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egutierrez e2a131a6dc refactor: skills globales — eliminar hardcodes de paths/build tags

- parallel-fix-issues: detecta build tag del proyecto (auto o via BUILD_TAG env/arg),
  usa $(git rev-parse --show-toplevel) para rutas en vez de /home/ubuntu/agents_and_robots
- verify-worktree.sh: acepta BUILD_TAG como env o segundo argumento, auto-detecta con
  //go:build, ejecuta sin -tags si no hay tag configurado
- create-tui: DEVFACTORY_PATH, DEVFACTORY_MODULE y GO_NAMESPACE configurables via env
- init-jupyter: resuelve SKILL_DIR dinamicamente siguiendo el symlink de ~/.claude
- pass-usage: elimina GPG-ID hardcodeado, instruye leer de ~/.password-store/.gpg-id
- settings.json: refresh de formato + effortLevel

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-18 17:04:34 +02:00

2.3 KiB

Raw Blame History

name, description, argument-hint, disable-model-invocation, user-invocable, allowed-tools

name

description

argument-hint

disable-model-invocation

user-invocable

allowed-tools

init-jupyter

Inicializa entorno Jupyter para exploración de datos con MCP compartido. Autodetecta puerto y configura repo.

ruta-proyecto

true

Bash, Read

Inicializar Entorno Jupyter para Data Science

Skill para preparar cualquier repo para exploración de datos con Jupyter + Claude colaborando en kernel compartido.

Instrucciones para el agente

Todo el trabajo está automatizado en setup-jupyter.sh. Solo ejecuta el script y comunica el resultado.

Paso único: Ejecutar el script

# Obtener ruta del script (está junto a este SKILL.md)
# Resolver via symlink a la ubicación real del skill (portable entre máquinas)
SKILL_DIR="$(dirname "$(readlink -f "$HOME/.claude/skills/init-jupyter/SKILL.md")")"

# Ejecutar con la ruta del proyecto (argumento del skill o directorio actual)
bash "$SKILL_DIR/setup-jupyter.sh" "${1:-.}"

Interpretar el resultado

El script imprime una línea STATUS: al final:

STATUS	Significado	Qué decir al usuario
`READY`	Todo configurado y Jupyter corriendo	"Jupyter ya está listo. Puedes empezar a trabajar con notebooks via MCP."
`CONFIGURED_NOT_RUNNING`	Configurado pero Jupyter no corre	"Todo configurado. Ejecuta `./run-jupyter-lab.sh` en otra terminal para iniciar Jupyter."
`CONFIGURED`	Recién configurado	Mostrar los pasos siguientes que imprime el script

Si hay errores

Si el script falla, leer el error y ayudar al usuario
Problemas comunes:
- jq no instalado → el merge de .mcp.json puede fallar
- uv no disponible → usa pip como fallback
- Puerto ocupado → el script autodetecta otro

Archivos que crea el script

Archivo	Propósito
`run-jupyter-lab.sh`	Lanzador de Jupyter con autodetección de puerto
`.mcp.json`	Config MCP con ruta absoluta al ejecutable local
`.claude/CLAUDE.md`	Reglas para que Claude use MCP en lugar de bash
`.jupyter-port`	Puerto actual (creado al ejecutar Jupyter)

Regla crítica: MCP siempre local

El script instala jupyter-mcp-server en .venv/bin/ del proyecto, NUNCA globalmente. Si detecta instalación global, la elimina automáticamente.

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