Skills

naskah-id: AI agent Skill para escritura y edición académica en indonesio

Ideal para redactar y editar en indonesio artículos de revistas, tesis, solicitudes de financiación y otros textos académicos conforme a EYD V y KBBI; requiere un entorno de agent con Node.js 18+, no inventa datos ni referencias y deja marcas pendientes cuando faltan citas.

Official source · nothinx/naskah-id

Install

npx skills add nothinx/naskah-id

Para quién es

naskah-id es un AI agent Skill orientado a la escritura académica en indonesio, pensado para quienes necesiten redactar o editar textos como artículos de revistas, tesis de fin de grado (skripsi/tesis), solicitudes de financiación para investigación e informes de investigación. Incorpora la norma ortográfica EYD V (quinta edición) y el estándar léxico del KBBI, y hace hincapié en las restricciones de integridad académica: el agent vinculado no debe inventar datos, resultados, citas ni referencias; al editar no debe alterar cifras, resultados ni citas; y cuando no haya una fuente verificable, debe insertar la marca [PERLU RUJUKAN: ...] en lugar de fabricar referencias.

No es adecuado para: tareas de escritura en idiomas distintos del indonesio, o escenarios en los que se espere que la IA complete automáticamente bibliografía real: el Skill prohíbe explícitamente inventar fuentes, y las referencias siguen necesitando tu propia verificación.

Primer intento en 3 minutos

El método de instalación recomendado oficialmente es un solo comando:

npx skills add nothinx/naskah-id

Requisitos previos y ubicación de instalación:

  • Se necesita Node.js 18 o superior.
  • El comando anterior, sin -g, instala el Skill en el proyecto actual; con -g (npx skills add nothinx/naskah-id -g) se aplica a todos los proyectos.
  • Según la documentación oficial, este comando funciona con Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, Windsurf, OpenCode, Cline, Kiro, Antigravity y decenas de otros agents compatibles con el formato Agent Skills; algunos agents permiten especificar la ruta de instalación con el parámetro -a, por ejemplo .claude/skills/naskah-id para Claude Code.

Primer intento de bajo riesgo (se recomienda empezar por una tarea de revisión):

  1. En un proyecto donde esté instalado el Skill, pide a un agent compatible que cargue naskah-id.
  2. Lanza una tarea de diagnóstico de solo lectura: entrega al agent un texto académico en indonesio (por ejemplo, un párrafo de tesis, en Markdown o texto plano) y pídele que revise ortografía y vocabulario según EYD V y KBBI, sin modificar aún los archivos. Indícale explícitamente «solo el informe, no escribas en los archivos».
  3. Señales de éxito: el agent ofrece un diagnóstico de ortografía, vocabulario o estructura conforme a las normas académicas; si hay referencias implicadas, deben aparecer marcas [PERLU RUJUKAN: ...] en lugar de citas inventadas.

Atención: la evidencia oficial no detalla punto por punto si, tras cargar el Skill, el agent puede leer o escribir tus archivos, ejecutar comandos o acceder a la red; no des por supuesto que no hay riesgo. Antes de cualquier operación que modifique archivos, confirma los efectos secundarios y conserva copias de seguridad.

Además, el repositorio incluye scripts/periksa.py (opcional, requiere Python 3.7+, sin dependencias adicionales): ejecutando python scripts/periksa.py naskah.md puedes señalar patrones infractores y giros con aire de IA en el manuscrito sin invocar ningún modelo. Es una comprobación local independiente del agent, útil como cribado rápido antes del primer intento. El Skill también incluye scripts/openalex.py (utilizable sin cuenta) para buscar y verificar referencias.

Casos de uso

Caso 1: comprobar si un párrafo de tesis cumple las normas. Entrega a un agent con el Skill instalado un fragmento de texto en indonesio destinado a una revista y pide un diagnóstico de edición según EYD V y KBBI. El agent respetará las restricciones: no alterará cifras, resultados ni citas, y no inventará nada; donde falte una fuente verificable marcará [PERLU RUJUKAN: ...]. Puedes esperar sugerencias de corrección a nivel de ortografía y vocabulario, con cifras y citas intactas.

Caso 2: buscar referencias verificables. Pide al agent que use el scripts/openalex.py incluido (sin necesidad de cuenta) para buscar bibliografía sobre el tema de la tesis y verificar las citas existentes. Lo que se puede confirmar es que te ayuda a consultar OpenAlex; la exactitud de los resultados de la búsqueda y las operaciones de escritura posteriores deben confirmarse con el agent antes de usarlas: no dejes que escriba directamente los resultados de la búsqueda en el manuscrito.

Límites de uso

  • Acceso a archivos y comandos: scripts/periksa.py y scripts/openalex.py son scripts locales; el primero requiere Python 3.7+, el segundo sirve para buscar referencias (implica acceso al servicio externo OpenAlex). La evidencia no detalla si el agent ejecuta estos scripts automáticamente ni si lee o escribe archivos tras cargar el Skill.
  • Efectos secundarios y puntos de confirmación: las tareas de edición pueden generar texto reescrito; la evidencia no indica que modifique directamente tus archivos. Cualquier acción que altere archivos o llame a servicios externos exige definir antes el alcance del impacto y confirmarlo.
  • Entorno de ejecución y requisitos del cliente: el comando de instalación requiere Node.js 18+; el uso se realiza mediante agents compatibles con el formato Agent Skills (como Claude Code, Cursor, etc.).
  • Restricciones oficiales explícitas: no inventar datos, resultados, citas ni referencias; no alterar cifras, resultados ni citas al editar; usar la marca [PERLU RUJUKAN: ...] cuando no haya fuentes fiables.
  • Aún sin confirmar: el soporte para textos en otros idiomas, los detalles concretos de lectura/escritura de archivos y comportamiento en red, y las diferencias de rendimiento entre agents; todo debe verificarse con pruebas tras la instalación.