/split-stories

Paso 0 (obligatorio): Cargar ground-rules. Antes de proceder, lee shared-config.md y aplica:

• §Filosofía del Plugin — modo copiloto, NO inventar, preguntar antes de generar
• §Estilo de Escritura — frases ≤30 palabras, sin adjetivos sin datos, NUNCA inventar métricas
• §Antipatrones Compartidos — los 7 antipatrones a detectar

Si no puedes leer el fichero, detén la ejecución y reporta el problema.

Analiza stories para detectar red flags lingüísticos y propone splits incrementales.

Input necesario: User stories a analizar (de /stories, /validate-stories o de tu issue tracker).

Proceso:

1. Leer el SKILL.md de skills/story-splitting/
2. Para cada story:
   • Escanear las 6 categorías de red flags lingüísticos (scripts/redflags.py)
   • Generar 2-3 propuestas alternativas con técnicas distintas (cast-wide). Ej: una vertical por flujo de usuario, una por capacidad, una por valor mínimo viable.
   • Para cada alternativa, presentar: técnica aplicada, splits resultantes, trade-offs (qué se entrega antes / qué se aprende / qué riesgo cubre)
   • CHECKPOINT: preguntar al usuario cuál prefiere antes de detallar splits
   • Detallar los 3-5 splits de la opción elegida
3. Generar reporte con:
   • Diagnóstico de red flags
   • Las alternativas exploradas (con la elegida marcada)
   • Splits propuestos (en formato User Story)
   • Orden de entrega recomendado
   • Impacto esperado en Dim 6 (Survivable Experiment)

Output: Stories divididas en incrementos pequeños, seguros y valiosos, listas para tu issue tracker.

Nota: Si las stories ya tienen Score Dim 6 ≥8, el splitting es opcional. Se recomienda ejecutar siempre después de /validate-stories para asegurar granularidad óptima.