplica presets como `security-focus`, `architecture-comprehensive` o YAML personalizados - 🎮 **Cualquier dominio** — Motores de juegos (Godot, Unity), frameworks (React, Django), herramientas internas - 🔧 **Equipos** — Combina documentación interna + código en una única fuente de verdad - 📚 **Calidad** — Mejorado con IA, incluye ejemplos, referencia rápida y guía de navegación ### Para constructores de RAG e ingenieros de IA - 🤖 **Datos listos para RAG** — `Documents` de LangChain, `TextNodes` de LlamaIndex y `Documents` de Haystack pre-fragmentados - 🚀 **99% más rápido** — Días de preprocesamiento → 15–45 minutos - 📊 **Metadatos inteligentes** — Categorías, fuentes, tipos → mayor precisión en la recuperación - 🔄 **Multi-fuente** — Combina docs + GitHub + PDFs + videos en un solo pipeline - 🌐 **Agnóstico de plataforma** — Exporta a cualquier base de datos vectorial o framework sin volver a extraer ### Para usuarios de asistentes de programación con IA - 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — Genera `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` automáticamente - 🎯 **Contexto persistente** — La IA "conoce" tus frameworks sin necesidad de repetir prompts - 📚 **Siempre actualizado** — Actualiza el contexto en minutos cuando cambia la documentación ## Funcionalidades clave ### 🌐 Extracción de documentación - ✅ **Soporte para llms.txt** - Detecta y usa automáticamente archivos de documentación optimizados para LLM (10 veces más rápido) - ✅ **Scraper universal** - Funciona con CUALQUIER sitio web de documentación - ✅ **Categorización inteligente** - Organiza automáticamente el contenido por tema - ✅ **Detección de lenguajes de código** - Reconoce Python, JavaScript, C++, GDScript, etc. - ✅ **Más de 24 presets listos para usar** - Godot, React, Vue, Django, FastAPI y más ### 📄 Soporte para PDF - ✅ **Extracción básica de PDF** - Extrae texto, código e imágenes de archivos PDF - ✅ **OCR para PDFs escaneados** - Extrae texto de documentos escaneados - ✅ **PDFs protegidos con contraseña** - Maneja PDFs cifrados - ✅ **Extracción de tablas** - Extrae tablas complejas de PDFs - ✅ **Procesamiento en paralelo** - 3 veces más rápido para PDFs grandes - ✅ **Caché inteligente** - 50% más rápido en ejecuciones posteriores ### 🎬 Extracción de video - ✅ **YouTube y videos locales** - Extrae transcripciones, código en pantalla y conocimiento estructurado de videos - ✅ **Análisis visual de fotogramas** - Extracción OCR de editores de código, terminales, diapositivas y diagramas - ✅ **Detección automática de GPU** - Instala automáticamente la compilación correcta de PyTorch (CUDA/ROCm/MPS/CPU) - ✅ **Mejora con IA** - Dos pasadas: limpieza de artefactos OCR + generación de SKILL.md pulido - ✅ **Recorte temporal** - Extrae secciones específicas con `--start-time` y `--end-time` - ✅ **Soporte para listas de reproducción** - Procesa por lotes todos los videos de una lista de reproducción de YouTube - ✅ **Respaldo con Vision API** - Usa Claude Vision para fotogramas OCR de baja confianza ### 🐙 Análisis de repositorios de GitHub - ✅ **Análisis profundo de código** - Análisis AST para Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go - ✅ **Extracción de APIs** - Funciones, clases, métodos con parámetros y tipos - ✅ **Metadatos del repositorio** - README, árbol de archivos, desglose de lenguajes, estrellas/forks - ✅ **GitHub Issues y PRs** - Obtiene issues abiertos/cerrados con etiquetas e hitos - ✅ **CHANGELOG y releases** - Extrae automáticamente el historial de versiones - ✅ **Detección de conflictos** - Compara APIs documentadas vs. implementación real del código - ✅ **Integración MCP** - Lenguaje natural: "Extrae el repositorio de GitHub facebook/react" ### 🔄 Extracción unificada multi-fuente - ✅ **Combina múltiples fuentes** - Mezcla documentación + GitHub + PDF en un solo skill - ✅ **Detección de conflictos** - Encuentra automáticamente discrepancias entre docs y código - ✅ **Fusión inteligente** - Resolución de conflictos basada en reglas o potenciada por IA - ✅ **Informes transparentes** - Comparación lado a lado con advertencias ⚠️ - ✅ **Análisis de brechas en documentación** - Identifica docs obsoletos y funcionalidades no documentadas - ✅ **Fuente única de verdad** - Un solo skill que muestra tanto la intención (docs) como la realidad (código) - ✅ **Compatible con versiones anteriores** - Las configuraciones de fuente única legacy siguen funcionando ### 🤖 Soporte para múltiples plataformas LLM - ✅ **12 plataformas LLM** - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Markdown genérico, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI - ✅ **Extracción universal** - La misma documentación funciona para todas las plataformas - ✅ **Empaquetado específico por plataforma** - Formatos optimizados para cada LLM - ✅ **Exportación con un solo comando** - El flag `--target` selecciona la plataforma - ✅ **Dependencias opcionales** - Instala solo lo que necesitas - ✅ **100% compatible con versiones anteriores** - Los