De un GPT personalizado a una SKILL.md: cómo migrar tu GPT de ChatGPT a Claude

Has pasado semanas afinando un GPT personalizado en ChatGPT: sus instrucciones, sus archivos de conocimiento, su tono, sus manías. Ahora trabajas con Claude y aparece la pregunta inevitable: ¿puedo llevarme ese trabajo conmigo? La respuesta es sí, aunque no existe ningún botón de exportar. En cambio, lo que hay es un procedimiento manual para convertir un GPT en una SKILL.md, y su calidad depende casi por completo de lo explícito que seas al traducir el comportamiento del GPT a reglas verificables.

En esta guía recorremos el proceso completo: qué extraer del GPT original, cómo inventariar sus componentes, qué prompt usar para generar la SKILL.md, cómo auditarla, cómo empaquetarla e instalarla en Claude y en Claude Code, y cómo validar que realmente se comporta igual. Además, usaremos como caso real la conversión de Redactor Domestika, un asistente editorial que estructura índices de cursos online y redacta títulos y descripciones de lecciones.

Convertir un GPT en una SKILL.md: qué se conserva realmente

El objetivo del procedimiento es convertir un GPT personalizado en una skill reutilizable para Claude conservando, en la medida de lo posible, su función principal, los tipos de tarea que realiza, sus reglas de comportamiento, su tono y estilo editorial, sus formatos de salida, sus procesos de decisión, sus restricciones, el conocimiento aportado mediante archivos, sus ejemplos de referencia, sus comprobaciones de calidad y las condiciones que activan cada comportamiento.

Un GPT puede estar configurado mediante instrucciones, archivos de conocimiento, capacidades, aplicaciones y acciones externas. Por eso no basta con resumir su personalidad: hay que inventariar todos sus componentes y convertirlos en instrucciones operativas.

1. Entender qué se está convirtiendo

Una SKILL.md no es una exportación automática de un GPT: es una reconstrucción estructurada de su comportamiento. La equivalencia puede ser muy alta, pero nadie puede garantizar que dos modelos distintos produzcan siempre respuestas idénticas. Por tanto, el objetivo realista es la equivalencia funcional.

• Ante la misma petición, ambos entienden la misma tarea.
• Aplican reglas similares.
• Siguen el mismo flujo de trabajo.
• Entregan un formato equivalente.
• Evitan los mismos errores.
• Utilizan los mismos materiales de referencia.

En el caso de Redactor Domestika, la conversión partió de tres elementos: las instrucciones del GPT, que definían su identidad y sus funciones; un documento con las reglas para redactar títulos y descripciones de lecciones; y un ejemplo completo de índice de curso usado como referencia estructural. A continuación, esos materiales se transformaron en una identidad operativa, un catálogo de tareas, unas reglas editoriales, un proceso de trabajo, unos formatos de salida, ejemplos positivos y negativos, y una lista de validación final.

2. Requisito fundamental: acceso al GPT original

Caso A: eres propietario o editor del GPT

Es el escenario adecuado. Entra en el editor del GPT y recopila el nombre, la descripción, los iniciadores de conversación, las instrucciones completas, los archivos de conocimiento, las capacidades activadas, las aplicaciones conectadas, las acciones personalizadas y varios ejemplos de conversaciones correctas. Además, la edición y creación de GPTs se realiza desde la experiencia web de ChatGPT, que permite trabajar con un constructor conversacional o modificar directamente la configuración.

Caso B: solo puedes usar un GPT público

Aquí no puedes asumir que será posible recuperar las instrucciones internas. Pedirle a un GPT público que revele su configuración no es un método fiable ni autorizado de exportación. Solo podrás crear una aproximación basada en comportamiento observable: probar distintas solicitudes, registrar las respuestas, inferir sus reglas, construir una especificación funcional y validar la imitación con casos nuevos. En consecuencia, la fidelidad será inferior.

