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Un flujo de trabajo nativo de IA, con criterio propio, para evolucionar las prácticas modernas de SDLC en Java Enterprise mediante Skills, Agents, Commands y servidores MCP reutilizables.
Un
plinthrepresenta la base sólida o plataforma usada para sostener estatuas u obras de arte en el arte y la escultura. Servía como fundamento estructural y simbólico para columnas, estatuas y podios completos de templos. Los romanos heredaron la idea de la arquitectura griega, pero ampliaron su uso para enfatizar la monumentalidad, la jerarquía y el poder imperial.
- 11 Commands
- 9 Agents
- 119 Skills
- ~226 horas de desarrollo
Explora el contenido publicado más reciente en https://jabrena.github.io/plinth/ y sigue su evolución mediante nuevos skills, mejoras y correcciones en el CHANGELOG.
Instala todos los skills para tu agente preferido:
# Cursor
npx skills add jabrena/plinth --skill '*' --agent cursor -y
# Claude Code
npx skills add jabrena/plinth --skill '*' --agent claude-code -y
# Codex
npx skills add jabrena/plinth --skill '*' --agent codex -y
# GitHub Copilot
npx skills add jabrena/plinth --skill '*' --agent github-copilot -yPide a tu agente:
Usa @110-java-maven-best-practices para revisar este proyecto Maven ubicado en examples/@maven/maven-demo
Explica los hallazgos, aplica las mejoras aprobadas y valida el build.
El skill guía al agente mediante una revisión estructurada de Maven mientras tú mantienes el control sobre los cambios propuestos.
Aprende a usar este proyecto siguiendo la guía rápida Primeros pasos en 5 minutos.
Los System prompts/rules actuales están deprecados y se eliminarán en v0.18.0. Si todavía los usas, revisa el artículo de la versión 0.14.0.
Los commands componen el flujo de trabajo dirigiendo cada tarea al agente y al conjunto de skills adecuados:
Analysis & Design
/update-issue
@robot-business-analyst
@043-planning-github-issues
@044-planning-jira
@045-planning-azure-devops
@014-agile-user-story
/create-adr
@robot-architect
@030-architecture-adr-general
@031-architecture-adr-functional-requirements
@032-architecture-adr-non-functional-requirements
/create-diagram
@robot-architect
@033-architecture-diagrams
/create-spec
@robot-tech-lead
@042-planning-openspec
@051-design-two-steps-methods
@052-design-hamburger-method
@053-design-simple-rules
@054-design-tdd
@055-design-parallel-change
@056-design-avoid-breaking-changes
@121-java-object-oriented-design
@122-java-type-design
@123-java-design-patterns
@130-java-testing-strategies
/explore-design
@robot-architect
@034-architecture-design-exploration
Build
/implement-spec
@robot-tech-lead
/create-feature-branch
/create-worktree
@robot-java-coder
@robot-java-spring-boot-coder
@robot-java-quarkus-coder
@robot-java-micronaut-coder
@robot-no-java
MCP Servers
Jbang-Quarkus-JDBC
MongoDB
JavaDocs
Serena-LSP
Operate
/profile
@robot-java-performance
@161-java-profiling-detect
@162-java-profiling-analyze
@163-java-profiling-refactor
@164-java-profiling-verify
/benchmark
@robot-java-performance
@151-java-performance-jmeter
@152-java-performance-gatling
MCP Servers
Jbang-Quarkus-JDBC
MongoDB
JavaDocs
Serena-LSP
Grafana
Convierte una idea en un cambio accionable mediante user stories, GitHub Issues o Jira, ADRs, diagramas, AI plan mode y OpenSpec.
| Recurso | Opciones disponibles |
|---|---|
| Commands | /update-issue · /create-adr · /create-diagram · /create-spec · /explore-design |
| Agents | @robot-business-analyst · @robot-architect · @robot-tech-lead |
| Skills | 014-agile-user-story · 030-architecture-adr-general · 031-architecture-adr-functional-requirements · 032-architecture-adr-non-functional-requirements · 033-architecture-diagrams · 034-architecture-design-exploration · 041-planning-plan-mode · 042-planning-openspec · 043-planning-github-issues · 044-planning-jira · 051-design-two-steps-methods · 052-design-hamburger-method · 053-design-simple-rules · 056-design-avoid-breaking-changes · 200-agents-md |
| MCP Servers | Jbang-Quarkus-JDBC · MongoDB · Serena-LSP |
Implementa y mejora aplicaciones Java con orientación sobre Maven, diseño, programación, pruebas, seguridad, documentación, Spring Boot, Quarkus, Micronaut, OpenAPI y WireMock.
| Recurso | Opciones disponibles |
|---|---|
| Commands | /create-feature-branch · /create-worktree · /implement-spec |
| Agents | @robot-tech-lead · @robot-no-java · @robot-java-coder · @robot-java-spring-boot-coder · @robot-java-quarkus-coder · @robot-java-micronaut-coder |
| Skills | 110-java-maven-best-practices · 111-java-maven-dependencies · 121-java-object-oriented-design · 124-java-secure-coding · 143-java-functional-exception-handling |
| MCP Servers | Jbang-Quarkus-JDBC · MongoDB · JavaDocs · Serena-LSP |
Mide y mejora el comportamiento en producción mediante observabilidad, profiling, benchmarking y pruebas de rendimiento.
