agents.md (sitio oficial)
Enlace al sitio oficial del estándar AGENTS.md: especificación, ejemplos y plataformas compatibles.
Guía por plataforma
Editor con agente integrado, reglas y skills.
Fork de VS Code con agente de IA integrado: chat, edición multiarchivo, reglas de proyecto, skills y MCP. Uno de los editores más usados para programar con agentes.
Docs: cursor.com/docs
Crea AGENTS.md en la raíz con build, tests y 3–5 convenciones. Es lo que más impacto tiene al inicio.
Carpeta .cursor/rules/ con reglas cortas por stack. Empieza con una regla; no copies listas enteras de Cursor Directory sin leerlas.
Concepto: ¿Qué es una regla?.
Ejemplo de regla mínima:
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description: Convenciones del proyecto
globs: **/*.{ts,tsx}
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- Usar App Router de Next.js
- Tests con Vitest
- No usar `any`
Carpeta con SKILL.md en .cursor/skills/. Guías: ¿Qué es un skill? · Skills vs reglas vs MCP.
No instales skills virales el primer día. Ejemplos del catálogo: ui-skills, ponytail (polémico — léelo antes).
Settings → MCP. Guía: ¿Qué es un MCP?. Útil si el modelo inventa APIs: Context7. Para browser: Playwright MCP. No actives diez a la vez.
Cursor en la práctica usa modelos del proveedor según tu plan. Endpoint Ollama local es nicho y requiere configuración avanzada. Para self-host claro: OpenCode o Cline — nube vs local.
Headroom en Cursor requiere proxy manual — no es plug-and-play; ver Headroom.
| Pieza | Ubicación |
|---|---|
| Contexto repo | AGENTS.md |
| Reglas | .cursor/rules/*.mdc o .md |
| Skills | .cursor/skills/<nombre>/SKILL.md |
| MCP | Settings → MCP |
| Cursor | VS Code + Copilot | Windsurf | |
|---|---|---|---|
| Agente | Integrado | Copilot / Cline | Cascade |
| Reglas | .cursor/rules/ | copilot-instructions | .windsurfrules |
| Skills | .cursor/skills/ | .github/skills/ | Según doc |
Fichas del catálogo que mencionan Cursor. Informativas, no recomendaciones automáticas.
Enlace al sitio oficial del estándar AGENTS.md: especificación, ejemplos y plataformas compatibles.
Terminal para macOS con tabs verticales, pensada para correr varios agentes a la vez.
Curso de 12 semanas sobre IA/ML con traducción oficial al español.
Capa local que comprime contexto (tools, logs, RAG) antes del LLM. Requiere wrap/proxy; no sustituye usar Cursor o Copilot tal cual.
Runtime local para descargar y ejecutar modelos (Qwen, Llama, Mistral). API compatible con OpenAI en localhost.
CLI que genera y mantiene documentación del codebase orientada a agentes.
Lista comunitaria de APIs LLM con tier gratis o créditos iniciales. Referencia viva, verifica términos.
Proxy CLI en Rust que comprime la salida de comandos dev (git, tests, linters) antes de que llegue al agente: 60-90% menos tokens.
Un endpoint compatible con OpenAI para cientos de modelos, con variantes :free sin tarjeta. El catálogo gratuito rota cada pocas semanas.
MCP oficial de Chrome DevTools: debug, performance y automatización en Chrome real (Puppeteer bajo el capó).
Lista en GitHub con cientos de .cursorrules por tecnología. Referencia, no checklist de instalación.
La documentación oficial del sistema de reglas de Cursor: .cursor/rules/ con archivos .mdc, reglas de proyecto/usuario/equipo y soporte de AGENTS.md.
Directorio comunitario de reglas para Cursor/Windsurf. Fuente para copiar, no verdad absoluta.
MCP que inyecta documentación actualizada de librerías. Muy usado; útil si el modelo inventa APIs viejas.
Registro e inspector MCP: busca servidores, copia config para Cursor/Claude y prueba tools en el browser. Directorio, no un servidor.
Proxy git: valida con IA antes de hacer push y abrir el PR. Para equipos que quieren un gate automático.
Directorio y marketplace de servidores MCP con CLI de instalación.
Directorio comunitario grande de servidores MCP: buscar por categoría, tag o integración. Referencia, no lista de instalación.
Skill viral que hace al agente responder 'como cavernícola': ~65% menos tokens de salida medidos. MIT, el skill más estrellado de GitHub.
MCP oficial de Microsoft para que el agente controle un navegador vía Playwright.
Skill que empuja al agente a escribir menos código. Muy popular; opiniones divididas.
Formato abierto Agent Skills: carpeta con SKILL.md. Referencia oficial, no algo que 'instales' como app.
Colección de skills para mejorar interfaces generadas por IA: accesibilidad, motion, shadcn, etc.
Qué entra en /tools/: CLIs y apps que apoyan el flujo con agentes, sin confundirlas con plataformas, reglas, skills ni MCPs.
Cuándo usar APIs en la nube (Claude, GPT, Copilot) y cuándo modelos locales con Ollama, vLLM o Qwen. Sin instalar nada todavía.
Orden sugerido para empezar: plataforma, contexto del proyecto y conceptos básicos. Sin instalar repos todavía.
Un archivo en la raíz del repo que le dice al agente cómo construir y qué convenciones seguir.
Model Context Protocol: servidores que dan al agente herramientas extra (browser, docs, DB). Qué son, cuándo uno basta y dónde configurarlos.
Un agente de código lee tu repo, propone cambios y ejecuta acciones con tu permiso. Dónde vive, qué no es y cómo se relaciona con skills, reglas y MCPs.
Un skill es una carpeta con SKILL.md: el agente la usa solo cuando la tarea encaja. Qué son, dónde van y un ejemplo.
Instrucciones que el agente carga casi siempre: convenciones del stack, estilo y qué evitar. Dónde van y un ejemplo.
Tres formas de configurar un agente: cuándo usar cada una con ejemplos concretos.