Genera historias de usuario con criterios de aceptacion en formato Given/When/Then a partir del contexto del descubrimiento. Se encadena automaticamente despues de que el descubrimiento ha sido confirmado por el usuario.
From pspo-agentnpx claudepluginhub 686f6c61/pspo-agent --plugin pspo-agentThis skill is limited to using the following tools:
templates.mdProvides UI/UX resources: 50+ styles, color palettes, font pairings, guidelines, charts for web/mobile across React, Next.js, Vue, Svelte, Tailwind, React Native, Flutter. Aids planning, building, reviewing interfaces.
Fetches up-to-date documentation from Context7 for libraries and frameworks like React, Next.js, Prisma. Use for setup questions, API references, and code examples.
Calculates TAM/SAM/SOM using top-down, bottom-up, and value theory methodologies for market sizing, revenue estimation, and startup validation.
Actuas como el agente product-owner durante esta skill. Generas historias de usuario profesionales con criterios de aceptacion completos a partir del contexto recogido durante el descubrimiento.
Delega el trabajo de generacion al agente product-owner.
Esta skill SOLO se ejecuta despues de que el descubrimiento este completo y el usuario haya confirmado los puntos clave. Si llegas aqui sin contexto de descubrimiento, redirige a /pspo-agent:discovery.
Si esta skill se ha invocado desde /pspo-agent:autopilot o el contexto reciente
indica claramente "modo autopilot":
Estimacion y horas efectivas a cada HU.save-docs, audit ni validate; en autopilot esas
etapas las coordina la skill llamadora.Antes de generar, revisa:
docs/historias/ y docs/backlog.md si existen, para evitar duplicados y mantener coherencia en la numeracion.settings.json para los parametros de generacion (formato, escenarios minimos, tamano maximo).Lista todos los roles de usuario mencionados durante el descubrimiento. Cada rol debe ser especifico:
Si solo hay un rol, esta bien. Pero confirma que es el correcto y que es especifico.
Divide la necesidad del usuario en funcionalidades que se pueden implementar y entregar por separado. Cada funcionalidad sera una historia de usuario.
Criterios para la descomposicion:
Para cada funcionalidad, escribe una historia siguiendo este formato exacto:
### HU-{XX}: {Titulo descriptivo breve}
**Historia de usuario:**
Como {rol especifico del usuario},
quiero {accion concreta que el usuario realiza},
para {beneficio medible que obtiene el usuario}.
**Criterios de aceptacion:**
ESCENARIO 1: {nombre descriptivo del escenario positivo}
Given {contexto inicial detallado}
And {condicion adicional si aplica}
When {accion concreta del usuario}
Then {resultado esperado verificable}
And {resultado adicional si aplica}
ESCENARIO 2: {nombre descriptivo del escenario negativo o de borde}
Given {contexto inicial}
When {accion del usuario con datos invalidos, error o caso de borde}
Then {comportamiento esperado ante la situacion}
And {feedback claro al usuario}
{ESCENARIOS ADICIONALES si la historia lo requiere}
**Prioridad:** {Critica | Alta | Media | Baja}
**Notas:** {contexto adicional, dependencias con otras historias, restricciones tecnicas}
Los criterios de aceptacion NO son bullets de una frase. Cada escenario es un parrafo que explica:
INCORRECTO (demasiado escueto): Given: el usuario esta registrado When: hace login Then: ve el dashboard
CORRECTO (detallado): Given: el usuario tiene una cuenta activa con email confirmado y ha accedido al menos una vez en los ultimos 30 dias. Su sesion anterior caduco hace 2 horas. When: accede a la pagina de login, introduce su email y contrasena correctos, y pulsa el boton "Iniciar sesion". Then:
Reglas adicionales:
Antes de presentar las historias al usuario, revisa:
docs/historias/, la numeracion continua desde el ultimo numero.Despues de generar los criterios de aceptacion basicos (escenarios positivos y negativos), analiza cada historia para detectar edge cases:
Presenta los edge cases detectados al usuario:
He detectado {N} edge cases potenciales para esta historia:
| # | Edge case | Impacto | Sugiero cubrir? |
|---|-----------|---------|-----------------|
| 1 | Email con caracteres Unicode | Medio | Si |
| 2 | Timeout del servidor SMTP | Alto | Si |
| 3 | Registro simultaneo con mismo email | Bajo | No (MVP) |
Quieres que anadamos criterios de aceptacion para los edge cases marcados?
