Un prompt guardado es un riesgo. Vive en la interfaz de un solo proveedor, nadie más puede leerlo y, si el producto cambia de nombre, puede desaparecer. Una skill es la misma instrucción con un disparador, ejemplos y un responsable, guardada en una carpeta que controlas tú, y esa es la versión que sobrevive.
El momento no es casual. Google está retirando los Gems de Gemini en cuentas personales y convirtiéndolos en "skills", con un calendario que ya fijó para más adelante en 2026; los usuarios las invocan escribiendo "/" en un hilo de tareas (TechCrunch). Un día después, OpenAI amplió los plugins de ChatGPT con espacios propios en la barra lateral, paneles interactivos y un Plugin Creator (TechCrunch). Custom GPTs, Gems, plugins, apps y skills son nombres distintos para el mismo instinto: dejar de reescribir instrucciones.
Si creaste unas cuantas decenas de esos asistentes, ahora tienes dos tareas. Conservar lo que construiste y hacerlo lo bastante portable para que el próximo cambio de nombre te cueste una tarde y no un trimestre. Esta guía cubre ambas, con una plantilla, una rutina de pruebas, un checklist de migración y una respuesta directa sobre cuándo no vale la pena.
Por qué tus asistentes guardados cambian de nombre una y otra vez
Los Gems llegaron en 2024 como asistentes para tareas concretas que podías crear sin repetir instrucciones, y además podías compartirlos. La página de ayuda de Google ahora dice que los Gems desaparecerán de las cuentas personales y pasarán automáticamente a ser skills (Google Gemini Help). TechCrunch señala que la migración automática implica que el usuario no tiene que hacer nada, y también que las skills se invocan con un comando de barra, una interfaz que según el medio suele gustar más a los ingenieros.
Una migración automática suena segura, y para el texto de tus instrucciones casi siempre lo es. Google dice que los archivos de conocimiento compatibles también se trasladan, pero las skills solo aceptan archivos de texto plano, PDF e imágenes, no Word ni Excel, y su página de transición indica que compartir y los archivos vinculados a Drive llegarán en las próximas semanas (Gemini Help, reglas de subida). Una migración mueve contenido. No mueve los ejemplos que guardabas en la cabeza, ni a la persona de tu equipo que sabía cuándo usar cada Gem.
El patrón se repite entre proveedores. El formato anterior de OpenAI para compartir era el custom GPT, y su documentación actual para desarrolladores describe plugins que empaquetan skills junto con un servidor MCP (OpenAI Developers). Las skills de Anthropic ni siquiera se sincronizan entre sus propios productos. Según la documentación de Anthropic, una skill subida a claude.ai no está disponible en la API, y las skills de Claude Code se basan en el sistema de archivos y son independientes de ambas (documentación de Claude). Da por hecho que cada plataforma renombrará, fusionará o dividirá lo que guardaste allí.
Qué es una skill, sin el marketing
Una skill es una carpeta. Según la definición de Anthropic, contiene instrucciones, scripts y recursos que un agente puede descubrir y cargar dinámicamente para una tarea concreta (Anthropic Engineering). El único archivo obligatorio es SKILL.md, que empieza con un nombre y una descripción y sigue con las instrucciones.
La descripción es la que hace más trabajo. Al arrancar, el asistente carga solo el nombre y la descripción de cada skill (unos 100 tokens por skill, según Anthropic) y compara tu petición con ese texto para decidir si abre el resto. Una descripción vaga hace que la skill nunca se active. Una demasiado ambiciosa hace que se active con todo. La recomendación de Anthropic es decir tanto qué hace la skill como cuándo usarla, redactado en tercera persona.
Eso es lo primero que le falta a un prompt guardado. Un prompt espera a que lo pegues. Una skill tiene un disparador, así que el asistente puede usarla sin que se lo pidas. Todo lo demás en una buena skill se deriva de tomarse en serio ese disparador.
La anatomía tiene seis partes. El disparador indica cuándo activarse. Las entradas dicen qué debe aportar el usuario y qué es opcional. Los pasos son las instrucciones en orden. Las herramientas nombran todo lo que la skill necesita usar fuera del chat. Los ejemplos muestran entradas reales junto a salidas aceptadas. El formato de salida define la forma de la respuesta, lo que hace comparables los resultados entre ejecuciones.
Los ejemplos merecen la mayor atención. Cumplen una doble función: los mismos pares de entrada y salida que le enseñan al asistente lo que quieres se convierten en los casos de prueba que te avisan cuando una edición rompió algo. Si los omites, lo que has escrito es un prompt dentro de una carpeta.
