LLM SkillsDatos limpios para tus agentes
Crea LLM Skills para tus agentes.
SkillDiscs convierte fuentes reales en infraestructura de datos limpia para agentes. Parte de un repositorio de GitHub, un libro, un artículo académico o un artículo web; procesa y vectoriza la fuente como Disk; y úsala como base de conocimiento, fuente MCP, API REST o Claude Skill.
Formatos y entradas compatibles
Archivos PDFVídeos de YouTubeDOCX · PPTXTexto y notas
app.skilldiscs.com / library
Human · reading
FyFeynman explanation100%
RqRecall quiz · 8/10—
CmConcept map—
RsRSVP focus mode—
SKILL DISC
AAgent · querying
RsREST searchsyncing
McMCP retrieval—
SkClaude Skill—
ViVector index—
LIVE
Definición
¿Qué es un LLM Skill?
Un LLM Skill es una carpeta autónoma que un agente de IA carga solo cuando una tarea lo requiere: un archivo SKILL.md con un nombre, una descripción, frases desencadenantes y el procedimiento en sí, más los archivos de referencia a los que apunta. La descripción es lo que el modelo lee para decidir si abre el Skill — así que un Skill es menos un documento que un procedimiento con un desencadenante adjunto.
SkillDiscs lo construye a partir de una fuente en la que ya confías — un repositorio, un PDF, un libro, una charla — extrayendo el procedimiento que describe y empaquetándolo en ese formato, con referencias al origen de cada parte.
Estructura para IA
Infraestructura de datos limpia para mejores salidas de IA.
Los agentes necesitan datos relevantes y estructurados, no PDFs sin procesar ni fragmentos de prompt. SkillDiscs analiza, estructura, vectoriza y expone cada Disk por recuperación, API, MCP o Skill.
Grafo de conocimientoconceptos, relaciones, jerarquía
Estructura Markdownsecciones limpias para prompts
Elementos JSONtítulos, tablas, figuras
Recuperación y accesoembeddings, pgvector, API/MCP
La documentación está activa
La referencia completa de API y MCP está en docs.skilldiscs.com.
Usa la documentación para esquemas de endpoints, herramientas MCP, mascarado de datos, autenticación y ejemplos para copiar en agentes.
Los agentes necesitan datos limpios, no prompts más largos.
Muchos flujos de trabajo de agentes trabajan con HTML sin procesar, PDFs desordenados o fragmentos copiados al prompt. Eso aumenta el riesgo de alucinaciones. SkillDiscs prepara primero la fuente: análisis, estructura, conceptos, JSON/Markdown, índice vectorial, recuperación e instrucciones Skill en una Disk.
Tú eliges la fuente. SkillDiscs la convierte en infraestructura usable para tu agente.
Cinco pasos
Cómo SkillDiscs crea un LLM Skill
De una fuente fiable a una carpeta que tu agente puede cargar.
- 01
Añade la fuente como Disk
Pega una URL, sube un PDF o un archivo de Office, suelta un enlace de YouTube o conecta un repositorio de GitHub. SkillDiscs lo divide en secciones, puntos clave y conceptos, y el original queda adjunto.
- 02
SkillDiscs comprueba que la Disk sea procedimental
Un clasificador decide si el contenido describe realmente un procedimiento repetible. El material de consulta que no lo es se marca como tal en lugar de forzarlo dentro de un Skill que nunca se activaría bien.
- 03
Extraer el procedimiento
Los pasos, los requisitos previos y los pasajes en los que se apoyan se extraen de la Disk. Cada parte conserva una referencia a la sección de la fuente de la que procede.
- 04
Generar el paquete del Skill
Obtienes un SKILL.md con nombre, descripción y frases desencadenantes, más los archivos de referencia a los que apunta el procedimiento — la estructura de carpetas que Claude y Claude Code cargan directamente.
- 05
Evaluar el desencadenante y descargar
El Skill generado se evalúa frente a prompts pertinentes (debe activarse) y no pertinentes (debe permanecer callado), así ves su fiabilidad antes de entregarlo. Descarga el paquete y colócalo en tu agente.
Conecta tu agente
Da a tus agentes acceso a tu conocimiento de SkillDiscs.
Claude y Claude Code se conectan por MCP. ChatGPT, GPTs personalizados, agentes de OpenAI y apps de terceros usan la API REST como herramientas o acciones. Cualquier Disk también puede convertirse en Claude Skill.
API REST
Auth con clave Bearer, JSON de entrada y salida. Apps de terceros pueden buscar, listar y recuperar datos de Disk limpios, estructurados y vectorizados.
Servidor MCP
Un servidor Model Context Protocol que expone search_knowledge, get_disk y list_disks — pensado para Claude, Claude Code y otros clientes MCP.