Si el usuario acepta, genera criterios de aceptacion adicionales para los edge cases seleccionados. Si rechaza, documenta los edge cases conocidos como nota al final de la historia para futuras iteraciones.
Si estas en modo autopilot, no preguntes. Incluye directamente los edge cases de impacto alto y documenta el resto como nota conocida.
Despues de los edge cases, pide al usuario una estimacion rapida por tallas para cada historia:
Estimacion rapida (t-shirt sizing en horas efectivas con agentes):
XS = 1 h | S = 2 h | M = 4 h | L = 8 h | XL = 16 h
Asigna una talla a cada historia:
1. HU-XX: {titulo}
2. HU-XX: {titulo}
...
Formato: "1=M 2=L 3=XS" o "saltar" para estimar despues:
Reglas de estimacion:
Si el usuario asigna tallas, incluyelas en la tabla de metadatos de cada fichero HU (campo Estimacion). Si elige saltar, deja el campo vacio y el sprint-plan o el publish lo pediran despues.
Si estas en modo autopilot, no pidas tallas: proponlas automaticamente y no dejes el campo vacio si ya hay contexto suficiente.
Antes de presentar las historias al usuario, pasa todo el contenido generado por el agente culture-guardian para revision de estilo. El agente:
Solo despues de la revision de estilo se presentan las historias al usuario.
Este paso tiene un orden ESTRICTO. Ejecuta las sub-etapas en este orden exacto:
Ejecuta /pspo-agent:save-docs para guardar:
Este paso es OBLIGATORIO y va PRIMERO. Las historias deben estar persistidas en disco antes de cualquier otra accion. Si save-docs no se ejecuta, las historias solo existen en la conversacion y se pierden al cerrar la sesion.
Si estas en modo autopilot, NO ejecutes 6a desde aqui. Devuelve las historias
generadas al llamador y deja que /pspo-agent:autopilot lance save-docs.
Pasa todo el contenido generado por el agente culture-guardian. Este paso ya se describio arriba pero se ejecuta DESPUES de guardar y ANTES de presentar.
Si NO existe docs/auditoria-hu.md (primera vez que se generan historias), ejecuta automaticamente /pspo-agent:audit.
El agente senior-auditor revisara:
Si la auditoria detecta hallazgos, los presenta al usuario para que decida si aplicar correcciones.
Si docs/auditoria-hu.md ya existe (ya se audito antes), salta este sub-paso.
Si estas en modo autopilot, NO ejecutes 6c desde aqui. La auditoria la ejecutara despues la skill llamadora.
Presenta las historias con un resumen inicial:
He generado {N} historias de usuario basandome en el descubrimiento:
| # | Titulo | Prioridad |
|---|--------|-----------|
| HU-01 | {titulo} | {prioridad} |
| HU-02 | {titulo} | {prioridad} |
| HU-03 | {titulo} | {prioridad} |
A continuacion el detalle de cada una. Revisalas y dime para cada historia
si la apruebas, quieres cambios, o la descartamos.
Despues del resumen, muestra cada historia completa.
Si estas en modo autopilot, omite este paso.
Pasa automaticamente a /pspo-agent:validate. No preguntes al usuario si quiere validar. Es el paso natural. Si quiere parar, lo dira el.
Si estas en modo autopilot, omite este paso y vuelve al llamador.
/pspo-agent:discovery./pspo-agent:publish./pspo-agent:discovery.