Las skills convergen en un único formato de archivo
Una buena noticia para quien teme quedar atado a un proveedor: el formato se está asentando. Anthropic publicó Agent Skills como estándar abierto para la portabilidad entre plataformas en 2025, y la especificación pública está en agentskills.io. Una skill es un directorio con un SKILL.md obligatorio, carpetas opcionales scripts/, references/ y assets/, un name de hasta 64 caracteres entre letras minúsculas, números y guiones, y una description de hasta 1.024 caracteres (especificación de Agent Skills).
La documentación de OpenAI dice que sus skills se basan en ese mismo estándar abierto. Cada skill es un directorio con un SKILL.md obligatorio que incluye nombre y descripción en el frontmatter, y se invoca de forma explícita con @ en ChatGPT o con $ en Codex, o bien dejas que el modelo la elija a partir de la descripción (OpenAI). La documentación de Gemini CLI de Google afirma que sus skills se basan en el mismo estándar (documentación de Gemini CLI), y las páginas de ayuda de la app de Gemini indican que puedes importar skills creadas en otras plataformas subiendo sus archivos SKILL.md (Gemini Help). No encontramos ninguna declaración de Google que diga que la app implementa la especificación abierta completa, así que prueba una subida antes de depender de ella.
Así que el núcleo portable ya abarca tres proveedores. Claude y Claude Code lo leen, ChatGPT y Codex también según OpenAI, y Google Gemini acepta subidas en ese formato. Mantén la misma carpeta como fuente de verdad y vuelve a ejecutar tus ejemplos después de cada subida. La subida de Gemini rechaza formatos binarios como .docx y bloquea scripts que llaman a sitios externos (Gemini Help).
Escribe la skill para que sobreviva a la mudanza
La portabilidad es sobre todo disciplina. Cuatro hábitos cubren casi todo.
- Guarda la fuente de verdad en una carpeta normal bajo control de versiones, nunca solo dentro del editor de un proveedor. La copia del proveedor es un despliegue.
- Escribe instrucciones que nombren resultados y formatos, no funciones de un producto. "Devuelve una tabla con tres columnas" funciona en cualquier sitio. "Usa el panel canvas" no.
- Pon todo lo largo (una guía de estilo, un esquema, una política) en su propio archivo de referencia y enlázalo a un solo nivel de profundidad desde
SKILL.md. Anthropic advierte de que las cadenas más profundas se leen solo en parte. - Sé breve. Anthropic recomienda un cuerpo de menos de 500 líneas, y la especificación abierta sugiere mantener las instrucciones por debajo de unos 5.000 tokens.
Así se ve eso en una tarea que casi todos los equipos repiten: el informe semanal al cliente.
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name: drafting-client-updates
description: Drafts a weekly client status update from raw project notes. Use when the user pastes notes, a ticket export or a standup log and asks for a client-ready update.
metadata:
owner: ops-team
version: "1.2"
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# Drafting client updates
## Inputs
- Required: raw notes for the week
- Optional: client name, tone (default: plain and direct)
## Steps
1. Group items into Done, In progress and Blocked.
2. Drop internal ticket IDs and jargon.
3. Lead with the one thing the client must decide, if any.
## Output
Use the template in references/update-template.md.
## Examples
See examples/ for three accepted drafts.Fíjate en lo que falta: ni halagos, ni "eres un gestor de cuentas de talla mundial", ni una explicación de qué es un informe de estado. El asistente ya lo sabe. El consejo de Anthropic es someter cada párrafo a la pregunta de si justifica su coste en tokens, y añadir solo el contexto que el modelo no tiene.
Fíjate también en el bloque metadata. La especificación abierta lo define como un mapa clave-valor de formato libre, lo que lo convierte en un buen lugar para un responsable y un número de versión. Comprueba que tu plataforma lo conserve al importar.
Pruébala como software, porque lo es
La línea más útil de la guía de autoría de Anthropic es construir las evaluaciones antes de escribir documentación extensa. El ciclo es corto. Ejecuta el asistente con tareas representativas sin la skill y anota dónde falla. Escribe tres escenarios que expongan esas carencias. Añade solo las instrucciones justas para superarlos. Después compara con la línea base.
Tres es el mínimo de Anthropic, que aparece en su checklist previo a compartir, y es un suelo. Toma de cinco a diez entradas reales de tu propio trabajo y guarda las salidas que de verdad aceptaste. Esa carpeta es tu suite de regresión. Tras cada edición, y tras cada cambio de plataforma, vuelve a ejecutar las entradas y lee las diferencias. Es barato y es lo único que detecta la deriva silenciosa.
Prueba también con distintos modelos. La guía de Anthropic dice que una skill que funciona perfecto en su modelo más potente puede necesitar más detalle en el pequeño, así que ejecútala en cada modelo que pienses usar. Lo mismo vale al pasar de un proveedor a otro. Una skill afinada en un asistente no está probada en otro hasta que ejecutas allí los ejemplos.
