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grahama1970/agent-inbox

Dateibasierte Kommunikation zwischen Agenten mit Headless-Dispatch. Posteingang prüfen, Bugs/Anfragen an andere Projekte senden, automatisch Headless-Agenten zur Fehlerbehebung starten und Fortschritt über Task-Monitor verfolgen.

Was ist agent-inbox?

Agent Inbox ist eine dateibasierte Zwischen-Agenten-Messaging-Lösung, die es einem Agenten ermöglicht, Nachrichten (Bugs, Anfragen, Informationen, Fragen) an ein anderes Projekt zu senden. Die eingebaute KI-Triage klassifiziert Nachrichten automatisch nach Schweregrad, passt Priorität und Modell an und leitet sie an das entsprechende Projekt weiter. Ein Headless-Dispatcher startet dann einen Agenten mit dem spezifizierten Modell (z. B. Sonnet, Opus-4.5, Codex), um das Problem zu beheben, und überwacht den Fortschritt über den Task-Monitor (0 % → 25 % → 50 % → 75 % → 100 %). Vor der automatischen Bestätigung wird ein Verifikationsbefehl ausgeführt – bei Fehlschlag wird der Vorgang wiederholt. Threading ermöglicht mehrteilige Gespräche. Agenten sollten ihren Posteingang zu Session-Beginn, beim Wechsel von Projekten und vor größeren Arbeiten prüfen, um eine reibungslose Zusammenarbeit zu gewährleisten.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/agent-inbox

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Dokumentation

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Agenten-Posteingang

Dateibasierte Kommunikation zwischen Agenten mit Headless-Dispatch und Task-Monitor-Integration.

Kernablauf

  1. Senden: Agent A sendet Bug/Anfrage an Projekt B mit Modell + Verifikationsbefehl
  2. Triage: KI klassifiziert den Schweregrad, passt Priorität/Modell an, leitet an das Projekt weiter
  3. Dispatch: Headless-Agent wird mit dem angegebenen Modell gestartet, um das Problem zu beheben
  4. Verfolgen: Der Task-Monitor zeigt den Fortschritt in Echtzeit an (0 % → 25 % → 50 % → 75 % → 100 %)
  5. Verifizieren: Vor der automatischen Bestätigung wird ein Testbefehl ausgeführt – bei Fehlschlag wird der Vorgang an den Agenten zurückgegeben
  6. Threading: Antwort-/Austausch-Threading für mehrteilige Gespräche

Einrichtung

# Projekte registrieren (einmalig)
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox register memory /home/user/workspace/memory
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox register scillm /home/user/workspace/litellm

# Auflisten / überprüfen
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox projects
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox whoami

Befehle

BefehlBeschreibung
register <name> <pfad>Ein Projekt registrieren
unregister <name>Ein Projekt entfernen
projects [--json]Registrierte Projekte auflisten
whoamiErmitteltes Projekt für das aktuelle Arbeitsverzeichnis anzeigen
send --to PROJEKT --type TYP "nachricht"Nachricht senden (Typen: bug, request, info, question)
check [--project P] [--all] [--quiet]Posteingang prüfen
list [--project P] [--status S] [--json]Nachrichten auflisten
read NACHRICHT_ID [--json]Eine Nachricht lesen
ack NACHRICHT_ID [--note "..."]Bestätigen/abschließen
reply NACHRICHT_ID "nachricht"Antworten (automatisches Threading)
thread THREAD_IDVollständigen Austausch-Thread anzeigen
update-status NACHRICHT_ID STATUS [--note]Status manuell aktualisieren
triage classify --message "..." [--no-llm]Manuelle Triage-Klassifizierung
triage route --message "..."Automatische Weiterleitung anhand von Dateipfaden
triage log --msg-id IDTriage-Entscheidungsprotokoll anzeigen
triage webhook-add --url URL --events EWebhook registrieren

