# Planning With Files Es

Planificación persistente basada en archivos para tareas multipaso de agentes de IA.

- Repository: https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files (27809 stars)
- Category: Engineering
- License: MIT
- Last updated: 2026-10-30
- Runs scripts: yes, review before use

## Install

Claude Code: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-es -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-es -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-es -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-es -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add OthmanAdi/planning-with-files`

## Description

Planificación persistente basada en archivos para tareas multipaso de agentes de IA. Mantiene task_plan.md, findings.md y progress.md en disco; los hooks del ciclo de vida inyectan contexto seleccionado de planificación del proyecto. La recuperación automática solo lee los archivos de planificación del proyecto. session-catchup.py --metadata, solicitado de forma explícita, puede inspeccionar metadatos locales de sesiones del mismo proyecto; --replay puede emitir extractos limitados y enmarcados con nonce. El modo con gate opcional solo puede solicitar que el host continúe si este lo admite y nunca ejecuta comandos declarados en Markdown. El skill no tiene ninguna ruta de carga por red. Úsalo para investigación o trabajo que requiera 5 o más llamadas a herramientas.

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Sistema de Planificación con Archivos

Trabaja como Manus: usa archivos Markdown persistentes como tu «memoria de trabajo en disco».

## Paso 1: Recuperar el estado del proyecto

**Antes de continuar**, resuelve el directorio del plan que pertenece a esta tarea:

1. Usa el `scripts/resolve-plan-dir.sh` instalado (o `.ps1`) con el `PLAN_ID` y `PWF_PLAN_ROOT` del host, y lee `task_plan.md`, `progress.md` y `findings.md` desde ese único directorio seleccionado.
2. Si se rechaza un selector explícito, o el aislamiento de sesión está activo con varios planes y sin `PLAN_ID`, corrige el anclaje y no vuelvas a otra tarea. Usa los archivos heredados de la raíz del proyecto solo cuando no aplique ningún selector ni plan con nombre.
3. Ejecuta `git diff --stat` para comprobar cambios de código todavía no registrados.

Todos los nombres de archivos de planificación siguientes se refieren a ese directorio seleccionado. Para tareas en paralelo, fija cada host antes de iniciarlo o usa worktrees separados; exportar una variable en un proceso hijo no cambia el entorno del host. Un orquestador es dueño del plan y de los resúmenes compartidos; los workers usan archivos o registros asignados.

La recuperación automática termina aquí. La ejecución sin opciones de `session-catchup.py` y los hooks del ciclo de vida no inspeccionan los almacenes de sesiones del agente. Solo cuando el usuario solicite de forma explícita consultar el historial local de sesiones, elige uno de estos modos:

```bash
# Linux/macOS
SKILL_DIR="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-$HOME/.claude/skills/planning-with-files-es}"
# Solo recuentos del mismo proyecto, sin extractos de transcripciones
$(command -v python3 || command -v python) "${SKILL_DIR}/scripts/session-catchup.py" --metadata "$(pwd)"

# Reproducción limitada y explícita, con extractos del mismo proyecto enmarcados con nonce
$(command -v python3 || command -v python) "${SKILL_DIR}/scripts/session-catchup.py" --replay "$(pwd)"
```

The rest: https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files/blob/HEAD/skills/i18n/planning-with-files-es/SKILL.md