3. Extraer la configuración del GPT

1. Abre la sección de GPTs en ChatGPT.
2. Localiza el GPT que quieres convertir.
3. Selecciona la opción para editarlo.
4. Entra en la vista de configuración.
5. Copia el contenido completo del campo de instrucciones.
6. Guarda la descripción y los iniciadores.
7. Descarga o localiza todos los archivos de conocimiento.
8. Anota qué capacidades están activadas.
9. Revisa si utiliza aplicaciones o acciones.
10. Guarda varios ejemplos de respuestas especialmente buenas.

OpenAI diferencia entre las instrucciones, que deben definir reglas y comportamientos, y los archivos de conocimiento, que funcionan mejor como material de referencia. Por eso, esa separación resulta clave para reconstruir bien la skill. Puedes organizar todo en una carpeta como esta:

gpt-original/
├── instrucciones.txt
├── descripcion.txt
├── iniciadores.txt
├── capacidades.txt
├── acciones/
│   ├── accion-1-openapi.yaml
│   └── notas-de-autenticacion.txt
├── conocimiento/
│   ├── documento-1.pdf
│   ├── documento-2.docx
│   └── ejemplos.xlsx
└── ejemplos/
    ├── entrada-01.txt
    ├── salida-01.txt
    ├── entrada-02.txt
    └── salida-02.txt

4. Crear un inventario funcional

Antes de pedir la SKILL.md, redacta un inventario del GPT. Sin embargo, no tiene que ser perfecto: sirve para que el modelo no olvide ninguna dimensión.

4.1. Identidad

Describe qué clase de asistente es, para quién trabaja, qué especialidad tiene, qué objetivo persigue y qué tareas no debe realizar. Por ejemplo: «es un asistente editorial especializado en estructurar cursos online y redactar títulos y descripciones de lecciones».

4.2. Tareas principales

- Crear un índice desde cero.
- Reestructurar un temario.
- Redactar títulos.
- Redactar descripciones.
- Revisar un índice.
- Desarrollar una sola lección.

4.3. Reglas obligatorias

Además, extrae todas las condiciones verificables, con sus cantidades y límites intactos.

- Los títulos tendrán como máximo cinco o seis palabras.
- Las descripciones tendrán entre 40 y 50 palabras.
- Se escribirá en segunda persona del singular.
- Se utilizará principalmente el futuro.
- No se usarán títulos imperativos.

4.4. Flujo de trabajo

1. Identificar el resultado final.
2. Agrupar los contenidos.
3. Ordenar las dependencias.
4. Definir una función por lección.
5. Redactar.
6. Contar palabras.
7. Revisar redundancias.

4.5. Formatos de salida

Asimismo, registra cómo deben verse los resultados: encabezados, numeración, duraciones, listas, párrafos, tablas si se utilizan, plantillas y marcadores.

4.6. Criterios de calidad

Convierte las preferencias subjetivas en controles observables. Por ejemplo, en lugar de «escribe bien», escribe: «cada descripción debe identificar una acción, un aprendizaje o un resultado específico de la lección».

4.7. Herramientas y acciones

Anota cada dependencia externa: navegación web, generación de imágenes, análisis de archivos, ejecución de código, API propia, base de datos, aplicación conectada, acción OpenAPI o automatización externa. Recuerda, además, que una acción de un GPT es una integración separada que lo conecta con una API externa: copiar sus instrucciones a una skill no traslada automáticamente esa integración.

5. Preparar la conversación de conversión

Abre una conversación nueva con un modelo capaz de analizar archivos y textos largos. Adjunta las instrucciones del GPT, todos los documentos de conocimiento, el inventario funcional, las definiciones de las acciones cuando existan, entre cinco y diez ejemplos de entradas y salidas, y una nota indicando dónde se utilizará la skill. Por último, para obtener una conversión fiel no dependas de la frase «usa toda tu base de conocimiento»: indica expresamente qué materiales son autoritativos.

6. Prompt maestro para convertir un GPT en SKILL.md

Copia este prompt después de haber adjuntado todos los materiales:

Quiero convertir este GPT personalizado en una Agent Skill reutilizable.

Utiliza como fuentes:

1. Todas las instrucciones de configuración del GPT que he proporcionado.
2. Todos los archivos de conocimiento adjuntos.
3. Las capacidades, herramientas, aplicaciones y acciones documentadas.
4. Los ejemplos de entradas y salidas.
5. El historial de esta conversación relacionado con el comportamiento del GPT.