flujos de trabajo existentes de Claude no cambian | Plataforma | Formato | Carga | Mejora | API Key | Endpoint personalizado | |------------|---------|-------|--------|---------|------------------------| | **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ Automática | ✅ Sí | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL | | **Google Gemini** | tar.gz | ✅ Automática | ✅ Sí | GOOGLE_API_KEY | - | | **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ Automática | ✅ Sí | OPENAI_API_KEY | - | | **Markdown genérico** | ZIP | ❌ Manual | ❌ No | - | - | ```bash # Claude (predeterminado - ¡sin cambios necesarios!) skill-seekers package output/react/ skill-seekers upload react.zip # Google Gemini pip install skill-seekers[gemini] skill-seekers package output/react/ --target gemini skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini # OpenAI ChatGPT pip install skill-seekers[openai] skill-seekers package output/react/ --target openai skill-seekers upload react-openai.zip --target openai # Markdown genérico (exportación universal) skill-seekers package output/react/ --target markdown # Usa los archivos markdown directamente en cualquier LLM ```

🔧 Variables de entorno para APIs compatibles con Claude (ej. GLM-4.7)

Skill Seekers soporta cualquier endpoint de API compatible con Claude: ```bash # Opción 1: API oficial de Anthropic (predeterminado) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # Opción 2: API compatible con Claude de GLM-4.7 export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1 # Todas las funciones de mejora con IA usarán el endpoint configurado skill-seekers enhance output/react/ skill-seekers analyze --directory . --enhance ``` **Nota**: Configurar `ANTHROPIC_BASE_URL` permite usar cualquier endpoint de API compatible con Claude, como GLM-4.7 (智谱 AI) u otros servicios compatibles.

**Instalación:** ```bash # Instalar con soporte para Gemini pip install skill-seekers[gemini] # Instalar con soporte para OpenAI pip install skill-seekers[openai] # Instalar con todas las plataformas LLM pip install skill-seekers[all-llms] ``` ### 🔗 Integraciones con frameworks RAG - ✅ **LangChain Documents** - Exportación directa al formato `Document` con `page_content` + metadatos - Ideal para: cadenas QA, recuperadores, almacenes de vectores, agentes - Ejemplo: [Pipeline RAG con LangChain](examples/langchain-rag-pipeline/) - Guía: [Integración con LangChain](docs/integrations/LANGCHAIN.md) - ✅ **LlamaIndex TextNodes** - Exportación al formato `TextNode` con IDs únicos + embeddings - Ideal para: motores de consulta, motores de chat, contexto de almacenamiento - Ejemplo: [Motor de consulta LlamaIndex](examples/llama-index-query-engine/) - Guía: [Integración con LlamaIndex](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md) - ✅ **Formato listo para Pinecone** - Optimizado para carga en bases de datos vectoriales - Ideal para: búsqueda vectorial en producción, búsqueda semántica, búsqueda híbrida - Ejemplo: [Carga en Pinecone](examples/pinecone-upsert/) - Guía: [Integración con Pinecone](docs/integrations/PINECONE.md) **Exportación rápida:** ```bash # LangChain Documents (JSON) skill-seekers package output/django --target langchain # → output/django-langchain.json # LlamaIndex TextNodes (JSON) skill-seekers package output/django --target llama-index # → output/django-llama-index.json # Markdown (universal) skill-seekers package output/django --target markdown # → output/django-markdown/SKILL.md + references/ ``` **Guía completa de pipelines RAG:** [Documentación de pipelines RAG](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md) --- ### 🧠 Integraciones con asistentes de programación con IA Transforma cualquier documentación de framework en contexto experto de programación para más de 4 asistentes de IA: - ✅ **Cursor IDE** - Genera `.cursorrules` para sugerencias de código potenciadas por IA - Ideal para: generación de código específica por framework, patrones consistentes - Funciona con: Cursor IDE (fork de VS Code) - Guía: [Integración con Cursor](docs/integrations/CURSOR.md) - Ejemplo: [Skill de React para Cursor](examples/cursor-react-skill/) - ✅ **Windsurf** - Personaliza el contexto del asistente IA de Windsurf con `.windsurfrules` - Ideal para: asistencia IA nativa del IDE, programación basada en flujos - Funciona con: Windsurf IDE de Codeium - Guía: [Integración con Windsurf](docs/integrations/WINDSURF.md) - Ejemplo: [Contexto FastAPI para Windsurf](examples/windsurf-fastapi-context/) - ✅ **Cline (VS Code)** - Prompts de sistema + MCP para el agente de VS Code - Ideal para: generación de código agéntica en VS Code - Funciona con: extensión Cline para VS Code - Guía: [Integración con Cline](docs/integrations/CLINE.md) - Ejemplo: [Asistente Django para Cline](examples/cline-django-assistant/) - ✅ **Continue.dev** - Servidores de contexto para IA independiente del IDE - Ideal para: entornos multi-IDE (VS Code, JetBrains, Vim), proveedores LLM personalizados - Funciona con: cualquier IDE con el