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StreetComplete — editor de OpenStreetMap para Android fácil de usar. Añadir datos al mapa respondiendo preguntas.
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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npx skills add https://github.com/Ntizar/NtizarBrainMasterMind --skill street-complete命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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正在显示 SKILL.md
| name | street-complete |
| description | StreetComplete — editor de OpenStreetMap para Android fácil de usar. Añadir datos al mapa respondiendo preguntas. |
StreetComplete es un editor de OpenStreetMap para Android que permite contribuir al mapa respondiendo preguntas simples. Ideal para proyectos que necesitan enriquecer datos OSM con información local (nombres de calles, tipos de acera, accesibilidad, etc.).
# APK desde F-Droid (recomendado)
# https://f-droid.org/packages/de.blau.android/
# O desde GitHub Releases
curl -LO https://github.com/streetcomplete/StreetComplete/releases/latest/download/StreetComplete-*-app-release.apk
# Para desarrollo
git clone https://github.com/streetcomplete/StreetComplete.git
cd StreetComplete
./gradlew assembleDebug
# En el dispositivo Android:
# 1. Instalar StreetComplete
# 2. Abrir y navegar a un área
# 3. Las preguntas aparecen como pins en el mapa
# 4. Responder preguntas para contribuir a OSM
# Ejemplos de preguntas:
# - ¿Esta calle tiene acera?
# - ¿Cuál es el límite de velocidad aquí?
# - ¿Este bus stop tiene refugio?
# - ¿Esta vía es de un solo sentido?
# Ejemplo: descargar datos OSM enriquecidos por StreetComplete
# Usar Overpass API para extraer datos actualizados
import requests
query = """
[out:json];
area["name"="Madrid"]->.searchArea;
(
node["highway"="stop"](area.searchArea);
way["highway"="stop"](area.searchArea);
);
out body;
>;
out skel qt;
"""
response = requests.post(
'https://overpass-api.de/api/interpreter',
data={'data': query}
)
data = response.json()
osm-infrastructure-mapping, visir-hermes-fomento, catastro-apiCatálogo de Addy Osmani de skills engineering para AI coding agents — 8 slash commands mapeados al SDLC (spec → plan → build → test → review → ship).
Generación de informes y documentos profesionales mediante LLM. Arquitectura prompt→LLM→HTML capítulo, plantillas por sección, integración con datos de appState, y patrón demo interactivo. Aplicable a PMST, informes técnicos, auditorías, y cualquier documento estructurado.
AI Engineering Hub — catálogo de proyectos y tutoriales de ingeniería de IA con Jupyter notebooks.