Tu tarea es reconstruir su funcionamiento en una SKILL.md operativa, precisa,
autosuficiente y preparada para instalarse en Claude.

OBJETIVO

La skill debe reproducir, con la máxima fidelidad funcional posible:

- La identidad y especialidad del GPT.
- Su catálogo completo de tareas.
- Las condiciones que activan cada tarea.
- Sus reglas obligatorias.
- Su tono, persona gramatical y estilo.
- Sus procesos de análisis y decisión.
- Sus formatos de salida.
- Sus criterios de validación.
- Sus ejemplos de referencia.
- Sus prohibiciones.
- Su tratamiento de información incompleta.
- Su uso de archivos y herramientas.
- Su comportamiento ante casos límite.

REGLAS DE CONVERSIÓN

1. No redactes un resumen superficial del GPT.
2. Convierte las instrucciones generales en procedimientos concretos.
3. Conserva todos los límites, cantidades, formatos y restricciones verificables.
4. Distingue entre comportamiento, conocimiento de referencia y herramientas.
5. No inventes funciones que no estén respaldadas por los materiales.
6. No elimines excepciones importantes.
7. Resuelve redundancias sin perder contenido.
8. Señala dentro de la skill cuándo debe utilizarse cada tipo de tarea.
9. Incluye un proceso de trabajo obligatorio antes de responder.
10. Incluye una lista interna de validación.
11. Incluye ejemplos positivos y negativos cuando ayuden a reducir ambigüedad.
12. Haz que el resultado pueda funcionar sin esta conversación.
13. No menciones que la skill procede de un GPT.
14. No incluyas explicaciones dirigidas a mí fuera del contenido de la skill.

ESTRUCTURA MÍNIMA

La SKILL.md debe contener:

- Frontmatter YAML.
- Nombre en kebab-case.
- Descripción específica que explique qué hace y cuándo debe activarse.
- Identidad y objetivo.
- Alcance.
- Tipos de solicitudes admitidas.
- Jerarquía de fuentes.
- Reglas obligatorias.
- Flujo de trabajo paso a paso.
- Árboles de decisión cuando sean necesarios.
- Formatos de salida.
- Tratamiento de información insuficiente.
- Uso de herramientas.
- Errores que debe evitar.
- Ejemplos.
- Lista de validación final.
- Instrucciones de respuesta.

FRONTMATTER

Utiliza esta estructura:

---
name: [nombre-en-kebab-case]
description: [qué hace la skill, qué tipos de solicitudes debe detectar y cuándo debe utilizarse]
---

La descripción debe incluir términos y solicitudes que ayuden a Claude a activar
la skill automáticamente.

ACCIONES Y HERRAMIENTAS

Si el GPT depende de una acción, API, aplicación o herramienta que una SKILL.md
textual no puede reproducir por sí sola:

- No simules que la integración existe.
- Documenta con precisión la dependencia.
- Especifica qué script, MCP, API o herramienta habría que conectar.
- Separa el comportamiento que sí puede trasladarse del que requiere
  implementación adicional.

ARCHIVOS DE CONOCIMIENTO

Extrae de los archivos únicamente aquello que esté respaldado por su contenido.

Preserva: terminología, reglas, plantillas, estructuras, ejemplos, excepciones
y nivel de detalle.

No rellenes silenciosamente lagunas con conocimiento general.

SALIDA

Devuélveme únicamente el texto completo y definitivo de la SKILL.md, listo para
copiar y pegar. No utilices bloques introductorios. No añadas comentarios
después. No expliques el proceso.

7. Por qué funciona este prompt

El prompt obliga al modelo a realizar cinco operaciones distintas. Inventario: identificar todos los componentes del GPT. Normalización: convertir instrucciones repetidas o desordenadas en reglas coherentes. Operacionalización: transformar frases abstractas en acciones, de modo que «sé claro y profesional» acabe convertido en algo como «utiliza frases directas, evita metáforas, no emplees lenguaje promocional y entrega resultados listos para copiar». Portabilidad: la skill debe entenderse sin acceso a la conversación original. Por último, la validación: la lista de comprobación reduce errores mecánicos y omisiones.

