Saca la transcripción de esta charla y enumera cada cifra de benchmark que cite, con su marca de tiempo.Lo que vuelveUna tabla corta de cifras, cada una enlazada al minuto en que se dijo, para que puedas saltar directo a la afirmación.
Harness de programación de terminal minimalista
Pi mantiene un núcleo deliberadamente pequeño y te pide que lo amplíes, así que un skill es la forma prevista de ganar alcance sin añadir herramientas que mantener.
Lo que vuelve es texto que la sesión puede buscar, citar y discutir. Las marcas de tiempo son lo que lo hace útil después: una cita sin ellas no la puede verificar nadie, tú incluido.
En primavera sacamos el planificador del monolito, y lo primero que perdimos fue el presupuesto de reintentos.
El p99 no se movió nada. Lo que se movió fue el tiempo que pasábamos esperando a la cola.
Así que la ganancia fue operativa, no de latencia.
Exacto. Seis semanas de trabajo para que un incidente dejara de ocurrir cada trimestre.
Si os lleváis un solo número de esta charla: catorce páginas por trimestre pasaron a dos.
El p99 no se movió nada. Lo que se movió fue el tiempo que pasábamos esperando a la cola.
El orden importa: primero consigue el texto, después decide qué importa y, en tercer lugar, escríbelo.
Alguien manda una grabación y la parte útil está en algún punto después de los primeros diez minutos.
Un resumen se deja fuera las cifras y los matices, que suelen ser la razón por la que estás mirando esto. Consigue las líneas con marca de tiempo y decide tú qué importa.
Pide todas las frases que contengan una cifra, una versión o una fecha. Con los subtítulos ya en texto, esto es una tarea de texto, que es justo el tipo de tarea en el que un harness pequeño destaca.
Una que sostenga el argumento y otra que nombre el límite. Mantén las marcas de tiempo: una cita sin ellas no se puede comprobar.
Una transcripción que solo vive en esta sesión desaparece con ella. Escribe las líneas relevantes en el repositorio, junto al trabajo que justifican.
DejaLíneas con marca de tiempo que puedes buscar, las citas que merece la pena repetir y una nota de qué afirmaciones no respaldó nunca quien hablaba.
Nada de los subtítulos necesita una raíz especial. La única costumbre propia de Pi que conviene mantener es leer el paquete antes de que pase a global, porque un skill que sale a la red merece un vistazo.
~/.pi/agent/skills/GlobalTodos los proyectos de esta máquina. Pon aquí un paquete cuando ya lo hayas leído y lo quieras en todas partes.
~/.agents/skills/CompartidaLa carpeta que también leen otros harnesses, así que un solo clone sirve a Pi y a lo demás que ejecutes.
.pi/skills/ProyectoSolo este repositorio, y solo cuando confíes en el proyecto. El sitio correcto para evaluar un paquete que aún no has leído.
pi install npm:@scope/pkgPaqueteEl directorio skills/ de un paquete, versionado y actualizable. La ruta más limpia cuando un paquete se gana un sitio permanente.
pi --skill /path/to/felo-youtube-subtitlingLas dos asumen que el vídeo es una fuente y no entretenimiento, y las dos acaban en algo comprobable.
Saca la transcripción de esta charla y enumera cada cifra de benchmark que cite, con su marca de tiempo.Lo que vuelveUna tabla corta de cifras, cada una enlazada al minuto en que se dijo, para que puedas saltar directo a la afirmación.
¿Esta grabación dice cómo gestionaron un rollback? Cita la respuesta con su marca de tiempo.Lo que vuelveLas líneas relevantes con sus marcas de tiempo, o una afirmación clara de que el tema no salió, que también es una respuesta.
Las transcripciones son evidencia con modos de fallo conocidos, y comprobarlas sale barato.
Los subtítulos automáticos destrozan nombres y números. Si una cifra va a entrar en una decisión, contrástala con la grabación antes de repetirla en cualquier sitio que importe.
Una grabación sin subtítulos no le da nada que traer al skill. Eso es un problema de la fuente, no algo que vaya a arreglar un prompt más largo.
La transcripción dice qué se dijo, no si la situación de quien habla se parece a la tuya. El skill te quita el visionado, no el criterio.
Cinco skills escritas para Pi Coding Agent. Siguen el mismo patrón en esta plataforma, así que puedes combinarlas en una sola sesión sin volver a explicar tu configuración.
Empieza con una skill y combina después los modelos, los datos en vivo, el conocimiento y las herramientas de salida que necesita tu flujo en Pi: la misma clave que ya usan las skills de Felo.
Usa acceso a LLM con buena relación coste-rendimiento cuando tu agente necesite razonamiento o generación propios.
Da a los agentes señales actuales de la web y de las redes en lugar de depender de un contexto desactualizado.
Fundamenta el trabajo en conocimiento reutilizable y conviértelo después en entregables que se pueden compartir.
Lleva el flujo de trabajo de la investigación a resultados visuales y listos para Office.