Meta-Skill 🇧🇷
Skill y router local, explicable y sin dependencias para recomendar tareas, modelos y límites de coste.
Idiomas: Português (BR) · Español
Qué aporta
Meta-Skill convierte su índice de tareas y alias en una herramienta que se puede probar, no solo en instrucciones para un agente. Clasifica señales en español, portugués e inglés; calcula una confianza heurística explicable; se abstiene ante solicitudes ambiguas o desconocidas; recomienda un tier; y estima tokens y coste solo si dispone de tarifas separadas y aplicables al runtime.
No ejecuta inferencias ni envía el prompt a un proveedor. Es una recomendación offline, no un proxy ni una garantía de calidad o ahorro. Una tarifa ausente se muestra como desconocida, nunca como cero.
Probar el router
python3 meta-skill/scripts/route.py "Build a responsive React component"
python3 meta-skill/scripts/route.py --runtime claude_code --json "Write pytest tests"
printf '%s' "Audita esta API por vulnerabilidades OWASP" | python3 meta-skill/scripts/route.py --json
python3 meta-skill/scripts/route.py --budget 0.10 "Investiga tendencias y cita fuentes"
Los términos se normalizan sin distinguir mayúsculas ni acentos, se comparan como palabras/frases completas y las señales compartidas pesan menos. Si no hay coincidencia, el router no la inventa ni la convierte en quick_fix: marca revisión y usa el tier predeterminado. El umbral y el margen de confianza se configuran en index.json.
La puntuación softmax solo ordena coincidencias manuales; no es una probabilidad calibrada de acierto. La estimación de tokens por caracteres es aproximada, no usa el tokenizer del proveedor. Si falta precio, contexto o compatibilidad con el runtime, el router no afirma que el presupuesto esté protegido.
Pruebas y evaluación reproducible
python -m unittest discover -s tests -p "test_*.py" -v
python meta-skill/scripts/update_models.py --validate
python meta-skill/scripts/evaluate_router.py
El evaluador existente calcula métricas sobre ejemplos etiquetados. Los ejemplos sintéticos no representan tráfico real ni permiten afirmar precisión, probabilidad de éxito o ahorro económico en producción. Para medir rendimiento real se necesitan etiquetas representativas, consentimiento, una partición de prueba independiente y precios/calidad observados.
Evaluation Lab
El directorio evaluation-lab añade un harness independiente y sin dependencias para evaluar routers mediante JSONL etiquetado. Informa accuracy, macro-F1, métricas por clase, matriz de confusión, cobertura, accuracy selectiva y abstención; calcula Brier y ECE solo cuando se entregan vectores de probabilidad completos. Rechaza IDs duplicados, predicciones ausentes, clases desconocidas y datos de calibración incompletos.
python3 evaluation-lab/evaluate.py \
--gold evaluation-lab/fixtures/gold.jsonl \
--predictions evaluation-lab/fixtures/predictions.jsonl \
--out /tmp/report.json --markdown /tmp/report.md
python3 -m unittest discover -s evaluation-lab/tests -v
Importante: las fixtures son sintéticas y solo demuestran el contrato del evaluador. No son resultados medidos de Meta-Skill ni de ningún modelo. Consulta la metodología antes de usar métricas para decisiones de release.
Estimar ahorro con tu carga de trabajo
Estado: en desarrollo. La herramienta es un estimador inicial, no una función de producción validada. Aún hacen falta tarifas verificadas, datos agregados representativos y una evaluación de calidad antes de interpretar sus cifras como ahorro real.
estimate_savings.py compara la política de routing por tarea (incluidos los fallbacks configurados y el límite de coste por solicitud) con un baseline fijo. Acepta solo agregados; no necesita ni guarda prompts. Estima coste como tokens promedio × número de solicitudes. Como el fallback depende de cada solicitud, los agregados no equivalen a reproducir el tráfico petición por petición. La herramienta marca como desconocido cualquier coste que no pueda calcular. El cálculo no mide calidad y no es una factura ni una promesa de ahorro.
Qué cubre
12 arquetipos ampliables en meta-skill/index.json: seguridad, frontend, APIs, DevOps/IaC, datos/ETL, ML/RAG, tests, cambios mínimos de texto, ingeniería de software general, investigación, escritura/traducción y razonamiento matemático. La clasificación sigue siendo léxica, no semántica: los casos dudosos se abstienen y deben revisarse.
Los fallback son alternativas declaradas, no una promesa de que un tier sea más barato que otro. El guardián solo selecciona una alternativa si puede verificar las tarifas de entrada/salida, el límite configurado y el contexto. Si no hay alternativa verificablemente asequible, bloquea la recomendación.
Instalación de la skill
- Claude Code: copia la carpeta
meta-skill/ a ~/.claude/skills/ (Windows: %USERPROFILE%\\.claude\\skills\\).
- Claude.ai / Cowork: sube la carpeta desde Settings → Capabilities, siguiendo el flujo disponible en tu cuenta.
El CLI de recomendación se ejecuta aparte con Python 3.11 o posterior y solo biblioteca estándar. No necesitas instalar paquetes. (En Windows, python3 puede no estar en el PATH: usa python en su lugar.)
Actualizar el catálogo de modelos
python3 meta-skill/scripts/update_models.py --validate
python3 meta-skill/scripts/update_models.py --dry-run
python3 meta-skill/scripts/update_models.py
python3 meta-skill/scripts/update_models.py --promote-newest
El actualizador lee la lista pública de modelos de OpenRouter, normalmente sin API key; si tu acceso requiere autenticación, usa opcionalmente OPENROUTER_API_KEY desde el entorno (nunca se guarda en el índice). Por defecto no cambia los alias seleccionados: que un modelo sea nuevo no demuestra que sea mejor. Consulta el estudio y sus fuentes antes de interpretar métricas o tendencias.
El catálogo es una referencia, no facturación: no incorpora necesariamente caché, imágenes, reintentos, descuentos, límites del proveedor ni la tarifa real de una CLI.
Autor
BELENTANI, artista y cantante. Hecho con alma brasileña desde Barcelona.
IG: @BELENTANI_
Licencia MIT.
Producto
Véase plataforma/OFERTA.md, plataforma/precios.json, plataforma/ONEPAGER.md.
Alcance del producto
Consulta la ficha de plataforma. Las mediciones antiguas del catálogo son históricas, no una certificación del estado actual.
