Descripción

Convierte documentos Markdown en textos que también puedan seguir las personas a las que les cuesta mantener la atención: adelanta las conclusiones, divide los párrafos, acorta las oraciones, deja claras las acciones y elimina todo el ruido. A diferencia de un simple «ayúdame a mejorar el formato», este Skill se distingue por tres aspectos. Primero, el alcance de los cambios es controlable. Puedes cambiar solo el formato, sin tocar una sola palabra del texto: únicamente reorganiza el marcado, los espacios en blanco y el orden de los bloques. También puedes cambiar solo la redacción sin modificar el estilo visual; si no especificas nada, cambia ambos. Para normas y documentación de API, que suelen requerir más cuidado, puedes usar el modo de cambios ligeros. Para actas de reuniones y notas desordenadas, puedes usar el modo de reconstrucción. Segundo, nunca elimina información. Cuando le pides a un modelo que «lo haga más breve», lo más habitual es que elimine discretamente un par de condiciones y no lo notes de inmediato. La regla de oro de este Skill es reorganizar sin eliminar: si el texto es demasiado largo, lo pliega o lo mueve a un apéndice. Al terminar, también enumera «lo que decidió no cambiar» para que puedas comprobarlo. Tercero, elimina de paso el tono de IA. El tono de giro dramático, los dos puntos usados como adelanto, la falsa profundidad, la jerga, las cantidades vagas, las afirmaciones sin cifras y la acumulación de oraciones subordinadas no son solo problemas de estilo: cada uno obliga al lector a gastar atención adicional. Y, precisamente al reescribir contenido, los modelos son especialmente propensos a producirlos. El proyecto original es un Skill de uso general entre distintos agentes, con una capa de scripts deterministas para puntuar y verificar sin pérdidas (se puede instalar en Claude Code, Codex, Grok Build, Gemini CLI, Cursor y opencode). Esta versión de YouMind es solo de prompts: las reglas están integradas, pero no incluye verificación mediante scripts. Por eso, después de editar, compara el resultado con el original y revisa una vez más las cifras y las condiciones excepcionales. Código fuente y biblioteca de reglas: github.com/tsonglew/adhd-md