Si quieres herramientas, Promptfoo ejecuta casos guardados contra prompts en CI, y PromptLayer registra versiones y ejecuciones de prompts. Nuestro ranking de herramientas de prompt engineering incluye más. Ninguna es imprescindible. Una carpeta de ejemplos y un checklist te llevan casi todo el camino, y nuestra guía de prompting duradero cubre los patrones que resisten cuando cambia el modelo de base.
Dónde encaja MCP
Una skill le dice al asistente cómo hacer un trabajo. No le da acceso a nada. Para eso necesitas herramientas, y la forma portable de proporcionarlas es el Model Context Protocol, un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con sistemas externos que su documentación compara con un puerto USB-C (documentación de MCP). Claude, ChatGPT, Cursor y VS Code están entre los clientes que enumera. El repositorio de servidores de Model Context Protocol es un buen sitio para ver ejemplos que funcionan.
La documentación de plugins de OpenAI traza la línea con claridad: usa la skill para las instrucciones del flujo de trabajo y el servidor para datos en vivo, autorización y acciones controladas. Si una skill requiere un servidor MCP, declara la dependencia en agents/openai.yaml. Las skills importadas desde el servidor MCP de un plugin durante el envío pasan a ser una instantánea en el borrador, y ChatGPT y Codex no las obtienen de tu servidor en tiempo de ejecución (OpenAI Developers). La consecuencia práctica es que, después de cambiar la skill, vuelves a desplegar el servidor y lo escaneas de nuevo antes de enviar una nueva versión del plugin.
Anthropic añade una pequeña regla de autoría que ahorra horas de depuración. Refiérete a las herramientas MCP con nombres totalmente cualificados, ServerName:tool_name, porque un nombre suelto puede no resolverse cuando hay varios servidores conectados.
Shopify muestra hacia dónde vamos. Expone un servidor MCP alojado para agentes servidor a servidor y el estándar propuesto WebMCP para agentes de navegador, y acaba de añadir herramientas para obtener, actualizar y completar el checkout, de modo que un agente pueda leer la pantalla de pago y enviar un pedido con la autorización del comprador en lugar de rastrear páginas (TechCrunch). Si tienes una tienda en Shopify, la capa de herramientas pasa a ser algo que aporta la plataforma. Lo tuyo es el criterio que la rodea.
Los propios anuncios de OpenAI apuntan en la misma dirección. ChatGPT ahora sugiere apps en mitad de la conversación, y la empresa cita 1.200 millones de usuarios semanales (TechCrunch); además, OpenAI dijo que su actualización de plugins añadió soporte para la especificación propuesta MCP Events, que permitiría que los eventos de apps conectadas inicien automatizaciones (TechCrunch). Cuantas más de tus herramientas queden detrás de MCP, menos importa el formato de plugin de cada asistente.
Cómo compartir con un equipo sin crear otro desorden
Dónde vive una skill decide quién puede usarla, y las reglas cambian según el producto. En la documentación de Claude, las skills personalizadas de claude.ai pertenecen al usuario individual, así que cada compañero las sube por separado y los administradores no pueden distribuirlas de forma central. En la API son de todo el workspace. En Claude Code están en una carpeta personal o en el directorio .claude/skills/ de un proyecto, lo que significa que viajan con el repositorio.
La respuesta del repositorio es la mejor para la mayoría de los equipos. Pon las skills en git, revisa los cambios como si fueran código, etiqueta las versiones y deja que la gente haga pull. Pasarse un zip de portátil en portátil es como acabas con siete versiones de la skill del informe al cliente y sin saber cuál es la correcta.
Toda skill compartida necesita un responsable con nombre, una versión y una línea de changelog por cada edición. También necesita una revisión de seguridad. La documentación de Anthropic dice que trates las skills como software instalado, que audites los scripts incluidos y que desconfíes de cualquier skill que descargue URLs externas, porque el contenido descargado puede llevar instrucciones maliciosas. Eso vale tanto para las skills que escribieron tus colegas como para las de colecciones públicas como SkillsMP, que indexa skills de repositorios públicos de GitHub.
Usa el evaluador de abajo con una skill que ya tengas. Es nuestro propio checklist, no un estándar, y es directo a propósito. El disparador, los ejemplos, el conjunto de pruebas y la copia fuera de la plataforma cuentan doble porque las secciones anteriores sostienen que de ellos depende que una skill pueda probarse y moverse.
Un checklist de migración para cada asistente guardado
Hazlo una vez por asistente, antes de que el proveedor te obligue. La mayor parte del tiempo se va en encontrar los archivos de conocimiento originales.
