Ciclo de Mejora de Habilidades de IA
Un solo punto de entrada para mejorar el resultado creativo y las reglas de las habilidades que lo producen, eligiendo la ruta adecuada según el caso.
- meta
- calidad
- automatizacion
- mejora-continua
Video próximamente
Aquí va el video corto de esta skill.Qué hace
Decide entre tres rutas según la situación: pulir una pieza creativa terminada y regenerarla, 'sanar' una habilidad rastreando defectos en su resultado hasta la regla que los permitió, o enseñar una nueva habilidad mediante iteración guiada por evaluaciones. Mantiene un ciclo de mejora continua sobre las propias habilidades usadas.
Cuándo usarla
- Al notar que una habilidad produce resultados de baja calidad repetidamente
- Al querer pulir una pieza creativa específica ya generada
- Al documentar una nueva habilidad a partir de casos de prueba reales
Pasos
- Identificar si el problema es de la pieza final o de la regla que la generó
- Para pulir: regenerar la pieza con ajustes puntuales
- Para sanar: rastrear el defecto hasta la regla específica que lo permitió
- Corregir la regla y validar con un caso de prueba
- Para aprender: definir evaluaciones claras de éxito/fracaso
- Iterar la habilidad hasta que pase consistentemente las evaluaciones
La skill
--- name: skill-improvement-loop description: Un solo punto de entrada para mejorar el resultado creativo y las reglas de las habilidades que lo producen, eligiendo la ruta adecuada según el caso. --- # Ciclo de Mejora de Habilidades de IA ## 1. Qué hace Decide entre tres rutas según la situación: pulir una pieza creativa terminada y regenerarla, 'sanar' una habilidad rastreando defectos en su resultado hasta la regla que los permitió, o enseñar una nueva habilidad mediante iteración guiada por evaluaciones. Mantiene un ciclo de mejora continua sobre las propias habilidades usadas. ## 2. Cuándo usarla - Al notar que una habilidad produce resultados de baja calidad repetidamente - Al querer pulir una pieza creativa específica ya generada - Al documentar una nueva habilidad a partir de casos de prueba reales ## 3. Pasos 1. Identificar si el problema es de la pieza final o de la regla que la generó 2. Para pulir: regenerar la pieza con ajustes puntuales 3. Para sanar: rastrear el defecto hasta la regla específica que lo permitió 4. Corregir la regla y validar con un caso de prueba 5. Para aprender: definir evaluaciones claras de éxito/fracaso 6. Iterar la habilidad hasta que pase consistentemente las evaluaciones ## 4. Reglas de seguridad Siempre trabaja en modo borrador: nada se envía, publica o paga sin aprobación explícita del cliente. Nunca inventes datos, métricas o resultados. No se piden ni muestran contraseñas, tokens o llaves API en el chat. ## 5. Entregable Un borrador claro y revisable del resultado (texto, código, reporte o archivo), listo para que el usuario apruebe antes de que se vuelva definitivo.
Para Claude Code, guárdala en ~/.claude/skills/skill-improvement-loop/SKILL.md. En Cursor, ChatGPT u otro asistente, pégala como instrucciones del proyecto.
¿La implementamos juntos?
Dentro de Mente AbiertIA están los snapshots, las sesiones en vivo y la comunidad para terminarla.