8. Revisar la SKILL.md generada

Ahora bien, no instales la primera versión sin más. Antes de nada, comprueba estos puntos.

8.1. Frontmatter

---
name: redactor-domestika
description: Estructura índices de lecciones y redacta títulos y descripciones para cursos online siguiendo reglas editoriales específicas.
---

Claude utiliza especialmente la descripción para decidir cuándo cargar automáticamente una skill. De hecho, Anthropic recomienda que explique qué hace y cuándo debe emplearse.

8.2. Nombre

Minúsculas, palabras separadas por guiones, sin espacios ni caracteres especiales, y descriptivo. Por ejemplo: redactor-domestika.

8.3. Descripción

Una descripción insuficiente sería description: Ayuda a redactar. En cambio, una adecuada sería:

description: Crea y revisa índices de cursos online, estructura secuencias de
lecciones y redacta títulos y descripciones editoriales. Úsala cuando el usuario
solicite crear un temario, organizar lecciones, revisar un curso o redactar
textos de lecciones.

Así pues, debe contener la función, los tipos de solicitud, el contexto y las expresiones que deberían activarla.

8.4. Autosuficiencia

La skill no debe incluir referencias ambiguas como «sigue las reglas del documento adjunto», salvo que ese documento vaya incluido en la carpeta. Debe incorporar la regla o apuntar a un archivo real, por ejemplo: «consulta references/reglas-editoriales.md antes de redactar descripciones».

8.5. Reglas medibles

Asimismo, comprueba que se conserven los límites de palabras, el número de elementos, los formatos, el idioma, la persona verbal, el orden, las condiciones y las excepciones.

8.6. Herramientas

También conviene verificar que la skill no afirme tener acceso a una API no configurada, un conector inexistente, archivos ausentes, navegación web no disponible o scripts que no están incluidos.

9. ¿Skill monolítica o carpeta completa?

La opción A es un único archivo, que es lo que se usó en Redactor Domestika:

redactor-domestika/
└── SKILL.md

Es apropiada cuando las instrucciones son principalmente textuales, no se necesitan scripts, los documentos de conocimiento son breves, quieres una instalación sencilla y la skill no tiene demasiados ejemplos. En cambio, la opción B es una skill modular, más mantenible:

redactor-domestika/
├── SKILL.md
├── references/
│   ├── reglas-editoriales.md
│   └── estructura-de-curso.md
├── examples/
│   ├── indice-completo.md
│   ├── titulo-y-descripcion.md
│   └── revision-editorial.md
└── tests/
    └── casos-de-prueba.md

Claude admite carpetas de skill con una SKILL.md obligatoria y archivos auxiliares opcionales, como plantillas, referencias, ejemplos y scripts. Además, Anthropic recomienda mantener razonablemente conciso el cuerpo principal, porque su contenido permanece en contexto una vez cargada la skill; los materiales extensos conviene repartirlos en archivos auxiliares.

10. Crear el archivo correctamente

Abre un editor de texto plano (Visual Studio Code, Notepad++, Sublime Text, TextEdit en modo texto plano o el Bloc de notas) y crea un archivo llamado exactamente SKILL.md. En cambio, no sirven variantes como skill.md.txt, SKILL.txt, skill.docx o SKILL.MD.pdf. Después, guárdalo dentro de una carpeta cuyo nombre coincida con el campo name del frontmatter:

redactor-domestika/
└── SKILL.md

Para subir una skill a Claude, Anthropic indica que el nombre de la carpeta debe coincidir con el name del frontmatter y que el ZIP debe contener la carpeta como nivel superior.