Sendeoptionen

OptionBeschreibungStandard
--model MODELLKI-Modell: sonnet, opus-4.5, codex-5.2, codex-5.2-highsonnet
--timeout MINUTENMaximale Arbeitszeit des Agenten30
--test BEFEHLVerifikationsbefehl vor automatischer BestätigungKeiner
--no-dispatchAutomatischen Start deaktivierenFalse
--context-file DATEIDatei als Kontext anhängen (wiederholbar)Keiner
--priority PRIORITÄTlow, normal, high, criticalnormal
--no-triageKI-Triage überspringenFalse
--dry-runNachrichten-JSON anzeigen, ohne zu sendenFalse

Modellauswahl

ModellAnwendungsfall
sonnetEinfache Korrekturen, Tippfehler
opus-4.5Komplexe Analyse, Architektur
codex-5.2Standard-Fehlerbehebungen
codex-5.2-highTiefgreifende Analyse, Wettlaufsituationen

KI-Triage

Nachrichten werden automatisch nach Schweregrad klassifiziert:

  • critical: Absturz, Datenverlust, Sicherheit, Produktionsausfall → opus-4.5
  • high: Fehler, Ausnahme, Fehlschlag, defekt, Regression → opus-4.5
  • medium: Bug, Problem, falsch, unerwartet → sonnet
  • low: Tippfehler, kosmetisch, Verbesserung, geringfügig → sonnet

Die automatische Weiterleitung extrahiert Dateipfade aus Nachrichten und gleicht sie mit den registrierten Projekten ab.

Statusverlauf

pending → dispatched (25 %) → in_progress (50 %) → needs_verification (75 %) → done (100 %)

Gedächtnis-Vorbereitung

Der Dispatcher fragt /memory ab, bevor er einen Agenten startet, um ähnliche Fehler und frühere Lösungen zu finden.

Proaktive Überprüfung

Agenten sollten den Posteingang zu Session-Beginn, beim Wechsel von Projekten, vor größeren Arbeiten und wenn Benutzer einen anderen Agenten oder ein anderes Projekt erwähnen, überprüfen.

Speicher

~/.agent-inbox/
├── pending/          # Unverarbeitete Nachrichten
├── done/             # Bestätigte Nachrichten
├── logs/             # Dispatch-Protokolle
├── task_states/      # Task-Monitor-Zustandsdateien
├── triage_logs/      # KI-Triage-Entscheidungsprotokolle
├── webhooks.json     # Registrierte Webhooks
└── projects.json     # Projektregister

Beispiele

# Bug mit Verifikation senden (startet Headless-Opus-Agent, bestätigt automatisch, wenn der Test bestanden wird)
python inbox.py send --to scillm --type bug --model opus-4.5 \
  --test "pytest tests/test_providers.py -x" \
  "Wettlaufsituation in der Provider-Initialisierung"

# Kontextdateien anhängen
python inbox.py send --to scillm --type bug --model opus-4.5 \
  --context-file src/server.py --context-file /tmp/traceback.txt \
  "Serverabsturz beim Start"

# Posteingang prüfen und verarbeiten
python inbox.py check --all
python inbox.py read scillm_abc123
python inbox.py ack scillm_abc123 --note "Behoben in Commit abc123"

# Thread-Austausch
python inbox.py reply scillm_abc123 "Können Sie den Stack-Trace bereitstellen?"
python inbox.py thread scillm_abc123

Dispatcher-Daemon

python dispatcher.py start              # Hintergrund
python dispatcher.py start --foreground  # Debug
python dispatcher.py status
python dispatcher.py stop

Umgebungsvariablen

VariableBeschreibungStandard
AGENT_INBOX_DIRPosteingangsverzeichnis~/.agent-inbox
TASK_MONITOR_API_URLTask-Monitor-URLhttp://localhost:8765
CLAUDE_PROJECTName des aktuellen Projektsautomatisch erkannt

Integration mit Claude Code Hooks

{
  "hooks": {
    "on_session_start": [
      ".pi/skills/agent-inbox/agent-inbox check --project $(basename $PWD) || true"
    ]
  }
}

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

Verwandte Skills