smithery/vjrivmon

product-showcase

Genera demos visuales y contenido LinkedIn con metodo PAR para productos tech. Usar cuando tienes MVP listo para mostrar al mundo.

Installation

$ npx skills add smithery/vjrivmon --skill product-showcase

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More details

Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Skill metadata

Parsed from SKILL.md frontmatter.

Allowed toolsRead, Write, WebFetch, Glob, Bash

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 4,987 B
  • docs SUMMARY.md 155 B

History

  1. First recorded snapshot · 0 installs

SKILL.md

Product Showcase Skill

Este skill te ayuda a crear demos profesionales y contenido de LinkedIn para mostrar tus proyectos tecnicos. Utiliza el metodo PAR (Problema-Accion-Resultado) para comunicar el valor de tu producto de forma efectiva.

Cuando Usar Este Skill

  • Tienes un MVP funcional listo para mostrar
  • Quieres crear contenido para LinkedIn/Twitter
  • Necesitas una landing page profesional
  • Quieres documentar el valor de tu proyecto

Flujo de Trabajo

  1. Analizar el Proyecto

- Identificar el problema que resuelve - Documentar la solucion innovadora - Recopilar metricas y resultados

  1. Generar Contenido PAR

- Problema: El dolor que existe - Accion: Tu solucion unica - Resultado: Metricas concretas

  1. Crear Visuales

- Before/After del producto - Graficos de benchmarks - Diagrama de arquitectura

  1. Estructurar Landing

- Hero con propuesta de valor - Seccion de problema - Demo interactiva - Llamada a la accion

Metodo PAR Explicado

P - Problema

El problema debe ser:

  • Especifico y medible ("45% de error" no "muchos errores")
  • Relatable (el lector debe identificarse)
  • Doloroso (que motive a buscar solucion)

Ejemplo:

"Pase horas transcribiendo apuntes que ningun OCR podia leer. Google Lens,
Tesseract... todos fallaban con MI letra."

A - Accion (Tu Solucion)

La accion debe mostrar:

  • Que hace diferente tu solucion
  • Por que es un "oceano azul" (sin competencia directa)
  • La innovacion tecnica clave

Ejemplo:

"Cree un sistema RAG que APRENDE de mis correcciones. Cada vez que corrijo un
error, el sistema lo recuerda."

R - Resultado

Los resultados deben ser:

  • Cuantificables (numeros especificos)
  • Comparativos (vs alternativas)
  • Impresionantes pero creibles

Ejemplo:

"82% accuracy inicial -> 95%+ despues de 50 correcciones Modelo qwen2.5vl
supera a minicpm-v en 26 puntos"

Templates Disponibles

1. linkedin-par.md

Template para posts de LinkedIn usando metodo PAR. Incluye estructura, hashtags recomendados y CTA.

2. landing-structure.md

Estructura de landing page con secciones:

  • Hero
  • Problema
  • Solucion
  • Demo
  • Benchmark
  • CTA

3. demo-script.md

Guion para grabar video demo o GIF. Incluye timing y puntos clave a mostrar.

Checklist UX Demo

Antes de publicar, verifica:

  • Valor entendible en <10 segundos
  • Before/after visualmente claro
  • Numeros destacados y legibles
  • CTA claro y visible
  • Mobile-friendly
  • Velocidad de carga <3s
  • Sin errores de consola
  • Links funcionando
  • Imagenes optimizadas

Frameworks Recomendados

Caso de Uso Framework Razon
Demo rapida Tailwind + shadcn Setup minimo, profesional
Dashboard Next.js + Recharts SSR, charts nativos
Landing SEO Astro Ultra rapido, estatico
App ML Streamlit/Gradio Rapido para AI demos
Showcase Next.js 14 Full-stack, Vercel deploy

Visuales Esenciales

1. Before/After

  • Slider interactivo
  • Izquierda: estado actual/competencia
  • Derecha: tu solucion

2. Benchmark Chart

  • Barras horizontales
  • Tu solucion destacada en verde
  • Competencia en gris/rojo

3. Arquitectura

  • Diagrama simple del flujo
  • Iconos reconocibles
  • Maximo 5-7 elementos

4. Metricas Hero

  • Numero grande y destacado
  • Descripcion corta
  • Contexto comparativo

Hashtags Recomendados

Tech/Dev

#MachineLearning #Python #OpenSource #AI #DeepLearning #ComputerVision

Producto

#ProductDevelopment #MVP #Startup #TechInnovation #BuildInPublic

Comunidad

#DevCommunity #100DaysOfCode #LearnInPublic #IndieHacker

Ejemplo de Post Completo

Sabes que los OCR genericos tienen hasta 45% de error con letra manuscrita?

**El Problema:** Pase horas transcribiendo apuntes que ningun OCR podia leer.
Google Lens, Tesseract, apps de notas... todos fallaban con MI letra.

**La Solucion:** Cree un sistema RAG que APRENDE de mis correcciones. Cada vez
que corrijo un error, el sistema lo recuerda.

**Resultados:**

- 82% accuracy inicial -> 95%+ despues de 50 correcciones
- Modelo qwen2.5vl supera a minicpm-v en 26 puntos
- <100ms para aplicar correcciones

[GIF: Before/After]

Demo: [link] Repo: [link]

Stack: Python + SQLite + Ollama Lo mejor: funciona con tu propia GPU.

#MachineLearning #OCR #Python #OpenSource #RAG

Recursos