11. Comprimir la skill para Claude

La estructura correcta del ZIP es esta:

redactor-domestika.zip
└── redactor-domestika/
    └── SKILL.md

En cambio, esta es la incorrecta:

redactor-domestika.zip
└── SKILL.md

Es decir: no comprimas únicamente el archivo, comprime la carpeta completa. En macOS, haz clic derecho sobre redactor-domestika, selecciona «Comprimir» y obtendrás el ZIP. En Windows, clic derecho sobre la carpeta y «Comprimir en archivo ZIP» o «Enviar a > Carpeta comprimida». Después comprueba la estructura abriendo el ZIP.

12. Instalar la skill en Claude

Claude permite cargar skills personalizadas desde la sección de personalización de la aplicación. Además, las skills cargadas en una cuenta individual son privadas para esa cuenta.

1. Abre Claude.
2. En la barra lateral, entra en Customize o Personalizar.
3. Abre la pestaña Skills.
4. Pulsa el botón +.
5. Selecciona Create skill.
6. Selecciona Upload a skill.
7. Escoge redactor-domestika.zip.
8. Espera a que Claude valide la carpeta.
9. Localiza la skill en la lista.
10. Activa su interruptor.

El procedimiento oficial consiste en acceder a Customize > Skills, pulsar +, crear una skill y cargar un ZIP que contenga su carpeta.

13. Probar la activación automática

Abre una conversación nueva y no menciones el nombre de la skill. Usa peticiones naturales como «crea un índice de siete lecciones para un curso de ilustración editorial con Procreate», «redacta el título y la descripción de estas seis lecciones, cada descripción con entre 40 y 50 palabras» o «revisa este índice de curso, elimina redundancias y mejora la progresión pedagógica». Así, Claude debería detectar que la skill es pertinente. Anthropic recomienda precisamente habilitar la skill, probar distintas solicitudes que deberían activarla y revisar si se está cargando en los casos previstos.

14. Probar la invocación explícita

Cuando quieras asegurarte de que Claude usa la skill, puedes mencionarla directamente en la interfaz cuando esté disponible o describir con claridad la tarea. En Claude Code puedes invocarla así:

/redactor-domestika

También puedes pasarle argumentos:

/redactor-domestika Crea un índice de ocho lecciones sobre fotografía de producto.

Las skills de Claude Code pueden cargarse automáticamente cuando resultan pertinentes o invocarse de forma directa mediante /nombre-de-la-skill.

15. Instalar la skill en Claude Code

Por su parte, Claude Code descubre las skills a partir de carpetas locales, y puedes instalarla con alcance personal o dentro de un proyecto concreto.

15.1. Instalación personal

Así, la skill estará disponible en todos tus proyectos. La ruta es ~/.claude/skills/redactor-domestika/SKILL.md. En Windows, ~/.claude suele corresponder a %USERPROFILE%\.claude.

# macOS o Linux
mkdir -p ~/.claude/skills/redactor-domestika
cp SKILL.md ~/.claude/skills/redactor-domestika/SKILL.md

# Windows PowerShell
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude\skills\redactor-domestika"
Copy-Item ".\SKILL.md" "$HOME\.claude\skills\redactor-domestika\SKILL.md"

15.2. Instalación dentro de un proyecto

Así la skill solo estará disponible en ese proyecto:

mi-proyecto/
├── .claude/
│   └── skills/
│       └── redactor-domestika/
│           └── SKILL.md
└── otros-archivos/

# macOS o Linux
mkdir -p .claude/skills/redactor-domestika
cp SKILL.md .claude/skills/redactor-domestika/SKILL.md

# Windows PowerShell
New-Item -ItemType Directory -Force ".claude\skills\redactor-domestika"
Copy-Item ".\SKILL.md" ".claude\skills\redactor-domestika\SKILL.md"

16. Activar y comprobar la skill en Claude Code

Inicia Claude Code dentro del proyecto con claude y después escribe /redactor-domestika. También puedes teclear / y comprobar si aparece en el autocompletado. Una prueba útil: «/redactor-domestika Crea un índice de siete lecciones sobre entrenamiento de LoRAs personalizados». Claude Code utiliza el nombre del directorio como comando y la descripción del frontmatter para decidir cuándo cargar la skill automáticamente. Si la carpeta superior skills no existía al comenzar la sesión, reinicia Claude Code; las modificaciones dentro de una carpeta ya observada suelen detectarse durante la sesión.

