.claude/skills/human-code-map/SKILL.md
Genera y mantiene mapas narrativos de componentes (.hcm) para luchar activamente contra la deuda cognitiva. Usar PROACTIVELY cuando: se incorpora un dev nuevo, se toca un módulo sin mapa, debt-score > 6, o se detecta que alguien re-lee el mismo código repetidamente.
npx skillsauth add gonzalezpazmonica/pm-workspace human-code-mapInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
La deuda cognitiva es el coste invisible de los sistemas de software. Los .acm resuelven la comprensión para los agentes de IA. Los .hcm resuelven la comprensión para los desarrolladores humanos. Sin .hcm, el conocimiento de un módulo muere con la persona que lo escribió.
Referencia: https://addyosmani.com/blog/comprehension-debt/
Ver docs/rules/domain/hcm-maps.md — formato, lifecycle, debt score, relación con .acm.
Input: path de componente o nombre de servicio
.agent-maps/INDEX.acm para localizar la capa/sección relevante.acm de la capa correspondiente (entities/services/infrastructure/api).hcm previo, leerlo para preservar gotchas y decisiones históricasOutput: contexto suficiente para generar narración precisa sin inventar.
Calcular debt-score antes de generar (fórmula en hcm-maps.md):
Si DEBT_SCORE > 7 → avisar al PM antes de generar.
Generar cada sección del .hcm con instrucciones específicas:
No describir ficheros — describir el problema que resuelve y cómo lo piensa el sistema. Usar el tiempo presente. Evitar jerga técnica innecesaria.
Correcto: "El pipeline SDD transforma un PBI vago en código deployable pasando por 5 agentes en secuencia, donde cada agente valida el trabajo del anterior antes de continuar."
Incorrecto: "El skill spec-driven-development contiene los ficheros SKILL.md y DOMAIN.md que definen el proceso..."
Identificar la abstracción central del componente. Una analogía si ayuda. ¿Qué concepto del mundo real modela? ¿Qué invariante mantiene siempre?
Para cada operación común, dar la ruta exacta de inicio: fichero, función, línea.
Basado en los Public API del .acm correspondiente.
Buscar en el código:
// HACK, // TODO, // NOTE, // WARNINGSi existe un .hcm previo, preservar los gotchas validados por humanos.
Buscar en:
adrs/ si existedecision-log.md si existegit log --oneline -- {fichero} | head -20El borrador generado NO es el .hcm final. Requiere validación humana.
Output al usuario:
📝 Borrador .hcm generado: .human-maps/{path}.hcm
debt-score estimado: {N}/10
⚠️ ACCIÓN REQUERIDA antes de marcar como válido:
[ ] Leer la sección "La historia" — ¿describe el problema correcto?
[ ] Leer "Gotchas" — ¿hay algo que falta o que está incorrecto?
[ ] Leer "Por qué está construido así" — ¿captura las decisiones reales?
[ ] Actualizar last-walk: con la fecha de hoy tras validar
El .hcm no protege contra deuda cognitiva hasta que un humano lo haya leído.
El campo last-walk: solo se actualiza cuando el humano confirma la validación.
Un .hcm con last-walk: = fecha de generación automática sin validación = no es fiable.
| Evento | .acm | .hcm |
|--------|------|------|
| Código cambia | Hash inválido → regenerar | Stale automático si .acm stale |
| Nuevo componente | Añadir sección | Crear borrador .hcm |
| Componente eliminado | Eliminar sección | Archivar en .human-maps/_archived/ |
| Dev nuevo llega | — | Cargar .hcm del módulo que va a tocar |
.human-maps/{capa}/{componente}.hcm — obligatorias: header, La historia, El modelo mental, Puntos de entrada, Gotchas. Opcionales: Por qué está construido así, Indicadores de deuda. Límite: 150 líneas.
testing
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
tools
Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
tools
Sistema proactivo de bienestar individual
development
Search the web to resolve context gaps — documentation, versions, CVEs, best practices. Auto-starts SearxNG Docker if available, falls back to WebSearch.