plugin Continue.dev - Guía: [Integración con Continue](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md) - Ejemplo: [Contexto universal de Continue](examples/continue-dev-universal/) **Exportación rápida para herramientas de programación con IA:** ```bash # Para cualquier asistente de programación con IA (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev) skill-seekers scrape --config configs/django.json skill-seekers package output/django --target claude # o --target markdown # Copiar a tu proyecto (ejemplo para Cursor) cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules # O para Windsurf cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md # O para Cline cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules # O para Continue.dev (servidor HTTP) python examples/continue-dev-universal/context_server.py # Configurar en ~/.continue/config.json ``` **Centro de integraciones:** [Todas las integraciones con sistemas de IA](docs/integrations/INTEGRATIONS.md) --- ### 🌊 Arquitectura de tres flujos para GitHub - ✅ **Análisis de triple flujo** - Divide los repos de GitHub en flujos de Código, Documentación e Insights - ✅ **Analizador de código unificado** - Funciona con URLs de GitHub Y rutas locales - ✅ **C3.x como profundidad de análisis** - Elige entre 'basic' (1–2 min) o 'c3x' (20–60 min) - ✅ **Generación mejorada del router** - Metadatos de GitHub, inicio rápido del README, problemas comunes - ✅ **Integración de issues** - Problemas principales y soluciones desde GitHub Issues - ✅ **Palabras clave de enrutamiento inteligente** - Etiquetas de GitHub con peso 2x para mejor detección de temas **Los tres flujos explicados:** - **Flujo 1: Código** - Análisis profundo C3.x (patrones, ejemplos, guías, configuraciones, arquitectura) - **Flujo 2: Documentación** - Documentación del repositorio (README, CONTRIBUTING, docs/*.md) - **Flujo 3: Insights** - Conocimiento de la comunidad (issues, etiquetas, estrellas, forks) ```python from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer # Analizar repositorio de GitHub con los tres flujos analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer() result = analyzer.analyze( source="https://github.com/facebook/react", depth="c3x", # o "basic" para análisis rápido fetch_github_metadata=True ) # Acceder al flujo de código (análisis C3.x) print(f"Patrones de diseño: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}") print(f"Ejemplos de tests: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}") # Acceder al flujo de documentación (docs del repositorio) print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}") # Acceder al flujo de insights (metadatos de GitHub) print(f"Estrellas: {result.github_insights['metadata']['stars']}") print(f"Problemas comunes: {len(result.github_insights['common_problems'])}") ``` **Documentación completa**: [Resumen de implementación de tres flujos](docs/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md) ### 🔐 Gestión inteligente de límites de tasa y configuración - ✅ **Sistema de configuración multi-token** - Gestiona múltiples cuentas de GitHub (personal, trabajo, OSS) - Almacenamiento seguro de configuración en `~/.config/skill-seekers/config.json` (permisos 600) - Estrategias de límite de tasa por perfil: `prompt`, `wait`, `switch`, `fail` - Timeout configurable por perfil (predeterminado: 30 min, evita esperas indefinidas) - Cadena inteligente de respaldo: argumento CLI → variable de entorno → archivo de configuración → prompt - Gestión de API keys para Claude, Gemini, OpenAI - ✅ **Asistente de configuración interactivo** - Interfaz de terminal atractiva para fácil configuración - Integración con navegador para creación de tokens (abre automáticamente GitHub, etc.) - Validación de tokens y pruebas de conexión - Visualización de estado con códigos de color - ✅ **Manejador inteligente de límites de tasa** - ¡No más esperas indefinidas! - Advertencia anticipada sobre límites de tasa (60/hora vs 5000/hora) - Detección en tiempo real desde las respuestas de la API de GitHub - Temporizadores de cuenta regresiva en vivo con progreso - Cambio automático de perfil cuando se alcanza el límite - Cuatro estrategias: prompt (preguntar), wait (cuenta regresiva), switch (cambiar a otro), fail (abortar) - ✅ **Capacidad de reanudación** - Continúa trabajos interrumpidos - Auto-guardado de progreso en intervalos configurables (predeterminado: 60 seg) - Lista todos los trabajos reanudables con detalles de progreso - Limpieza automática de trabajos antiguos (predeterminado: 7 días) - ✅ **Soporte CI/CD** - Modo no interactivo para automatización - Flag `--non-interactive` que falla rápidamente sin prompts - Flag `--profile` para seleccionar una cuenta de GitHub específica - Mensajes de error claros para logs de pipelines **Configuración rápida:** ```bash # Configuración única (5 minutos) skill-seekers config --github # Usar perfil específico para repos privados skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work # Modo CI/CD (fallo rápido, sin prompts) skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive # Reanudar trabajo interrumpido skill-seekers resume --list skill-seekers resume github_react_20260117_143022 ``` **Estrategias de límite de tasa explicadas:** - **prompt** (predeterminado) - Pregunta qué hacer cuando se alcanza el límite (esperar, cambiar, configurar token, cancelar) - **wait** - Espera automáticamente con temporizador de cuenta regresiva (respeta el timeout) - **switch** - Intenta automáticamente el siguiente perfil disponible (para configuraciones multi-cuenta) - **fail** - Falla inmediatamente con error claro (perfecto para CI/CD) ### 🎯 Skill Bootstrap - Auto-alojamiento Genera skill-seekers como un Claude Code Skill para usarlo dentro de Claude: ```bash # Generar el skill ./scripts/bootstrap_skill.sh # Instalar en Claude Code cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/ ``` **Lo que obtienes:** - ✅ **Documentación completa del skill** - Todos los comandos CLI y patrones de uso - ✅ **Referencia de comandos CLI** - Cada herramienta y sus opciones documentadas - ✅ **Ejemplos de inicio rápido** - Flujos de trabajo comunes y mejores prácticas - ✅ **Documentación de API auto-generada** - Análisis de código, patrones y ejemplos ### 🔐 Repositorios de configuración privados - ✅ **Fuentes de configuración basadas en Git** - Obtén configuraciones desde repositorios git privados/de equipo - ✅ **Gestión multi-fuente** - Registra repositorios ilimitados de GitHub, GitLab, Bitbucket - ✅ **Colaboración en equipo** - Comparte configuraciones personalizadas entre equipos de 3–5 personas - ✅ **Soporte empresarial** - Escala a más de 500 desarrolladores con resolución basada en prioridad - ✅ **Autenticación segura** - Tokens como variables de entorno (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN) - ✅ **Caché inteligente** - Clona una vez, obtiene actualizaciones automáticamente - ✅ **Modo offline** - Trabaja con configuraciones en caché cuando no hay conexión ### 🤖 Análisis de código (C3.x) **C3.4: Extracción de patrones de configuración con mejora por IA** - ✅ **9 formatos de configuración** - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose - ✅ **7 tipos de patrones** - Configuraciones de base de datos, API, logging, caché, correo, autenticación, servidor - ✅ **Mejora con IA** - Análisis IA opcional en modo dual (API + LOCAL) - Explica qué hace cada configuración - Sugiere mejores prácticas y mejoras - **Análisis de seguridad** - Encuentra secretos codificados y credenciales expuestas - ✅ **Auto-documentación** - Genera documentación JSON + Markdown de todas las configuraciones - ✅ **Integración MCP** - Herramienta `extract_config_patterns` con soporte de mejora **C3.3: Guías prácticas mejoradas con IA** - ✅ **Mejora integral con IA** - Transforma guías básicas en tutoriales profesionales - ✅ **5 mejoras automáticas** - Descripciones de pasos, solución de problemas, prerrequisitos, siguientes pasos, casos de uso - ✅ **Soporte de modo dual** - Modo API (Claude API) o modo LOCAL (Claude Code CLI) - ✅ **Sin costos con modo LOCAL** - Mejora GRATUITA usando tu plan Claude Code Max - ✅ **Transformación de calidad** - Plantillas de 75 líneas → guías completas de más de 500 líneas **Uso:** ```bash # Análisis rápido (1–2 min, solo funciones básicas) skill-seekers analyze --directory tests/ --quick # Análisis completo con IA (20–60 min, todas las funciones) skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive # Con mejora por IA skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance ``` **Documentación completa:** [docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new) ### 🔄 Presets de flujo de trabajo de mejora Pipelines de mejora reutilizables definidos en YAML que controlan cómo la IA transforma tu documentación sin procesar en un skill pulido. - ✅ **5 presets incluidos** — `default`, `minimal`, `security-focus`, `architecture-comprehensive`, `api-documentation` - ✅ **Presets definidos por el usuario** — añade flujos personalizados a `~/.config/skill-seekers/workflows/` - ✅ **Múltiples flujos de trabajo** — encadena dos o más flujos en un solo comando - ✅ **CLI completamente gestionado** — lista, inspecciona, copia, añade, elimina y valida flujos de trabajo ```bash # Aplicar un solo flujo de trabajo skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus # Encadenar múltiples flujos de trabajo (se aplican en orden) skill-seekers create ./my-project \ --enhance-workflow security-focus \ --enhance-workflow minimal # Gestionar presets skill-seekers workflows list # Listar todos (incluidos + usuario) skill-seekers workflows show security-focus # Mostrar contenido YAML skill-seekers workflows copy security-focus # Copiar al directorio de usuario para editar skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # Instalar un preset personalizado skill-seekers workflows remove my-workflow # Eliminar un preset de usuario skill-seekers workflows validate security-focus # Validar estructura del preset # Copiar varios a la vez skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation # Añadir varios archivos a la vez skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml # Eliminar varios a la vez skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b ``` **Formato de preset YAML:** ```yaml name: security-focus description: "Revisión enfocada en seguridad: vulnerabilidades, autenticación, manejo de datos" version: "1.0" stages: - name: vulnerabilities type: custom prompt: "Revisar el OWASP top 10 y vulnerabilidades de seguridad comunes..." - name: auth-review type: custom prompt: "Examinar patrones de autenticación y autorización..." uses_history: true ``` ### ⚡ Rendimiento y escalabilidad - ✅ **Modo asíncrono** - Extracción 2–3x más rápida con async/await (usa el flag `--async`) - ✅ **Soporte para documentación grande** - Maneja documentos de 10K–40K+ páginas con división inteligente - ✅ **Skills Router/Hub** - Enrutamiento inteligente hacia sub-skills especializados - ✅ **Extracción en paralelo** - Procesa múltiples skills simultáneamente - ✅ **Checkpoint/Reanudación** - Nunca pierdas progreso en extracciones largas - ✅ **Sistema de caché** - Extrae una vez, reconstruye instantáneamente ### ✅ Garantía de calidad - ✅ **Completamente probado** - Más de 2.540 tests con cobertura completa --- ## 📦 Instalación ```bash # Instalación básica (extracción de documentación, análisis de GitHub, PDF, empaquetado) pip install skill-seekers # Con soporte para todas las plataformas LLM pip install skill-seekers[all-llms] # Con servidor MCP pip install skill-seekers[mcp] # Todo incluido pip install skill-seekers[all] ``` **¿Necesitas ayuda para elegir?** Ejecuta el asistente de configuración: ```bash skill-seekers-setup ``` ### Opciones de instalación | Instalación | Funcionalidades | |-------------|-----------------| | `pip install skill-seekers` | Extracción, análisis de GitHub, PDF, todas las plataformas | | `pip install skill-seekers[gemini]` | + Soporte para Google Gemini | | `pip install skill-seekers[openai]` | + Soporte para OpenAI ChatGPT | | `pip install skill-seekers[all-llms]` | + Todas las plataformas LLM | | `pip install skill-seekers[mcp]` | + Servidor MCP para Claude Code, Cursor, etc. | | `pip install skill-seekers[video]` | + Extracción de transcripciones y metadatos de YouTube/Vimeo | | `pip install skill-seekers[video-full]` | + Transcripción Whisper y extracción visual de fotogramas | | `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Soporte para Jupyter Notebook | | `pip install skill-seekers[pptx]` | + Soporte para PowerPoint | | `pip install skill-seekers[confluence]` | + Soporte para wiki de Confluence | | `pip install skill-seekers[notion]` | + Soporte para páginas de Notion | | `pip install skill-seekers[rss]` | + Soporte para feeds RSS/Atom | | `pip install skill-seekers[chat]` | + Soporte para exportación de chat de Slack/Discord | | `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + Soporte para documentos AsciiDoc | | `pip install skill-seekers[all]` | Todo habilitado | > **Dependencias visuales para video (detección de GPU):** Después de instalar `skill-seekers[video-full]`, ejecuta > `skill-seekers video --setup` para detectar automáticamente tu GPU e instalar la variante correcta de PyTorch > + easyocr. Esta es la forma recomendada de instalar las dependencias de extracción visual. --- ## 🚀 Flujo de trabajo de instalación con un solo comando **La forma más rápida de ir desde la configuración hasta el skill subido - automatización completa:** ```bash # Instalar skill de React desde las configuraciones oficiales (se sube automáticamente a Claude) skill-seekers install --config react # Instalar desde archivo de configuración local skill-seekers install --config configs/custom.json # Instalar sin subir (solo empaquetar) skill-seekers install --config django --no-upload # Previsualizar flujo de trabajo sin ejecutar skill-seekers install --config react --dry-run ``` **Tiempo:** 20–45 minutos en total | **Calidad:** Listo para producción (9/10) | **Costo:** Gratis **Fases ejecutadas:** ``` 📥 FASE 1: Obtener configuración (si se proporciona nombre de configuración) 📖 FASE 2: Extraer documentación ✨ FASE 3: Mejora con IA (OBLIGATORIA - sin opción de omitir) 📦 FASE 4: Empaquetar skill ☁️ FASE 5: Subir a Claude (opcional, requiere API key) ``` **Requisitos:** - Variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY (para subida automática) - Plan Claude Code Max (para mejora local con IA) --- ## 📊 Matriz de funcionalidades Skill Seekers soporta **12 plataformas LLM**, **17 tipos de fuentes** y paridad total de funcionalidades en todos los destinos. **Plataformas:** Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Markdown genérico, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI **Tipos de fuentes:** Sitios web de documentación, repos de GitHub, PDFs, Word (.docx), EPUB, Video, Bases de código locales, Jupyter Notebooks, HTML local, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), feeds