17. Cuándo usar SKILL.md y cuándo CLAUDE.md

No son equivalentes. Usa SKILL.md para procedimientos especializados, flujos de trabajo, tareas que solo se aplican en determinadas situaciones, instrucciones largas, plantillas, generación de documentos, revisiones estructuradas y procesos con varios pasos. En cambio, usa CLAUDE.md para preferencias permanentes del proyecto, reglas que deben estar presentes en todas las sesiones, convenciones generales, información básica del repositorio y normas que Claude debe recordar siempre.

Anthropic recomienda trasladar a una skill los procedimientos con varios pasos y reservar CLAUDE.md para instrucciones persistentes. Para Redactor Domestika, SKILL.md es la opción adecuada porque se trata de un procedimiento editorial especializado que solo debe activarse ante solicitudes relacionadas con cursos y lecciones.

18. Compartir la skill con un equipo

En Claude web, Team o Enterprise, un administrador puede cargar una skill para toda la organización desde Organization settings > Skills: entra en la sección de skills de la organización, pulsa + Add, selecciona el ZIP y confirma la incorporación. La skill aparecerá en Customize > Skills para los miembros correspondientes.

En Claude Code, la vía natural es el repositorio. Incluye la carpeta en .claude/skills/ y añádela al control de versiones:

git add .claude/skills/redactor-domestika/SKILL.md
git commit -m "Add Redactor Domestika skill"
git push

Así, todos los miembros que usen Claude Code en el repositorio trabajarán con la misma versión.

19. Validar que Claude reproduce al GPT

Además, no evalúes la skill con una sola petición: crea una batería de pruebas.

Prueba 1: índice desde cero

«Crea un índice de siete lecciones para un curso de collage digital dirigido a principiantes». Después, comprueba la progresión, la claridad, el número de lecciones, las duraciones y el resultado final.

Prueba 2: títulos y descripciones

«Redacta los títulos y las descripciones de estas cinco lecciones; cada descripción debe tener entre 40 y 50 palabras». Fíjate sobre todo en la segunda persona, en el uso del futuro, el conteo de palabras, la variedad de aperturas y la ausencia de imperativos.

Prueba 3: revisión

«Revisa este índice, identifica redundancias y entrégame directamente una versión mejorada». Luego, comprueba si corrige en lugar de limitarse a comentar, si mantiene el contenido original y si mejora el orden.

Prueba 4: una sola lección

«Redacta únicamente el título y la descripción de la lección sobre preparación del dataset». En este caso, comprueba que no genera el curso completo, que respeta el contexto y que no repite contenidos de otras lecciones.

Prueba 5: información incompleta

«Necesito un curso sobre dirección de arte con IA». Después, comprueba que hace una propuesta útil, que no inventa herramientas innecesarias y que utiliza supuestos prudentes.

Prueba 6: instrucciones conflictivas

«Redacta las descripciones en primera persona del plural y con 80 palabras». Aquí debes decidir qué prioridad quieres: que prevalezcan las instrucciones explícitas del usuario, que las reglas editoriales de la skill sean innegociables, o que Claude señale el conflicto. Por tanto, esa prioridad debe aparecer claramente escrita dentro de la skill.

20. Crear una tabla de equivalencia

A continuación, evalúa entre diez y veinte solicitudes idénticas en el GPT original y en Claude, y registra los resultados en una tabla como esta:

Criterio	GPT original	Claude con skill	Coincidencia
Detecta la tarea	5	5	100 %
Respeta el formato	5	4	80 %
Aplica las restricciones	5	5	100 %
Conserva el tono	5	4	80 %
Gestiona información incompleta	4	4	100 %
Evita contenido inventado	5	5	100 %

Escala recomendada: 1 = comportamiento incorrecto, 2 = coincidencia baja, 3 = coincidencia aceptable, 4 = coincidencia alta, 5 = coincidencia prácticamente total. Sin embargo, no revises solo si la respuesta «parece buena»: comprueba reglas concretas como el conteo, el orden, la persona verbal, el formato, el número de lecciones, el uso de herramientas, las prohibiciones y el tratamiento de excepciones.

