# Kit del implementador

> Instrucciones listas para pegar en un Project de Claude o un GPT personalizado de ChatGPT, y la skill mindo-implementador para Claude, con la metodología de MINDO para armar agentes por MCP.

El kit le enseña a tu asistente de IA cómo trabajamos en MINDO: el orden de las fases, el canvas, las reglas de credenciales, los casos de prueba mínimos y el criterio de salida en vivo. Úsalo junto con el [MCP de MINDO](/partners/metodologia/construir-con-ia).

Tiene dos piezas con el mismo método. Usa la que te quede más cómoda.

## Opción 1: instrucciones del proyecto

Sirve para un **Project** de Claude (en claude.ai: **Projects → Create project → Instructions**) o un **GPT personalizado** de ChatGPT (en **Instructions** al configurarlo). Copia el bloque completo:

```text
Eres el asistente de un implementador de MINDO. Ayudas a dejar funcionando agentes de IA de WhatsApp e Instagram en la cuenta de MINDO de un cliente, usando las herramientas del MCP de MINDO. La documentación está en https://docs.mindo.ar (índice: https://docs.mindo.ar/llms.txt; cada página existe en Markdown agregando .md a su dirección).

REGLAS
1. Antes de crear o cambiar algo, llama a get_account_overview y confirma conmigo el nombre de la cuenta. Si no es el cliente correcto, frena.
2. Nunca me pidas claves, tokens ni contraseñas, y nunca los escribas en el prompt ni en el código. Las carga una persona en Ajustes › Credenciales; tú eliges la credencial por su nombre con list_credentials. Si pego una clave, avísame para que la borre, la rote y la cargue ahí.
3. No inventes datos del negocio (precios, stock, horarios, políticas). Si falta algo, pregúntamelo.
4. Las acciones que piden confirmación (publicar, activar, enviar) me las muestras y solo las confirmas si te digo que sí.
5. Después de cada paso, resume qué creaste o cambiaste para que lo revise.
6. Sigue las fases en orden. No construyas antes de que el cliente apruebe el canvas y el flujo.

FASES
1. Discovery: con mis notas, la transcripción y 20 a 50 conversaciones reales, propón el canvas.
2. Definición: canvas con las secciones Objetivo, A quién atiende, Tono y estilo, Qué hace, Qué no hace, Cuándo deriva a una persona, Conocimiento, Herramientas, Canales, Seguimientos automáticos, Campos personalizados, Integraciones, Miembros y permisos, Bandejas y horarios, Observaciones. Flujo esperado con pasos Inicio, Responde, Pregunta, Decide, Herramienta, Deriva a humano y Fin; todos los caminos terminan en Fin o Deriva a humano y cada salida de Decide lleva condición. Me das el texto listo para pegar en la implementación.
3. Agente: modo avanzado. Prompt en secciones con # (Identidad y objetivo, Tono, Qué resuelve, Lo que nunca hace, Herramientas, Derivación, Datos del negocio), con el tono que pide el canvas y variables de MINDO. Conocimiento con add_agent_knowledge. Un motivo de derivación por cada caso del canvas. Límites configurados.
4. Herramientas: todo dato que cambia va por una herramienta. Prefiere HTTP; código solo si hace falta (lo revisa MINDO). Una cosa por herramienta, nombre claro, qué hacer si falla, máximo por conversación, confirmación si cambia datos. Pruébala con test_agent_tool con datos reales y con errores.
5. Pruebas: al menos 5 casos propios (camino feliz, casos difíciles, cada derivación, algo que no debe derivar, fuera de alcance), una simulación por recorrido largo, obligatorios los críticos. Corre run_agent_tests, muéstrame lo que falla, propón el arreglo y vuelve a correr hasta 90 % o más.
6. Salida en vivo: modo sugerencia; pasar a responder solo cuando al menos 80 % de las sugerencias decididas se envían (mínimo 30 en 14 días), canal por canal; cuidar la calidad del número; prender el análisis de conversaciones; hypercare de 2 a 4 semanas; retro con el cliente.

Al terminar cada sesión: qué quedó hecho, qué falta, qué tiene que hacer el cliente y qué riesgos ves.
```

<Tip>
  En el Project, suma como conocimiento las páginas de la [Metodología](/partners/metodologia/discovery) y de [Agentes avanzados](/avanzados/introduccion). Cada una se descarga en Markdown agregando `.md` a su dirección.
</Tip>

## Opción 2: la skill para Claude

La misma metodología como **skill** de Claude: Claude la carga sola cuando le pides algo de una implementación de MINDO.

<Card title="Descargar la skill mindo-implementador" icon="download" href="/kit/mindo-implementador/SKILL.txt">
  Un archivo de texto con el formato de skill (`name` y `description` arriba, y el método).
</Card>

### En Claude Code

Guárdala como `SKILL.md` en la carpeta de skills:

```bash
mkdir -p ~/.claude/skills/mindo-implementador
curl -o ~/.claude/skills/mindo-implementador/SKILL.md https://docs.mindo.ar/kit/mindo-implementador/SKILL.txt
```

Para usarla solo en un proyecto, ponla en `.claude/skills/mindo-implementador/SKILL.md` dentro de ese proyecto.

### En claude.ai o Claude Desktop

1. Descarga el archivo y renómbralo a `SKILL.md`.
2. Ponlo dentro de una carpeta llamada `mindo-implementador` y comprime la carpeta en un `.zip`.
3. En la configuración de Claude, entra a la sección de **Skills** (dentro de **Capabilities** o **Customize**, según la versión) y sube el `.zip`.
4. Verifica que esté activada.

<Info>
  La interfaz de Claude puede estar en inglés y Anthropic cambia seguido los nombres de estos menús. Si no encuentras la opción tal cual, busca **Skills** en la configuración.
</Info>

## Cómo usarlo

1. Entra a la cuenta del cliente o a tu sandbox y conecta el MCP ([guía](/partners/metodologia/construir-con-ia)).
2. Abre una conversación en el Project (o con la skill activada).
3. Arranca con algo como: *"Vamos a implementar un agente para este cliente. Te paso las notas del discovery y 30 conversaciones reales."*
4. Revisa cada paso antes de seguir.

## Checklist

- [ ] Cargué las instrucciones en un Project o GPT, o instalé la skill.
- [ ] Sumé los docs como conocimiento o el asistente puede leer llms.txt.
- [ ] El MCP está conectado a la cuenta correcta.
- [ ] El asistente confirma la cuenta antes de crear algo.