RSS/Atom, páginas de manual, wikis de Confluence, páginas de Notion, exportaciones de chat de Slack/Discord Consulta la [Matriz completa de funcionalidades](docs/FEATURE_MATRIX.md) para información detallada de soporte por plataforma y funcionalidad. ### Comparación rápida de plataformas | Funcionalidad | Claude | Gemini | OpenAI | Markdown | |---------------|--------|--------|--------|----------| | Formato | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP | | Carga | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ Manual | | Mejora | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ❌ Ninguna | | Todos los modos de skill | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | --- ## Ejemplos de uso ### Extracción de documentación ```bash # Extraer sitio web de documentación skill-seekers scrape --config configs/react.json # Extracción rápida sin configuración skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react # Con modo asíncrono (3x más rápido) skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8 ``` ### Extracción de PDF ```bash # Extracción básica de PDF skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill # Funciones avanzadas skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \ --extract-tables \ # Extraer tablas --parallel \ # Procesamiento paralelo rápido --workers 8 # Usar 8 núcleos de CPU # PDFs escaneados (requiere: pip install pytesseract Pillow) skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr ``` ### Extracción de video ```bash # Instalar soporte para video pip install skill-seekers[video] # Transcripciones + metadatos pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper + extracción visual de fotogramas # Detectar GPU automáticamente e instalar dependencias visuales (PyTorch + easyocr) skill-seekers video --setup # Extraer de video de YouTube skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial # Extraer de una lista de reproducción de YouTube skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist # Extraer de un archivo de video local skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording # Extraer con análisis visual de fotogramas (requiere dependencias video-full) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual # Con mejora por IA (limpia OCR + genera SKILL.md pulido) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2 # Recortar una sección específica de un video (soporta segundos, MM:SS, HH:MM:SS) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00 # Usar Vision API para fotogramas OCR de baja confianza (requiere ANTHROPIC_API_KEY) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr # Reconstruir skill desde datos previamente extraídos (saltar descarga) skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial ``` > **Guía completa:** Consulta [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md) para la referencia CLI completa, > detalles del pipeline visual, opciones de mejora con IA y solución de problemas. ### Análisis de repositorios de GitHub ```bash # Extracción básica de repositorio skill-seekers github --repo facebook/react # Con autenticación (límites de tasa más altos) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here skill-seekers github --repo facebook/react # Personalizar qué incluir skill-seekers github --repo django/django \ --include-issues \ # Extraer GitHub Issues --max-issues 100 \ # Limitar cantidad de issues --include-changelog # Extraer CHANGELOG.md ``` ### Extracción unificada multi-fuente **Combina documentación + GitHub + PDF en un solo skill unificado con detección de conflictos:** ```bash # Usar configuraciones unificadas existentes skill-seekers unified --config configs/react_unified.json skill-seekers unified --config configs/django_unified.json # O crear configuración unificada cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF' { "name": "myframework", "merge_mode": "rule-based", "sources": [ { "type": "documentation", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "max_pages": 200 }, { "type": "github", "repo": "owner/myframework", "code_analysis_depth": "surface" } ] } EOF skill-seekers unified --config configs/myframework_unified.json ``` **La detección de conflictos encuentra automáticamente:** - 🔴 **Falta en el código** (alto): Documentado pero no implementado - 🟡 **Falta en la documentación** (medio): Implementado pero no documentado - ⚠️ **Discrepancia de firma**: Parámetros/tipos diferentes - ℹ️ **Discrepancia de descripción**: Explicaciones diferentes **Guía completa:** Consulta [docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md) para documentación completa. ### Repositorios de configuración privados **Comparte configuraciones personalizadas entre equipos usando repositorios git privados:** ```bash # Opción 1: Usando herramientas MCP (recomendado) # Registrar el repo privado de tu equipo add_config_source( name="team", git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git", token_env="GITHUB_TOKEN" ) # Obtener configuración del repo del equipo