Comparar Dictamenes Tomimastro069 logo

Comparar Dictamenes Tomimastro069

Organization
ThomasMoreAI
comparar-dictamenes-tomimastro069

Trigger: '/comparar-dictamenes', 'comparar dictamenes', 'evolución de dictámenes'. Contrasta dos dictámenes sucesivos (ej. Dictamen 7 vs Dictamen 8) en docs/dictamen/ para analizar la evolución de notas, resolución de condiciones y nuevas observaciones.

Overview

PublisherThomasMoreAI
Repositorylegal-skills-open
Skill namecomparar-dictamenes-tomimastro069
Stars
97
Forks
13
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by ThomasMoreAI on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Comparar Dictamenes Tomimastro069 AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/ThomasMoreAI/legal-skills-open/tree/main/ar/family/skills/comparar-dictamenes-tomimastro069
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/ThomasMoreAI/legal-skills-open.git /tmp/legal-skills-open
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/legal-skills-open/ar/family/skills/comparar-dictamenes-tomimastro069 .claude/skills/comparar-dictamenes-tomimastro069
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Comparar Dictamenes Tomimastro069 in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Comparar Dictamenes Tomimastro069 on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Comparar Dictamenes Tomimastro069 is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Procedimiento de Comparación de Dictámenes Sucesivos (comparar-dictamenes)

Universidad Tecnológica Nacional — Facultad Regional Mendoza
Tecnicatura Universitaria en Programación (TUP)

Este procedimiento operativo permite al asistente contrastar dos dictámenes institucionales correlativos (por ejemplo, docs/dictamen/dictamen-7.md y docs/dictamen/dictamen-8.md) para mapear con precisión quirúrgica la evolución de calificaciones, el cierre de observaciones y la aparición de nuevos requerimientos.


1. Identificación y Carga de Dictámenes

  1. Localizar los documentos a contrastar en docs/dictamen/:
    • Dictamen Base / Anterior ($D_{ant}$): ej. dictamen-7.md (o versión inmediatamente previa).
    • Dictamen Reciente / Actual ($D_{act}$): ej. dictamen-8.md (o versión de referencia superior).
  2. Validar consistencia de metadatos:
    • Verificar versiones del informe evaluadas por cada dictamen (ej. $D_{7}$ evaluó Informe v14; $D_{8}$ evaluó Informe v15).
    • Comprobar correspondencia de autores, directores y tribunal evaluador.

2. Matriz Evolutiva de Calificaciones (19 Capítulos y Global)

Generar una tabla comparativa exhaustiva que detalle el avance capítulo por capítulo:

Cap.Nombre del CapítuloNota $D_{ant}$Nota $D_{act}$Variación ($\Delta$)Justificación / Criterio del Tribunal
1Introducción----
2Planteo del Problema----
3Justificación----
4Objetivos----
5Preguntas de Investigación----
6Hipótesis----
7Estado del Arte----
8Marco Teórico y Conceptual----
9Alcances y Limitaciones----
10Metodología----
11Arquitectura----
12Implementación Técnica----
13Resultados Obtenidos----
14Discusión----
15Conclusiones y Trabajos Futuros----
16Consideraciones Éticas----
17Desarrollo Experimental----
18Referencias Bibliográficas----
19Anexos Técnicos----
GLOBALCalificación Final PonderadaNota $D_{ant}$Nota $D_{act}$$\Delta$ GlobalEvolución del Veredicto Formal

Analizar los factores determinantes que motivaron aumentos, descensos o estancamientos en las notas individuales.


3. Auditoría de Transición de Condiciones Previas

Analizar el estado de la o las Condiciones Previas exigidas en $D_{ant}$:

  • Condición Previa en $D_{ant}$: Citar textualmente el requerimiento bloqueante.
  • Evaluación en $D_{act}$:
    • Si fue considerada CUMPLIDA: documentar las evidencias y cambios que permitieron su levantamiento.
    • Si fue considerada PARCIAL o NO CUMPLIDA: identificar las discrepancias pendientes.
    • Si fue SUSTITUIDA por una nueva condición previa: registrar los nuevos requerimientos bloqueantes.

4. Auditoría de Correcciones Recomendadas

Revisar el destino de cada una de las recomendaciones formuladas en la instancia previa:

  • Clasificar cada recomendación en:
    • [SUBSANADA COMPLETA]: Resuelta satisfactoriamente según el criterio del tribunal.
    • [SUBSANADA PARCIAL]: Hubo modificaciones pero el tribunal señaló aspectos inconclusos.
    • [NO SUBSANADA / PERSISTENTE]: Sin cambios verificables o desestimada por los autores.

5. Ciclo de Vida y Transición de Hallazgos

Mapear los hallazgos técnicos tipificados entre ambas instancias (ej. serie $T$ en Dictamen 7 vs. serie $U$ en Dictamen 8):

  1. Hallazgos Subsanados (Cerrados):
    • Listar códigos resueltos con éxito y su impacto en la calificación del capítulo respectivo.
  2. Hallazgos Reincidentes o No Resueltos:
    • Identificar hallazgos de $D_{ant}$ que no fueron subsanados y que fueron ratificados o agravados en $D_{act}$.
  3. Hallazgos Nuevos Detectados en $D_{act}$:
    • Listar los nuevos defectos identificados en la última entrega, clasificados por severidad (Alta, Media, Baja).
    • Determinar si surgieron por profundización del tribunal o si representan regresiones introducidas al intentar corregir otros apartados.

6. Balance Cuantitativo de Subsanación

Construir la tabla consolidada de balance de correcciones:

Categoría de ObservaciónCantidad en $D_{ant}$Subsanados en $D_{act}$ParcialesNo SubsanadosTasa de Éxito (%)
Condiciones Previas----- %
Correcciones Recomendadas----- %
Hallazgos Técnicos Tipificados----- %
TOTAL CONSOLIDADO----- %

7. Diagnóstico de Tendencia y Pronóstico Académico

El asistente debe concluir la comparación con una evaluación prospectiva formal:

  • Trayectoria de Calificación: Análisis de la progresión hacia el umbral de excelencia (meta institucional: 9,0 a 10,0).
  • Camino Crítico para la Defensa Oral: Puntos prioritarios que los alumnos deben corregir antes de la versión definitiva del informe para asegurar una defensa exitosa ante el tribunal de la UTN FRM.

Frequently asked questions

What does the Comparar Dictamenes Tomimastro069 AI skill do?

Trigger: '/comparar-dictamenes', 'comparar dictamenes', 'evolución de dictámenes'. Contrasta dos dictámenes sucesivos (ej. Dictamen 7 vs Dictamen 8) en docs/dictamen/ para analizar la evolución de notas, resolución de condiciones y nuevas observaciones.

Why use Comparar Dictamenes Tomimastro069 on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Comparar Dictamenes Tomimastro069 is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Comparar Dictamenes Tomimastro069 in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/ThomasMoreAI/legal-skills-open/tree/main/ar/family/skills/comparar-dictamenes-tomimastro069. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Comparar Dictamenes Tomimastro069?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Comparar Dictamenes Tomimastro069?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Comparar Dictamenes Tomimastro069 with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Comparar Dictamenes Tomimastro069 AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by ThomasMoreAI under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