Antigravity Awesome Skills: de colección de instrucciones a plano de control local

Todo lo que hay que saber sobre sickn33/antigravity-awesome-skills, la identidad histórica en la cola que hoy redirige al repositorio canónico sickn33/agentic-awesome-skills: un catálogo de habilidades para asistentes de programación con instalador, plugins, MCP local y herramientas de planificación.

Qué es Antigravity Awesome Skills

La entrada de la cola conserva el nombre Antigravity Awesome Skills, pero la API de GitHub redirige esa ruta al repositorio canónico sickn33/agentic-awesome-skills. El cambio de nombre refleja una ampliación: no se limita a Antigravity, sino que distribuye habilidades para Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI, Kiro, OpenCode, Copilot y otros anfitriones.

Su producto actual se llama AAS Core. No elige habilidades por el usuario ni analiza el repositorio por sí mismo: un agente, hoy Codex o Claude en la ruta Core, examina el proyecto y busca el catálogo local; AAS conserva los identificadores seleccionados en un manifiesto, valida su estructura y genera un plan reproducible antes de escribir en el proyecto. Al mismo tiempo mantiene el catálogo de más de 2.003 SKILL.md, el instalador de npm, plugins especializados, paquetes de inicio y flujos ordenados.

El origen: una colección para evitar instalaciones manuales

GitHub registra la creación del repositorio el 14 de enero de 2026. Su autor principal es sickn33, cuyo perfil público se identifica como Nick. La historia disponible no incluye una publicación de lanzamiento independiente verificable; el relato más próximo procede de una publicación en Reddit de la comunidad de Antigravity: el autor explica que reunía habilidades de repositorios distintos para dejar de clonarlos e instalarlos una por una, las organizó por roles y acreditó a sus fuentes.

Ese punto de partida explica la tensión del proyecto: una gran biblioteca es útil para descubrir procedimientos, pero cargarla entera puede saturar el contexto del agente. La documentación actual lo reconoce explícitamente para Antigravity: una instalación sin selectores puede ralentizar el inicio, truncar el contexto o provocar un ciclo de fallos. AAS Core es la respuesta más reciente: elegir un conjunto concreto mediante búsqueda local, guardarlo como estado revisable y planificar antes de aplicar cambios.

Filosofía y principios

El README y la guía de AAS Core sostienen principios claros:

Selección del agente, control humano: Codex o Claude decide qué identificadores encajan; AAS no puntúa, recomienda, excluye ni declara que una habilidad sea adecuada.

Mano robótica señalando un módulo de habilidad mientras una mano humana aprueba la selección en una consola futurista, representando la selección del agente y el control humano.

Catálogo completo e inspeccionable: las habilidades siguen disponibles para buscar y leer, incluso si sus metadatos son incompletos.
Revisión antes de escritura: el artefacto duradero es aas-stack.json, y el plan es inmutable; la vía soportada se detiene tras revisarlo.

Plano holográfico inmutable con listas de habilidades seleccionadas y marcas de validación, representando el manifiesto aas-stack.json.

Límites de confianza explícitos: una validación estructural no certifica ajuste semántico, compatibilidad, seguridad operativa ni seguridad para aplicar.
Distribución graduada: un plugin especializado, un paquete o un subconjunto de habilidades es preferible a activar por defecto toda la colección cuando el trabajo tiene un dominio claro.

Cómo funciona

La ruta AAS Core es local y de solo lectura hasta la planificación:

Codex o Claude inspecciona el proyecto y busca el catálogo local mediante MCP.

Torre de servidor cyberpunk con miles de archivos SKILL.md holográficos, iluminada por un foco de búsqueda local que escanea el catálogo sin cargarlo entero.