fetch_config(source="team", config_name="internal-api") ``` **Plataformas soportadas:** - GitHub (`GITHUB_TOKEN`), GitLab (`GITLAB_TOKEN`), Gitea (`GITEA_TOKEN`), Bitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`) **Guía completa:** Consulta [docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md) para documentación completa. ## Cómo funciona ```mermaid graph LR A[Sitio web de documentación] --> B[Skill Seekers] B --> C[Scraper] B --> D[Mejora con IA] B --> E[Empaquetador] C --> F[Referencias organizadas] D --> F F --> E E --> G[Claude Skill .zip] G --> H[Subir a Claude AI] ``` 0. **Detectar llms.txt** - Primero verifica llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt 1. **Extraer**: Extrae todas las páginas de la documentación 2. **Categorizar**: Organiza el contenido en temas (API, guías, tutoriales, etc.) 3. **Mejorar**: La IA analiza los docs y crea un SKILL.md completo con ejemplos 4. **Empaquetar**: Agrupa todo en un archivo `.zip` listo para Claude ## 📋 Prerrequisitos **Antes de empezar, asegúrate de tener:** 1. **Python 3.10 o superior** - [Descargar](https://www.python.org/downloads/) | Verificar: `python3 --version` 2. **Git** - [Descargar](https://git-scm.com/) | Verificar: `git --version` 3. **15–30 minutos** para la configuración inicial **¿Primera vez?** → **[Empieza aquí: Guía de inicio rápido a prueba de fallos](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯 --- ## 📤 Subir skills a Claude Una vez empaquetado tu skill, necesitas subirlo a Claude: ### Opción 1: Subida automática (basada en API) ```bash # Configurar tu API key (una sola vez) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # Empaquetar y subir automáticamente skill-seekers package output/react/ --upload # O subir un .zip existente skill-seekers upload output/react.zip ``` ### Opción 2: Subida manual (sin API Key) ```bash # Empaquetar skill skill-seekers package output/react/ # → Crea output/react.zip # Luego subir manualmente: # - Ve a https://claude.ai/skills # - Haz clic en "Upload Skill" # - Selecciona output/react.zip ``` ### Opción 3: MCP (Claude Code) ``` En Claude Code, simplemente pide: "Empaqueta y sube el skill de React" ``` --- ## 🤖 Instalación en agentes de IA Skill Seekers puede instalar automáticamente skills en 18 agentes de programación con IA. ```bash # Instalar en un agente específico skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor # Instalar en todos los agentes a la vez skill-seekers install-agent output/react/ --agent all # Previsualizar sin instalar skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run ``` ### Agentes soportados | Agente | Ruta | Tipo | |--------|------|------| | **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | Global | | **Cursor** | `.cursor/skills/` | Proyecto | | **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | Proyecto | | **Amp** | `~/.amp/skills/` | Global | | **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | Global | | **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | Global | | **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | Global | | **Roo Code** | `.roo/skills/` | Proyecto | | **Cline** | `.cline/skills/` | Proyecto | | **Aider** | `~/.aider/skills/` | Global | | **Bolt** | `.bolt/skills/` | Proyecto | | **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | Proyecto | | **Continue** | `~/.continue/skills/` | Global | | **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | Global | --- ## 🔌 Integración MCP (26 herramientas) Skill Seekers incluye un servidor MCP para usar desde Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline o IntelliJ IDEA. ```bash # Modo stdio (Claude Code, VS Code + Cline) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp # Modo HTTP (Cursor, Windsurf, IntelliJ) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765 # Auto-configurar todos los agentes a la vez ./setup_mcp.sh ``` **Las 26 herramientas disponibles:** - **Core (9):** `list_configs`, `generate_config`, `validate_config`, `estimate_pages`, `scrape_docs`, `package_skill`, `upload_skill`, `enhance_skill`, `install_skill` - **Extendidas (10):** `scrape_github`, `scrape_pdf`, `unified_scrape`, `merge_sources`, `detect_conflicts`, `add_config_source`, `fetch_config`, `list_config_sources`, `remove_config_source`, `split_config` - **Bases de datos vectoriales (4):** `export_to_chroma`, `export_to_weaviate`, `export_to_faiss`, `export_to_qdrant` - **Nube (3):** `cloud_upload`, `cloud_download`, `cloud_list` **Guía completa:** [docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md) --- ## ⚙️ Configuración ### Presets disponibles (más de 24) ```bash # Listar todos los presets skill-seekers list-configs ``` | Categoría | Presets | |-----------|---------| | **Frameworks Web** | `react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs` | | **Python** | `django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest` | | **Desarrollo de juegos** | `godot`, `pygame`, `unity` | | **Herramientas y