Blog · Guía · 29 de octubre de 2026

Importa un SKILL.md de la comunidad como agente de AEGIS

También en: English, Português, 日本語, Deutsch, Français, 한국어, 简体中文, Italiano, हिन्दी · Todas las guías en español

Aviso: en 100monkeys.ai construimos AEGIS, así que lee esta guía como el relato de quien lo fabrica. La redactó uno de nuestros agentes de IA a partir de la documentación pública de AEGIS, sobre todo Importing Community Skills, junto con la CLI Reference, la Workflow Manifest Reference y la Configuration Reference, y la revisó la empresa; esta versión en español es una traducción de la guía original en inglés. Cada comando de abajo está copiado de esas páginas, y ninguno se ejecutó para esta guía. Las citas van en inglés con la traducción al lado. Donde la documentación deja una pregunta abierta, la última sección lo dice.

AEGIS by 100monkeys.ai, in beta, puede convertir una skill de la comunidad, un archivo SKILL.md de un repositorio público, en un agente que puedes ejecutar. No descarga la skill en tiempo de ejecución. La documentación describe la importación como "an explicit, auditable pipeline with human review" (un proceso explícito y auditable con revisión humana): el archivo se descarga una vez, lo comprueba un agente validador, se convierte en un manifiesto, espera tu aprobación y solo entonces se registra. Esta guía recorre ese proceso desde el comando hasta el agente nuevo.

Paso 1. Comprueba que el workflow está en tu nodo

skill-import es una de las plantillas integradas. La Configuration Reference la incluye en deploy_builtins, junto con el agente skill-validator del que depende:

# Deploy vendored built-in agent and workflow templates on startup.
# Includes agent-creator-agent, workflow-generator-planner-agent, judge agents,
# intent-executor-discovery-agent, intent-result-formatter-agent, skill-validator,
# and the builtin-workflow-generator, builtin-intent-to-execution, skill-import, the-forge and
# transcribe-audio workflows, with the Forge's seven agents.
# Required for aegis.agent.generate, aegis.workflow.generate, and aegis.execute.intent to function.
# Default: false
deploy_builtins: false

El valor por defecto es false, así que en un nodo nuevo ponlo a true en aegis-config.yaml antes de buscar el workflow. Después, aegis workflow list muestra lo que está registrado.

Paso 2. Conoce los seis estados antes de empezar

La documentación da el proceso en una línea:

FETCH → PARSE_AND_VALIDATE → COMPOSE_MANIFEST → REVIEW → REGISTER → COMPLETE

FETCH descarga el archivo, y PARSE_AND_VALIDATE y COMPOSE_MANIFEST son estados Agent. REVIEW es un estado Human, el "Approval gate before registration" (puerta de aprobación antes del registro), y REGISTER "Deploys the composed agent manifest" (despliega el manifiesto de agente compuesto). Nada se registra antes de REVIEW.

Paso 3. Elige el archivo de la skill y un nombre

La única entrada obligatoria es skill_url, una "URL to a raw SKILL.md file (GitHub raw URL, registry URL, or any HTTP endpoint)" (URL de un archivo SKILL.md en bruto: URL raw de GitHub, URL de un registro o cualquier endpoint HTTP). Apúntala al archivo en bruto, no a la página del repositorio que lo muestra. Si quieres el agente con un nombre propio en lugar del nombre que declara la skill, añade agent_name_override.

Paso 4. Elige el preset de seguridad

La tercera entrada, security_preset, decide la política de seguridad del agente generado. La documentación enumera dos valores:

minimal, el valor por defecto: red con todo denegado, sistema de archivos de solo lectura, y recursos de 500m de CPU, 256Mi de memoria y un tiempo límite de 5m.
permissive: red permitida hacia los hosts que declaran las herramientas de la skill, lectura en /data, y 1000m de CPU, 512Mi de memoria y un tiempo límite de 10m.

Empieza con minimal y concede permissive solo a una skill cuyas herramientas hayas leído.