El agente compara habilidades con search_skills y get_skill, y llama a compose_stack con identificadores exactos.
El cliente o la CLI persiste el resultado en aas-stack.json; opcionalmente añade aas-selection-evidence.json con el rastro de búsqueda.
aas stack validate comprueba el manifiesto y aas stack plan genera un plan para un destino concreto.
La persona revisa ese plan. stack apply y stack recover permanecen experimentales y requieren activación explícita.

El MCP local expone search_skills, get_skill, compose_stack, inspect_stack, diff_stack y herramientas de evidencia. El manifiesto admite hasta 128 habilidades. Además de Core, la distribución directa copia habilidades al directorio esperado por cada anfitrión; los plugins empaquetan conjuntos para áreas como aplicaciones web, seguridad autorizada, analítica de datos, documentos, DevOps, QA, accesibilidad, APIs y agentes/MCP.

Estado oficial y semioficial

El propio README es explícito: es un proyecto comunitario independiente, sin afiliación, patrocinio, autorización ni respaldo de Google. Por tanto, que aparezcan los nombres Google, Antigravity o Gemini expresa compatibilidad e instalación, no aprobación del proveedor.

Hay integración documentada con los formatos de Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Antigravity, Kiro, OpenCode y Copilot.

Centro de distribución de alta tecnología con flujos de datos neón fluyendo hacia puertas de enlace de anfitriones de IA como Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI y Copilot.

Para Copilot usa la vista previa gh skill; para Claude Code y Codex se documentan plugins y la configuración MCP local. No se recuperó evidencia de que AAS figure como producto aceptado en una tienda oficial de Google, Anthropic u OpenAI. Su relevancia práctica procede de la distribución multiplataforma, no de un estatus formal de estándar.

El ecosistema

Superficies oficiales del proyecto

sickn33/agentic-awesome-skills es el repositorio canónico: catálogo, instalador, AAS Core, MCP local, esquemas, plugins y Workbench.
AAS Core vive dentro del repositorio, en tools/lib/aas-v1, y se expone mediante la CLI aas y el servidor aas-mcp.
Skill Workbench, en GitHub Pages, es una superficie complementaria: importa manifiestos y planes en la memoria del navegador para revisarlos; no accede al sistema de archivos ni instala habilidades.

Taller futurista con manifiestos y planes holográficos flotando dentro de una cúpula de cristal aislada, representando el Skill Workbench en el navegador sin acceso al sistema de archivos.

sickn33/antigravity-skills-browser es un repositorio hermano de Nick: extensión para Antigravity y derivados de VS Code, con barra lateral, búsqueda, favoritos y detalles en portugués e inglés; tenía 1 estrella en la consulta.
El repositorio incluye documentación propia en docs_zh-CN y docs/vietnamese. Son localizaciones contenidas en el proyecto, no puertos comunitarios independientes.

Bifurcaciones y derivados observados

La consulta de bifurcaciones de GitHub identificó Dev-moe-kyawaung/antigravity-awesome-skills como una bifurcación, con 25 estrellas. Su descripción conserva la versión anterior del catálogo de 1.400+ habilidades; no se debe interpretar como un producto distinto ni como un puerto mantenido oficialmente.

La búsqueda de GitHub devolvió 128 resultados con el nombre histórico, pero no estableció otros puertos, traducciones o extensiones con identidad técnica independiente. Por ello no se nombran como tales repositorios que podrían ser simples espejos. El README acredita colecciones y autores de origen, pero esa acreditación no demuestra una dependencia, soporte o equivalencia funcional actual.

Números del repo

Medición: 5 de agosto de 2026, API de GitHub y registro npm. Las métricas corresponden al repositorio canónico sickn33/agentic-awesome-skills.

Panel de repositorio de GitHub estilo cyberpunk con métricas brillantes de 44.522 estrellas, descargas de npm y una etiqueta de versión v15.9.0.