| Recurso | Opciones disponibles |
|---|---|
| Commands | /profile · /benchmark |
| Agents | @robot-java-performance |
| Skills | 151-java-performance-jmeter · 161-java-profiling-detect · 162-java-profiling-analyze · 163-java-profiling-refactor · 164-java-profiling-verify |
| MCP Servers | Jbang-Quarkus-JDBC · MongoDB · Serena-LSP · Grafana |
Revisa sistemas Java, modelos de IA y cómo se utilizan las herramientas de IA generativa en aplicaciones y pipelines de entrega para identificar controles de ingeniería, evidencias y derivaciones a responsables cualificados relacionados con IA, datos, seguridad, producto, plataforma, mercado y gobernanza. Estos skills apoyan la concienciación técnica y no proporcionan asesoramiento jurídico.
| Regulación | Skill |
|---|---|
| EU AI Act | 801-regulations-eu-ai-act |
| DORA | 802-regulations-dora |
| GDPR | 803-regulations-gdpr |
| NIS2 | 804-regulations-eu-nis2 |
| Cyber Resilience Act | 805-regulations-eu-cyber-resilience-act |
| Data Act | 806-regulations-eu-data-act |
| Digital Services Act | 807-regulations-eu-digital-services-act |
| Digital Markets Act | 808-regulations-eu-digital-markets-act |
| MiFID II | 810-regulations-eu-mifid-ii |
| Market Abuse Regulation | 811-regulations-eu-market-abuse-regulation |
| Product Liability Directive | 812-regulations-eu-product-liability-directive |
Nota: Este conjunto de skills podría ser un buen complemento para el futuro OWASP EU Compliance MCP.
Explora los inventarios completos de Commands, Agents, Skills y MCP Servers.
El proyecto genera un conjunto de entregables al final de cualquier iteración.
| Inventario | Instalación | Primeros pasos |
|---|---|---|
| 1. Commands | @004-commands-installation Instalar Commands en el proyecto |
Commands |
| 2. Agents | @005-agents-installation Instalar Agents en Cursor/Claude |
Agents |
| 3. Skills | npx skills add jabrena/plinth --skill '*' --agent cursor -y |
Skills |
Este proyecto es compatible con cualquier herramienta que admita Commands, Agents, Skills, MCP Servers y AGENTS.md.
Cada push ejecuta las siguientes validaciones en CI Builds para mantener la documentación y los skills generados correctos, consistentes y seguros:
| Nombre | Propósito |
|---|---|
| 1. MarkdownValidator | Protege la capa de documentación al detectar desviaciones de parseo Markdown y fallos en enlaces remotos antes de las validaciones específicas de skills. |
| 2. skill-check | Confirma que cada skill generado cumple el contrato esperado de empaquetado, complementando los scanners centrados en comportamiento o riesgo de seguridad. |
| 3. cisco-ai-skill-scanner de Cisco | Añade cobertura de seguridad orientada al comportamiento al buscar flujos de skills riesgosos que la validación estructural no puede ver. |
| 4. SkillSpector de NVIDIA | Aporta una revisión estática independiente de calidad y seguridad, útil para contrastar hallazgos con los otros scanners. |
| 5. Snyk Agent Scan de SNYK | Se centra en señales de cadena de suministro y riesgos de prompt en agent skills, añadiendo otra perspectiva de seguridad junto a Cisco y SkillSpector. |
Desde el principio, ten presente que los resultados de las interacciones con estos Skills y agents no son deterministas por el comportamiento de los modelos, pero puedes mitigarlo con objetivos claros y puntos de validación.
Algunos skills interactivos requieren modelos Premium para uso interactivo; de lo contrario siguen una secuencia fija de pasos.
Los modelos pueden generar código, pero no pueden ejecutarlo contra tus datos locales. Para cerrar esa brecha, algunos Skills incluyen scripts que ejecutas localmente.
Este proyecto apoya el trabajo de ingeniería de software, pero no sustituye el criterio profesional. Un ingeniero de software debe revisar, guiar y validar las decisiones, el código y los resultados generados por IA antes de utilizarlos.
Actúa con precaución cuando un problema involucre bases de datos corporativas u otros datos sensibles de la organización. Antes de conceder acceso a un flujo de trabajo asistido por IA, evalúa los riesgos de autorización, privacidad, filtración, retención y modificación accidental de datos. Aplica acceso con privilegios mínimos, revisión humana, validación y monitorización. Consulta OWASP GenAI Data Security Risks & Mitigations 2026 y el nuevo conjunto de skills sobre regulaciones de la UE.
- Sigue la guía de 5 minutos y cuéntanos dónde puede mejorar la experiencia.
- Explora el inventario de skills y propón un flujo de trabajo Java que falte.
- Abre una issue para informar de un problema o sugerir una mejora.
- Lee CONTRIBUTING.md para mejorar un skill, agent, command o guía del proyecto.
- Da una estrella al repositorio si estos flujos ayudan a tus proyectos Java.
- Revisa el índice de ADR para la lista completa.
Java usa JEPs (JDK Enhancement Proposals) para describir nuevas características del lenguaje y la plataforma. Este repositorio hace seguimiento de qué JEPs podrían mejorar los Skills y la guía aquí incluida.
Las charlas, artículos, enlaces de referencia, portales de skills y proyectos relacionados están en Referencias del proyecto.
Desarrollado por personas con el apoyo de Cursor y Codex, con ❤️ desde Madrid