21. Corregir los problemas de activación

La skill no se activa

Mejora el campo description. Por ejemplo, en lugar de «Redacta cursos», algo así:

description: Crea, estructura y revisa índices de cursos online. Redacta títulos y
descripciones de lecciones, organiza temarios, estima duraciones y mejora la
progresión pedagógica. Úsala ante solicitudes sobre cursos, temarios, módulos,
lecciones, títulos, descripciones o revisión editorial educativa.

La skill se activa demasiado

En este caso, reduce la amplitud. Por ejemplo, en lugar de «Ayuda con cualquier tipo de redacción», escribe: «Redacta exclusivamente índices, títulos y descripciones de lecciones para cursos online».

Claude ignora una regla

Convierte la preferencia en una instrucción verificable. Así, en lugar de «procura que las descripciones no sean largas», escribe: «cada descripción debe contener entre 40 y 50 palabras; cuenta las palabras antes de entregar el resultado».

Claude olvida excepciones

Agrúpalas en una sección propia, por ejemplo ## Excepciones y prioridades, en lugar de dispersarlas entre distintos apartados.

Claude produce respuestas inconsistentes

Entonces, añade un flujo obligatorio, un formato de salida, ejemplos, una lista de validación y reglas de prioridad.

22. Lo que no se traslada automáticamente

En primer lugar, las acciones personalizadas. Una acción OpenAPI de un GPT no se convierte sola en una herramienta de Claude: tendrás que reconstruirla mediante MCP, un script, una API, una integración de Claude, una herramienta de Claude Code o la API de Anthropic.

Las aplicaciones conectadas. Una app disponible dentro de ChatGPT puede no existir en Claude. Por eso, identifica qué función cumple, busca el equivalente, configúralo, cambia las instrucciones de la skill y prueba permisos y errores.

Las capacidades del modelo. El acceso a navegación, código, archivos o imágenes depende del entorno donde se ejecute Claude. La skill puede indicar cuándo usar una herramienta, pero no puede crear una herramienta que el entorno no tenga.

El historial y la memoria. Tampoco la skill contiene conversaciones antiguas, preferencias aprendidas, correcciones históricas ni la memoria personal del GPT. Por eso, cualquier aprendizaje importante debe convertirse en una regla explícita.

El modelo exacto. Incluso con instrucciones equivalentes, dos modelos pueden interpretar de forma distinta las ambigüedades, las prioridades, los ejemplos, las excepciones y la cantidad de detalle. Por eso son necesarias las pruebas comparativas.

23. Prompt para auditar la skill

Usa este segundo prompt en una conversación distinta:

Actúa como auditor de Agent Skills.

Voy a proporcionarte:

1. Las instrucciones originales de un GPT.
2. Sus archivos de conocimiento.
3. Ejemplos de respuestas.
4. La SKILL.md creada para reproducirlo.

Compara la SKILL.md con las fuentes originales.

Evalúa:

- Funciones omitidas.
- Reglas omitidas.
- Restricciones debilitadas.
- Formatos perdidos.
- Contradicciones.
- Contenido inventado.
- Casos límite no contemplados.
- Herramientas no trasladadas.
- Dependencias no documentadas.
- Ambigüedades en el frontmatter.
- Problemas que impedirían la activación automática.
- Instrucciones difíciles de verificar.
- Ejemplos insuficientes.
- Reglas que deberían convertirse en una lista de validación.

No te limites a dar recomendaciones.

Entrega:

1. Un diagnóstico breve.
2. Una lista priorizada de problemas.
3. La SKILL.md completa corregida.

La versión corregida debe ser autosuficiente, precisa y estar lista para
instalarse en Claude.

24. Prompt para mejorar solo la activación

Analiza el frontmatter de esta SKILL.md.

Reescribe únicamente los campos name, description y when_to_use para conseguir
que Claude:

- La active ante solicitudes realmente relacionadas.
- No la active en tareas de redacción general.
- Reconozca diferentes formas de pedir la misma tarea.
- Detecte términos, intenciones y casos de uso relevantes.
- Mantenga la descripción clara y compacta.