Métrica	Valor
Estrellas	44.522
Bifurcaciones	6.537
Suscriptores reales	314
Commits	2.464
Incidencias abiertas indicadas por la API	1
Lenguaje principal	Python
Licencia	MIT
Creación	14 de enero de 2026
Última actualización de metadatos	5 de agosto de 2026
Última publicación	`v15.9.0`, 4 de agosto de 2026
Descargas npm, última semana disponible	2.452, del 29 de julio al 4 de agosto de 2026

Los contribuidores principales que devolvió la API fueron sickn33 (709 contribuciones), github-actions[bot] (669), sck000 (465), munir-abbasi (34) y Mohammad-Faiz-Cloud-Engineer (33). El total de commits procede de la última página del enlace de paginación de la API. open_issues_count puede incluir solicitudes de cambios abiertas; no equivale necesariamente a incidencias puras. watchers_count replica las estrellas en la respuesta general de GitHub, por eso aquí se usan los 314 de subscribers_count como suscriptores reales.

La versión npm publicada más reciente era igualmente 15.9.0. La sucesión de versiones 15.2.0 a 15.9.0 entre el 21 de julio y el 4 de agosto muestra iteración rápida, pero no es por sí sola una medida de calidad.

Cómo contribuir

El repositorio documenta un proceso completo. Se hace una bifurcación, se clona, se ejecuta npm install, se crea skills/<nombre>/SKILL.md desde docs/contributors/skill-template.md y se valida con npm run validate. Para una habilidad con instrucciones de terminal, red, credenciales o mutaciones añade npm run security:docs; para cambios de documentación, flujos o infraestructura pide también npm run validate:references y npm test.

Las solicitudes comunitarias deben contener fuentes, no artefactos generados: no se incluyen CATALOG.md, skills_index.json ni data/*.json. GitHub ejecuta skill-review en cambios a SKILL.md, pero la guía exige una revisión manual de lógica, riesgos y modos de fallo.

Contribuidor cibernético forjando un nuevo archivo SKILL.md sobre un yunque de código, con brazos robóticos de github-actions[bot] asistiendo y un escudo de validación con una marca de verificación alrededor.

La persona contribuidora debe abrir la solicitud con la plantilla habitual y permitir edición por mantenedores para facilitar resolución de conflictos.

Guía rápida de uso

Instalación y primer arranque

Para Antigravity, la documentación recomienda previsualizar una selección concreta antes de escribir:

npx agentic-awesome-skills --antigravity --skills brainstorming,systematic-debugging --dry-run

Terminal cyberpunk mostrando el comando npx agentic-awesome-skills --dry-run con proyecciones holográficas de texto que muestran una vista previa del plan de habilidades sin modificar el sistema.

Tras revisar el plan, se repite sin --dry-run. La instalación por defecto usa un clon superficial fijado a la versión publicada; --tag main solo conviene si se quiere deliberadamente la punta del repositorio. Para la CLI de Antigravity (agy), el comando documentado es:

npx agentic-awesome-skills --agy

Para Codex o Claude y la ruta Core, se configura primero el MCP con una versión exacta. El primer comando es una vista previa que devuelve un resumen de aprobación y no cambia la configuración:

npm exec --yes --ignore-scripts --package=agentic-awesome-skills@15.9.0 -- aas mcp configure \
  --host codex \
  --scope user \
  --config /ruta/absoluta/a/codex/config.toml \
  --cache-root /ruta/absoluta/a/aas-cache

Después de revisar el resumen se repite con --approve <approval-digest>. Para Claude se sustituye --host codex por --host claude y se usa su ruta de configuración MCP. Puede ser necesario reiniciar el anfitrión.