Exportar Claude Skill
Exporta cualquier Disk como un paquete Claude Skill descargable (SKILL.md + referencias) — creado desde YouTube, artículos académicos, libros, PDFs y notas.
Claude
Conecta Claude o Claude Code por MCP, o usa un Claude Skill generado. Las respuestas pueden citar pasajes exactos de la Disk.
Cualquier cliente MCP
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf o tu propio cliente MCP — añade el endpoint y tus Disks quedan consultables.
ChatGPT y GPTs personalizados
Apunta un GPT personalizado o agente de OpenAI a la API REST como herramienta o acción. Recibe la misma búsqueda vectorial y JSON estructurado.
Tu propio código
LangChain, LlamaIndex, un cron o un fetch simple — es solo HTTP + una clave Bearer. Desplegable en cualquier lugar.
Superficie API
Todos los endpoints de producción en un solo lugar.
Usa REST cuando construyes una herramienta o app. Usa MCP cuando tu cliente de agente ya habla Model Context Protocol.
POST/api/v1/searchBuscar conocimientoBúsqueda semántica de secciones en tus Disks, con resultados relevantes, puntos clave, contexto de fuente y señales de mascarado.GET/api/v1/disksListar DisksDescubre Disks propias y guardadas activas por alcance, categoría, tag y metadatos.GET/api/v1/disks/{id}Obtener una DiskRecupera una Disk por UUID o public_id, con secciones, tags, URL fuente y texto fuente condicional.POST/api/v1/disks/batchRecuperación batchObtén hasta 10 Disks propias en una solicitud cuando el agente ya conoce los IDs.POST/api/mcpServidor MCPEndpoint MCP Streamable HTTP que expone search_knowledge, get_disk y list_disks a Claude y otros clientes.
Qué puedes conectar
Cuatro formas útiles de dar conocimiento SkillDiscs a agentes.
La misma Disk puede alimentar una sesión Claude, una función de producto, un flujo backend o un Claude Skill portátil.
Claude y Claude Code por MCP
Añade el endpoint MCP de SkillDiscs y Claude puede buscar tu biblioteca, abrir una Disk y fundamentar respuestas en tus fuentes guardadas.
Leer setup MCPCualquier agente compatible con MCP
Usa las mismas herramientas desde Cursor, Windsurf, runtimes locales de agentes o tu propio cliente MCP Streamable HTTP.
Ver herramientas MCPApps de terceros y automatizaciones
Llama endpoints REST desde SaaS, flujos de trabajo, notebooks o tareas backend que necesitan recuperación de conocimiento por usuario.
Ver endpoints RESTPaquetes Claude Skill
Convierte una Disk en un paquete Skill portátil con instrucciones y referencias, útil cuando un paquete estático encaja mejor que la recuperación en vivo.
Planear flujos SkillPor qué SkillDiscs
Por qué los agentes trabajan con más precisión en SkillDiscs
SkillDiscs se encarga de la infraestructura que la IA necesita antes de poder responder bien.
Calidad de fuente curada por humanos
Cada Disk se añadió porque un humano la consideró valiosa. Sin spam, sin extracciones llenas de publicidad.
Análisis de alto nivel
PDFs, archivos Office, webs, YouTube y repositorios de GitHub se convierten en secciones limpias, tablas, figuras, títulos y estructura de fuente. Nada de bloques de 60 páginas en la ventana de contexto.
Índice vectorial y recuperación incluidos
Secciones y fragmentos RAG se vectorizan y guardan en pgvector. Tu agente consulta datos relevantes semánticamente sin construir su propia canalización de embeddings o base vectorial.
Base de conocimiento, API, MCP, Skill
La misma Disk sirve como base de conocimiento estructurada, API REST, fuente MCP o Claude Skill. Tu agente recibe datos en el formato adecuado, no fragmentos sueltos de prompt.
Comparación
LLM Skill frente a RAG, MCP y un archivo de prompt
Cuatro formas de dar conocimiento a un modelo. Resuelven problemas distintos y se combinan.
| LLM Skill | Base RAG | Servidor MCP | Archivo de prompt | |
|---|---|---|---|---|
| Qué es | Un procedimiento empaquetado en archivos | Un corpus troceado e indexado en vectores | Una conexión viva a datos y herramientas | Instrucciones colocadas en el contexto |
| Dónde vive | En la carpeta de Skills del agente | En un almacén vectorial | En un servidor al que se conecta el cliente | En la conversación |
| Cómo llega al modelo | Lee la descripción y carga el cuerpo si la tarea encaja | Se recupera por similitud en cada consulta | Se llama en tiempo de ejecución como herramienta | Siempre presente, en cada turno |
| Ideal para | Saber hacer repetible: flujo de trabajo, estilo propio, checklist | Responder preguntas sobre un corpus grande | Datos que cambian, o acciones que deben ejecutarse | Reglas puntuales o permanentes |
| Coste de un cambio | Regenerar el paquete | Reindexar los documentos modificados | Redesplegar el servidor | Editar y reenviar |
Se apilan en vez de competir. Un Skill puede indicar a un agente que llame a un endpoint MCP de SkillDiscs, y la Disk que hay detrás es la misma de la que recupera la API de búsqueda.