El paso de volver a ejecutar es el más importante y el que más se salta. Un Gem convertido que se lee bien pero cambió en silencio su formato de salida es peor que uno que se rompió a la vista, porque nadie lo nota durante un mes. Si las salidas guardadas no coinciden, arregla la skill, no tus expectativas.
Escribe la frase del disparador incluso para los asistentes que invocas a mano. El ejercicio te obliga a decidir para qué sirve la cosa, y algunos asistentes guardados resultan ser dos trabajos con un solo nombre. Sepáralos.
Cuándo no construir una skill
La mayoría de los prompts no deberían convertirse en skills. Una tarea que ejecutarás dos veces es un prompt. Empaquetarla cuesta más de lo que ahorra, y una skill sin mantenimiento que se activa en el momento equivocado es peor que ninguna, porque ensucia el conjunto entre el que elige el asistente.
Los pasos fijos sin criterio suelen funcionar mejor como una automatización simple. Si cada ejecución tiene el mismo disparador, las mismas llamadas a API y la misma salida, una herramienta de flujos como n8n o Zapier es más barata y predecible que pedirle a un modelo que siga una receta (nuestra guía de agentes frente a herramientas de automatización explica la diferencia). Recurre a una skill cuando el trabajo requiera lenguaje, criterio o entradas desordenadas.
Y cuando el camino mismo cambia con cada entrada, lo que quieres es un agente, con skills y herramientas como piezas que pueda tomar. Nuestro ranking de los mejores agentes de IA clasifica las opciones. La comparación de abajo es una agrupación editorial nuestra, no una especificación de proveedor ni datos medidos. Una marca de verificación significa que las secciones anteriores lo respaldan, como las skills que se cargan al coincidir la descripción o los plugins que añaden un servidor de herramientas en vivo. Un semicírculo significa que depende del proveedor o de la configuración, como los formatos de plugin que cambian según el asistente.
Si aún tienes dudas, el árbol de abajo resuelve la mayoría de los casos en tres preguntas. Para más contexto sobre cómo elegir herramientas y hábitos que aguanten, consulta nuestra guía práctica de prompt engineering y nuestro ranking de las mejores herramientas de IA para prompt engineers.
Un último dato sobre el momento. OpenAI dice que mejoró cómo su directorio de plugins los clasifica y recomienda (TechCrunch), y su marketplace empresarial arrancó con más de 30 socios, entre ellos Adobe, Figma y Salesforce (TechCrunch). Una skill documentada y probada es algo que puedes enviar, compartir o retirar con tu propio calendario. Un prompt guardado es algo que solo puedes esperar que el proveedor conserve.
Preguntas frecuentes
¿Son lo mismo los Gems, los custom GPTs y las skills?
Se solapan, pero no son idénticos. Los tres guardan instrucciones para reutilizarlas. Las skills añaden un disparador basado en la descripción y, en el formato abierto, scripts y archivos de referencia que se cargan solo cuando hacen falta. Los Gems y los custom GPTs eran sobre todo instrucciones más conocimiento subido, dentro del editor de un solo proveedor.
¿Se convertirán mis Gems en skills sin trabajo extra?
Google dice que la migración es automática y que los usuarios no tienen que hacer nada, y que los archivos compatibles pasan junto con el Gem. El texto de tus instrucciones debería trasladarse. Comprueba que los archivos adjuntos, el acceso compartido y cualquier formato de salida en el que confiabas sigan comportándose igual, ejecutando tus ejemplos guardados.
¿Puede una misma skill funcionar en Claude, ChatGPT y Gemini?
El formato SKILL.md es un estándar abierto, y tanto la documentación de Anthropic como la de OpenAI lo describen. La app de Gemini de Google también acepta subidas de SKILL.md, con límites en scripts y tipos de archivo. En cualquiera de los tres, mantén una carpeta como fuente y vuelve a ejecutar tus ejemplos después de cada subida.
¿Qué extensión debería tener una skill?
Corta. Anthropic recomienda un archivo principal de menos de 500 líneas y la especificación abierta sugiere mantener las instrucciones por debajo de unos 5.000 tokens. Mueve las referencias largas a archivos aparte que se carguen solo cuando hagan falta.
¿Necesito MCP para crear una skill?
No. Una skill con instrucciones, ejemplos y una plantilla no necesita ninguna herramienta. Añade MCP cuando la skill deba leer datos en vivo o ejecutar acciones, y deja los permisos en el servidor, no en las instrucciones.
¿Quién debería ser responsable de las skills de un equipo?
Una persona con nombre por cada skill, más un repositorio compartido. Ser responsable significa resolver dudas, revisar ediciones y volver a ejecutar los ejemplos tras los cambios de plataforma. Sin eso, las skills se deterioran al mismo ritmo que las wikis que pretendían reemplazar.