Flujos de trabajo habituales

Planificar una función en Cursor: instalar con npx agentic-awesome-skills --cursor y pedir @brainstorming help me plan a feature.
Auditar dos habilidades antes de instalarlas: npx agentic-awesome-skills audit --skills brainstorming,backend-dev-guidelines; después, previsualizar con npx agentic-awesome-skills --skills brainstorming,backend-dev-guidelines --dry-run.
Crear un conjunto reproducible para Codex o Claude: pedir al agente que inspeccione el proyecto y componga la pila, guardar aas-stack.json, ejecutar aas stack validate --manifest /ruta/absoluta/a/aas-stack.json y generar el plan con aas stack plan usando manifiesto, destino, raíz, caché, integridad y --out explícitos.
Instalar una sola habilidad para Copilot: gh skill preview sickn33/agentic-awesome-skills skills/brainstorming/SKILL.md; tras revisarla, gh skill install sickn33/agentic-awesome-skills skills/brainstorming/SKILL.md --agent github-copilot --scope user --pin v14.2.0.

Configuración esencial

aas-stack.json: estado deseado con catálogo fijado, destino e identificadores de habilidades seleccionados por el agente.
aas-selection-evidence.json: archivo lateral opcional que vincula la selección con el rastro de búsqueda; no certifica que las elecciones sean correctas.
--cache-root: directorio absoluto para el tiempo de ejecución de AAS Core.
--config: ruta absoluta de configuración MCP del anfitrión, por ejemplo la de Codex.
--skills, --category, --risk y --tags: selectores para reducir una instalación directa a un subconjunto revisable.

Trampas frecuentes y soluciones

Instalar todo en Antigravity: la propia documentación advierte de agotamiento de contexto, truncamiento, lentitud o ciclos de fallo. Usar --skills, un filtro de metadatos o --all solo con consentimiento explícito; preferir primero --dry-run.
Confundir validación con seguridad o calidad: aas stack validate verifica estructura e identidad, no ajuste semántico, compatibilidad o seguridad de ejecución. Revisar las habilidades y el plan antes de aplicar.
Actualizar sin fijar versión: la guía Core pide una versión capaz de Core, pues 14.6.0 es anterior a esa función. Usar una versión exacta revisada, como 15.9.0 en los ejemplos recuperados.
Incluir índices generados en una contribución: las solicitudes comunitarias deben ser de fuentes; excluir CATALOG.md, skills_index.json y los JSON de data/.
Exponer información sensible en búsquedas MCP: el rastro de evidencia guarda literalmente las consultas de search_skills; no incluir secretos, credenciales ni texto privado del repositorio.

Integraciones y migración

El proyecto conecta con Claude Code y Codex mediante MCP local; con los demás anfitriones distribuye SKILL.md en las rutas que estos observan. Para OpenCode, el README ofrece npx agentic-awesome-skills --path .agents/skills --category development,backend --risk safe,none; para Kiro IDE, npx agentic-awesome-skills --path ~/.kiro/skills. El Workbench complementa la integración revisando JSON en el navegador, sin acceso al disco.

La migración documentada desde el uso histórico de Antigravity es conservadora: pasar de instalar el catálogo completo a seleccionar identificadores concretos, previsualizar y fijar la versión. No se recuperó una herramienta separada de migración automática para otros catálogos.

Cómo lo recibió la comunidad

La evidencia externa es limitada y debe leerse con cautela:

En Reddit, u/Fickle_Guitar7417 publicó en r/google_antigravity que había agregado 58 habilidades en una colección para evitar buscar e instalar repositorios manualmente; el resultado recuperado marcaba 384 puntos y 89 comentarios. Es apoyo a la idea inicial de una colección, no una evaluación independiente de AAS Core.
En la misma comunidad, u/nivasbaskaran preguntó si alguien había usado Antigravity Awesome Skills con 11 puntos y 16 comentarios; la publicación lo presentaba como un repositorio de 28.000 estrellas y solicitaba experiencias. La fuente recuperada no permitió verificar el contenido de las respuestas, por lo que no se les atribuye una conclusión.
En r/GoogleAntigravityIDE, u/nivasbaskaran publicó una entrada sobre ingeniería de instrucciones, flujos y habilidades, con 6 puntos y 7 comentarios. El resultado de búsqueda no permitió recuperar un enlace permanente verificable; el hallazgo acredita conversación comunitaria, no una reseña concluyente.
Hacker News no devolvió un hilo directo del repositorio. Sí recuperó un comentario de daniel-payne, ID 47935228, que describía tras dos días de lectura la colección histórica como «programación declarativa potenciada». El elemento raíz asociado no estaba disponible mediante la API, de modo que no se informan puntos ni número de comentarios del hilo y la frase queda como impresión individual, no como consenso.