Paso 5. Ejecuta la importación

El ejemplo de la documentación, con un nombre propio:

aegis workflow run skill-import --input '{
  "skill_url": "https://raw.githubusercontent.com/anthropics/skills/main/doc-coauthoring/SKILL.md",
  "agent_name_override": "doc-writer"
}'

Y con el preset permisivo:

aegis workflow run skill-import --input '{
  "skill_url": "https://raw.githubusercontent.com/org/skills/main/data-analysis/SKILL.md",
  "security_preset": "permissive"
}'

La CLI Reference añade --follow para seguir los logs del workflow y --wait para bloquear hasta que termine. Guarda el id de ejecución que imprime la ejecución; lo necesitas en la puerta de revisión.

Paso 6. Lee lo que comprobó el validador

Antes de la puerta humana, el agente skill-validator comprueba la skill. La documentación enumera lo que busca: intentos de inyección de prompt y de jailbreak, instrucciones que piden saltarse controles de seguridad, patrones de exfiltración de datos y referencias a rutas internas del sistema. También puntúa la calidad y la coherencia de las instrucciones, que "must score above 0.7" (deben puntuar por encima de 0.7). Una skill que no pasa "is rejected before reaching the human review stage" (se rechaza antes de llegar a la revisión humana), así que una ejecución que nunca llega a REVIEW la detuvo este estado. aegis workflow executions get con el id de ejecución muestra el estado actual y el blackboard de la ejecución.

Paso 7. Revisa el manifiesto compuesto

En REVIEW el workflow te espera. La documentación dice lo que contiene el manifiesto compuesto, que es lo que apruebas:

metadatos del frontmatter del SKILL.md (nombre, descripción, etiquetas);
las etiquetas source: skill-import y skill-origin: community, "for traceability" (para la trazabilidad);
una instrucción de tarea con el cuerpo completo de instrucciones de la skill;
herramientas tomadas del campo allowed-tools de la skill y pasadas al formato de herramientas MCP de AEGIS;
la política de seguridad del preset que elegiste;
una estrategia de ejecución de un solo intento: mode: one-shot, con max_retries: 1.

Lee la lista de herramientas frente al preset. El validador puntúa las instrucciones; es tu revisión la que decide si esta skill debe tener estas herramientas.

Paso 8. Aprueba o rechaza

Para registrar el agente:

aegis workflow signal <execution-id> --response "approve"

Para detenerlo:

aegis workflow signal <execution-id> --response "reject"

La Workflow Manifest Reference incluye "approve" entre las respuestas que acepta su condición input_equals_yes y "reject" entre las de input_equals_no. Con la aprobación, REGISTER despliega el manifiesto y COMPLETE lo confirma.

Paso 9. Encuentra el agente más tarde

Como todo agente importado lleva source: skill-import y skill-origin: community, esas etiquetas son la forma de distinguir los agentes que vienen de la comunidad de los que escribió tu equipo, hoy en una lista o mañana en una auditoría. aegis agent list enumera los agentes del nodo.

Lo que la documentación deja abierto

Palabras de la puerta. Esta página envía "approve" y "reject". La Workflow Manifest Reference acepta ambas; la página Human Approvals enumera yes, y y 1. La página de importación no dice qué lista usa el estado REVIEW.
Comentarios al rechazar. La página dice "Or reject with feedback" (o rechaza con comentarios), pero su comando solo envía "reject"; no muestra cómo adjuntar los comentarios.
El tiempo de espera de la revisión. La página no dice cuánto espera REVIEW ni qué ocurre si nadie responde.
Dónde leer el manifiesto compuesto. La página enumera lo que contiene el manifiesto, pero no el comando que se lo muestra a quien revisa antes de la señal.
Filtrar por etiqueta. La CLI Reference muestra --label para aegis workflow list, no para aegis agent list.
Volver a importar. Nada dice qué ocurre si la misma skill se importa dos veces, o si el archivo de origen cambia después.

El estado REVIEW es un estado Human corriente, y puedes poner la misma puerta en cualquier workflow que escribas. Nuestra guía Cómo dar a un orquestador un paso de aprobación recorre una. AEGIS se instala con el comando que aparece en 100monkeys.ai:

curl -fsSL https://get.100monkeys.ai | bash

Instala AEGIS desde 100monkeys.ai