DevOps** | `docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible` | | **Unificados (Docs + GitHub)** | `react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified` y más | ### Crear tu propia configuración ```bash # Opción 1: Interactivo skill-seekers scrape --interactive # Opción 2: Copiar y editar un preset cp configs/react.json configs/myframework.json nano configs/myframework.json skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### Estructura del archivo de configuración ```json { "name": "myframework", "description": "Cuándo usar este skill", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "selectors": { "main_content": "article", "title": "h1", "code_blocks": "pre code" }, "url_patterns": { "include": ["/docs", "/guide"], "exclude": ["/blog", "/about"] }, "categories": { "getting_started": ["intro", "quickstart"], "api": ["api", "reference"] }, "rate_limit": 0.5, "max_pages": 500 } ``` ### Dónde almacenar las configuraciones La herramienta busca en este orden: 1. Ruta exacta proporcionada 2. `./configs/` (directorio actual) 3. `~/.config/skill-seekers/configs/` (directorio de configuración del usuario) 4. API de SkillSeekersWeb.com (configuraciones predefinidas) --- ## 📊 Lo que se crea ``` output/ ├── godot_data/ # Datos sin procesar extraídos │ ├── pages/ # Archivos JSON (uno por página) │ └── summary.json # Resumen general │ └── godot/ # El skill ├── SKILL.md # Mejorado con ejemplos reales ├── references/ # Docs categorizados │ ├── index.md │ ├── getting_started.md │ ├── scripting.md │ └── ... ├── scripts/ # Vacío (añade los tuyos) └── assets/ # Vacío (añade los tuyos) ``` --- ## 🐛 Solución de problemas ### ¿No se extrajo contenido? - Verifica tu selector `main_content` - Prueba con: `article`, `main`, `div[role="main"]` ### ¿Los datos existen pero no se usan? ```bash # Forzar re-extracción rm -rf output/myframework_data/ skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### ¿Categorías incorrectas? Edita la sección `categories` de la configuración con mejores palabras clave. ### ¿Quieres actualizar la documentación? ```bash # Eliminar datos antiguos y volver a extraer rm -rf output/godot_data/ skill-seekers scrape --config configs/godot.json ``` ### ¿La mejora no funciona? ```bash # Verificar si la API key está configurada echo $ANTHROPIC_API_KEY # Probar modo LOCAL (usa Claude Code Max, no requiere API key) skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL # Monitorear el estado de mejora en segundo plano skill-seekers enhance-status output/react/ --watch ``` ### ¿Problemas con límite de tasa de GitHub? ```bash # Configurar un token de GitHub (5000 req/hora vs 60/hora anónimo) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here # O configurar múltiples perfiles skill-seekers config --github ``` --- ## 📈 Rendimiento | Tarea | Tiempo | Notas | |-------|--------|-------| | Extracción (síncrona) | 15–45 min | Solo la primera vez, basado en hilos | | Extracción (asíncrona) | 5–15 min | 2–3x más rápido con el flag `--async` | | Construcción | 1–3 min | Reconstrucción rápida desde caché | | Reconstrucción | <1 min | Con `--skip-scrape` | | Mejora (LOCAL) | 30–60 seg | Usa Claude Code Max | | Mejora (API) | 20–40 seg | Requiere API key | | Video (transcripción) | 1–3 min | YouTube/local, solo transcripción | | Video (visual) | 5–15 min | + Extracción de fotogramas OCR | | Empaquetado | 5–10 seg | Creación del .zip final | --- ## 📚 Documentación ### Primeros pasos - **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **¡EMPIEZA AQUÍ si eres nuevo!** - **[QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)** - Inicio rápido para usuarios experimentados - **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - Problemas comunes y soluciones - **[docs/QUICK_REFERENCE.md](docs/QUICK_REFERENCE.md)** - Hoja de referencia rápida ### Guías - **[docs/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - Manejar documentos de 10K–40K+ páginas - **[ASYNC_SUPPORT.md](ASYNC_SUPPORT.md)** - Guía de modo asíncrono (2–3x más rápido) - **[docs/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/ENHANCEMENT_MODES.md)** - Guía de modos de mejora con IA - **[docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)** - Configuración de integración MCP - **[docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)** - Extracción multi-fuente - **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - Guía de extracción de video ### Guías de integración - **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - LangChain RAG - **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - Cursor IDE - **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - Windsurf IDE - **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline (VS Code) - **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - Todos los pipelines RAG --- ## 📝 Licencia Licencia MIT - consulta el archivo [LICENSE](LICENSE) para más detalles --- ¡Feliz construcción de skills! 🚀 --- ## 🔒 Seguridad [](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)