También hay críticas y límites documentados por el propio proyecto: las habilidades son contenido no confiable, el análisis de señales del instalador no es un certificado de seguridad, y Core no garantiza que una selección sea apropiada. La falta de una discusión directa amplia en Hacker News, de una reseña verificable en Product Hunt y de datos recuperables de vídeos impide convertir las estrellas en una afirmación de aceptación general.

Antigravity Awesome Skills frente a otras propuestas

Propuesta	Coincidencia verificable	Diferencia verificable
`sickn33/awesome-claude-code`	Repositorio hermano con recursos sobre Claude Code.	Su descripción lo presenta como lista de recursos; AAS añade instalador, catálogo, plugins, MCP, manifiestos y planificación.
`lilhawk7077/claude-code-resources`	El README de AAS lo enlaza como repositorio compañero de Vexilo.	Vexilo se describe como índice visual de primitivas de Claude Code; AAS se presenta como catálogo distribuible y plano de control de selección.
Bifurcación `Dev-moe-kyawaung/antigravity-awesome-skills`	Conserva la colección histórica y una descripción de biblioteca instalable.	Es una bifurcación de GitHub y muestra un catálogo más antiguo de 1.400+ habilidades, mientras el canónico declara 2.003+ y AAS Core.

La comparación más importante es de alcance: un índice ayuda a descubrir recursos; AAS intenta además entregar, fijar, validar y revisar un conjunto seleccionado. Ninguna de las fuentes recuperadas ofrece una prueba comparativa independiente que permita afirmar superioridad en rendimiento, calidad del código o seguridad.

Casos de uso y a quién puede ayudar este repositorio

Equipos que usan Codex o Claude en repositorios con requisitos variados pueden convertir una selección del agente en aas-stack.json, revisar la evidencia y obtener un plan inmutable antes de tocar el proyecto.
Personas que trabajan con Antigravity, Cursor, Gemini, Kiro u OpenCode pueden instalar un subconjunto dirigido por --skills, categoría, etiquetas o riesgo, en vez de cargar una biblioteca completa que afecte el contexto del asistente.
Responsables de seguridad, QA, DevOps, accesibilidad, documentación o desarrollo web pueden empezar con un plugin especializado en vez de explorar miles de instrucciones; la selección debe revisarse porque los metadatos no son una garantía de idoneidad.
Mantenedores de catálogos de habilidades pueden aprovechar la plantilla canónica, las validaciones, skill-review y el análisis de documentación sensible para recibir contribuciones trazables sin mezclar índices generados en las solicitudes.

Recursos

Repositorio canónico: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills
Ruta histórica de la cola: https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
Documentación y catálogo: https://sickn33.github.io/agentic-awesome-skills/
Guía oficial de AAS Core: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/docs/users/aas-core.md
Instalación y anfitriones: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills#installation
Cómo contribuir: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/CONTRIBUTING.md
Paquete npm: https://www.npmjs.com/package/agentic-awesome-skills
Perfil oficial en X: https://x.com/AASkills_
Comunidad y conversaciones: https://www.reddit.com/r/google_antigravity/, comentario de HN https://news.ycombinator.com/item?id=47935228

Nota: este artículo combina el README, la documentación y las guías de contribución oficiales, GitHub API, npm, GitHub Pages, X, Hacker News y resultados de Reddit consultados el 5 de agosto de 2026. Las cifras cambian con el tiempo.