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optimizing-large-skills

Metodología sistemática para reducir el tamaño del archivo de habilidades mediante externalización, consolidación y patrones de carga progresiva. Úselo cuando las habilidades excedan las 300 líneas, múltiples bloques de código (10+) con funcionalidad similar, Python pesado en línea con rebajas, funciones >20 líneas integradas. No lo use cuando la habilidad tenga menos de 300 líneas y esté bien organizada. creando nuevas habilidades: utilice habilidades modulares en su lugar. Consulte esta habilidad cuando la evaluación de habilidades muestre advertencias de "Archivo de habilidad grande".

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Instalación

$npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill optimizing-large-skills

Cómo instalar optimizing-large-skills

Instala rápidamente el skill de IA optimizing-large-skills en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill optimizing-large-skills
  3. Verificar instalación: Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

Fuente: athola/claude-night-market.

SKILL.md

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Systematic methodology for reducing skill file size while preserving functionality through separation of concerns and strategic code organization.

Before: 654-line skill with heavy inline Python implementations After: 150-line skill with external tools and references

| Externalize Python modules | 60-70% reduction | Heavy implementations (>20 lines) | | Consolidate similar functions | 15-20% reduction | Repeated patterns with minor variations | | Replace code with structured data | 10-15% reduction | Configuration-driven logic | | Progressive loading patterns | 5-10% reduction | Multi-stage workflows |

Metodología sistemática para reducir el tamaño del archivo de habilidades mediante externalización, consolidación y patrones de carga progresiva. Úselo cuando las habilidades excedan las 300 líneas, múltiples bloques de código (10+) con funcionalidad similar, Python pesado en línea con rebajas, funciones >20 líneas integradas. No lo use cuando la habilidad tenga menos de 300 líneas y esté bien organizada. creando nuevas habilidades: utilice habilidades modulares en su lugar. Consulte esta habilidad cuando la evaluación de habilidades muestre advertencias de "Archivo de habilidad grande". Fuente: athola/claude-night-market.

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill optimizing-large-skills
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-25
Actualizado
2026-03-10

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Respuestas rápidas

¿Qué es optimizing-large-skills?

Metodología sistemática para reducir el tamaño del archivo de habilidades mediante externalización, consolidación y patrones de carga progresiva. Úselo cuando las habilidades excedan las 300 líneas, múltiples bloques de código (10+) con funcionalidad similar, Python pesado en línea con rebajas, funciones >20 líneas integradas. No lo use cuando la habilidad tenga menos de 300 líneas y esté bien organizada. creando nuevas habilidades: utilice habilidades modulares en su lugar. Consulte esta habilidad cuando la evaluación de habilidades muestre advertencias de "Archivo de habilidad grande". Fuente: athola/claude-night-market.

¿Cómo instalo optimizing-large-skills?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill optimizing-large-skills Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/athola/claude-night-market