Bajo el capó
Análisis, índice vectorial y recuperación — listo para agentes
SkillDiscs construye las capas que muchos equipos de agentes acaban montando por su cuenta: extraer, estructurar, enriquecer, vectorizar, almacenar y servir la fuente.
- 01
Extraer
Crawl4AI para URLs, analizadores estructurados para documentos/Office/PDF, transcripciones de YouTube y extracción de GitHub. La salida son datos usables, no archivos crudos.
- 02
Enriquecer
Resúmenes, puntos clave, conceptos, grafo de conocimiento, estructura JSON/Markdown y pistas Skill hacen que la fuente sea legible para humanos y modelos.
- 03
Indexar
Secciones y fragmentos RAG se vectorizan y guardan en Postgres + pgvector. Tu agente busca semánticamente en vez de meter contexto a ciegas en prompts.
- 04
Servir
API REST, servidor MCP y exportación Skill dan el acceso. Los agentes pueden usar la Disk como base de conocimiento, herramienta o Skill.
Ejemplo en vivo
Míralo en acción
Un POST consigue para tu agente las secciones más relevantes de toda la biblioteca.
Petición
POST https://skilldiscs.com/api/v1/search
Authorization: Bearer sk_live_…
Content-Type: application/json
{
"query": "how does photosynthesis work?",
"limit": 3
}Respuesta
{
"results": [
{
"disk_title": "Plant Biology Fundamentals",
"section_index": 4,
"section_text": "Photosynthesis converts light energy ...",
"key_points": [
"Chloroplasts capture sunlight",
"Calvin cycle fixes CO2"
],
"redacted": false,
"similarity": 0.94
}
]
}Pensado para
Pensado para estos casos de uso
Construyas lo que construyas, SkillDiscs reemplaza extracciones crudas y prompts frágiles con análisis, índice vectorial, recuperación y bases de conocimiento estructuradas.
RAG sobre una base curada
Tu bot de soporte, copiloto interno o asistente de investigación obtiene respuestas ancladas en contenido real y propio.
Agentes por usuario
El agente de cada usuario solo ve su biblioteca. RLS aplicado. Perfecto para SaaS.
Proveedor de embeddings listo para integrar
Sáltate tu canalización de ingesta + embeddings. Envía URLs / PDFs por la app y consulta la API desde tu backend.
FAQ
Preguntas sobre LLM Skills
¿Qué es un LLM Skill?
Un LLM Skill es una carpeta que un agente de IA carga cuando la necesita: un archivo SKILL.md con nombre, descripción, frases desencadenantes y un procedimiento, más los archivos de referencia a los que apunta. El modelo lee la descripción para juzgar la relevancia y solo entonces carga el resto — el procedimiento no cuesta nada mientras no haga falta.
¿En qué se diferencia un Skill de una base RAG?
Un Skill lleva un procedimiento y se carga cuando su desencadenante encaja con la tarea. RAG recupera pasajes por similitud semántica, consulta a consulta. Dicho de otro modo: un Skill responde a «cómo lo hacemos aquí» y RAG responde a «qué dice la fuente». SkillDiscs produce ambos a partir de la misma Disk, así que no hay que elegir de antemano.
¿Puedo crear un LLM Skill a partir de un repositorio de GitHub?
Sí. Conecta el repositorio y SkillDiscs lo convierte en una Disk — estructura, arquitectura y un wiki generado — y de ahí extrae el procedimiento. Los PDF, documentos de Office, EPUB, páginas web y vídeos de YouTube funcionan igual.
¿Qué agentes pueden usar los Skills generados?
El paquete usa la estructura de carpetas estándar de Skills, así que Claude y Claude Code lo cargan directamente. Cualquier cliente compatible con MCP llega a la misma Disk por el endpoint MCP, y cualquier cosa capaz de hacer una petición HTTP puede usar la API REST en /api/v1.
¿Un Skill generado conserva el enlace con la fuente?
Sí. Los pasos extraídos conservan referencias a las secciones de la Disk de las que proceden, y la Disk mantiene adjunta su fuente original. Un agente puede mostrar de dónde sale un paso y consultar la misma Disk por la API para obtener más contexto.