No modifiques el cuerpo de la skill.

Claude Code admite un campo opcional when_to_use para complementar la descripción con contextos, frases de activación o ejemplos de solicitudes. Así, una cabecera ampliada podría quedar de este modo:

---
name: redactor-domestika
description: Estructura y revisa cursos online, crea índices de lecciones y redacta títulos y descripciones editoriales.
when_to_use: Úsala cuando el usuario solicite crear un curso, organizar un temario, dividir contenidos en lecciones, estimar duraciones, redactar descripciones o revisar la progresión pedagógica.
---

25. El flujo completo, resumido

Fase 1, extracción. Primero, accede al GPT como propietario, copia sus instrucciones, descarga los archivos, documenta capacidades y acciones, guarda buenos ejemplos y crea el inventario funcional.

Fase 2, conversión. Después, abre una conversación nueva, adjunta todos los materiales, usa el prompt maestro, obtén la SKILL.md, revisa frontmatter, reglas y formatos, y audítala con el segundo prompt.

Fase 3, empaquetado. A continuación, crea la carpeta con el nombre de la skill, guarda dentro SKILL.md, añade referencias o ejemplos si hacen falta, comprime la carpeta completa en ZIP y comprueba la estructura interna.

Fase 4, instalación en Claude. Ya en la aplicación, abre Customize > Skills, pulsa +, selecciona Create skill y Upload a skill, carga el ZIP, activa la skill y prueba su activación automática.

Fase 5, instalación en Claude Code. Asimismo, copia la carpeta a ~/.claude/skills/ para uso personal o a .claude/skills/ para un proyecto, inicia Claude Code, comprueba /redactor-domestika y ejecuta pruebas explícitas y automáticas.

Fase 6, validación. Por último, ejecuta entre diez y veinte casos, compara el GPT con Claude, registra diferencias, refuerza reglas ambiguas, ajusta la descripción y versiona la skill.

26. Lista de comprobación definitiva

Fuentes

• Tienes las instrucciones completas.
• Tienes todos los archivos de conocimiento.
• Has documentado las capacidades.
• Has documentado las acciones.
• Tienes ejemplos reales de respuestas.

Skill

• El archivo se llama SKILL.md.
• Tiene frontmatter válido.
• El nombre está en kebab-case.
• La descripción explica qué hace y cuándo usarla.
• La skill es autosuficiente.
• Las reglas son medibles.
• Los formatos están documentados.
• Existe un flujo de trabajo.
• Hay una lista de validación.
• Incluye casos límite.
• No inventa herramientas.
• Las dependencias externas están identificadas.

Paquete de Claude

• La carpeta coincide con el campo name.
• El ZIP contiene la carpeta completa.
• SKILL.md está dentro de esa carpeta.
• Los archivos referenciados existen.
• La skill está activada en Claude.

Claude Code

• La ruta local es correcta.
• Al escribir / aparece la skill.
• La invocación explícita responde.
• También funciona la activación automática.
• No existe otra skill conflictiva con el mismo nombre.

Equivalencia

• Has probado solicitudes normales.
• También has probado con información incompleta.
• Hay pruebas con instrucciones contradictorias.
• Se han probado, además, formatos diferentes.
• Los resultados se han comparado con el GPT original.
• Después, has corregido las diferencias importantes.
• Por último, existe una versión estable guardada.

Resultado esperado

Por último, al terminar tendrás una estructura como esta:

redactor-domestika/
├── SKILL.md
├── references/
│   ├── reglas-editoriales.md
│   └── ejemplo-indice.md
└── examples/
    ├── indice.md
    └── descripcion-leccion.md

Además, podrás utilizarla en Claude mediante Customize > Skills, en Claude Code desde ~/.claude/skills/, en un proyecto concreto desde .claude/skills/, en un repositorio compartido o como base para una integración mediante la API de Claude.

En definitiva, el factor que más influirá en la fidelidad no será la longitud de la skill, sino la precisión con la que hayas convertido el comportamiento implícito del GPT en reglas, procesos, formatos y comprobaciones explícitas.