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curiositech/windags-skills

Einsatz für erkenntnisgesteuerte Problemlösung bei Widersprüchen, Sackgassen und Anomalien, wenn reine Ausführungsarbeit nicht mehr weiterhilft.

Was ist windags-skills?

Dieses Skill unterstützt KI-Agenten dabei, Problemlösungen jenseits reiner Ausführung zu bewältigen – insbesondere wenn Anomalien, Widersprüche oder Sackgassen auftreten. Es basiert auf der Forschung von Gary Klein und Andrea Jarosz zu natürlichen Einsichtsprozessen in der realen Arbeitswelt. Das Skill unterscheidet zwischen Ausführungsfehlern (execution failure) und Framefehlern (frame failure) und leitet den Agenten an, die richtige Einsichtspfad (Widerspruch, Verbindung, Verzweiflung oder allmähliche Anhäufung) zu identifizieren. Es hilft, kognitive Anker zu benennen, die überdacht werden müssen, und erkennt Umgebungen, die Einsicht durch Fehlervermeidung oder Konformitätsdruck unterdrücken. Das Skill ist ideal für komplexe Domänen wie Systemdesign, Teamarbeit oder Organisationsentwicklung und vermeidet typische Fallstricke wie verfrühte Dekomposition oder motivierende Allgemeinplätze ohne echten Framewechsel.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/a-naturalistic-study-of-insight

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Dokumentation

Eine naturalistische Studie über Einsicht

Quellenbasis: Gary Klein und Andrea Jarosz darüber, wie Einsicht tatsächlich in der realen Arbeit auftritt, nicht nur in Rätselaufgaben.

Wann verwenden

  • Ein Benutzer steckt fest, obwohl er das Fachgebiet bereits kennt und vernünftige Ausführungstaktiken ausprobiert hat.
  • Widersprüchliche Beweise treten immer wieder auf und die aktuelle Erklärung wirkt zunehmend gezwungen.
  • Sie müssen entscheiden, ob ein Problem zerlegt werden muss oder eine tiefere Rahmenänderung erforderlich ist.
  • Sie entwerfen Systeme, Teams oder Arbeitsabläufe, die Entdeckung statt nur zuverlässiger Ausführung benötigen.
  • Eine Organisation ist hervorragend darin, Fehler zu verhindern, aber schlecht darin, neues Verständnis zu generieren.

NICHT für

  • Routineoptimierung, inkrementelle Verbesserung oder einfaches Debuggen innerhalb eines stabilen Rahmens.
  • Probleme mit klaren Metriken, bekannten Lösungsklassen und keinen Anzeichen, dass die Rahmung selbst falsch ist.
  • Generisches „Sei kreativer“-Coaching ohne konkreten Widerspruch, Sackgasse oder Verbindungssignal.

Entscheidungspunkte

  1. Entscheiden Sie, ob das Problem ein Ausführungsfehler oder ein Framefehler ist. Wenn das aktuelle Modell noch sinnvoll ist, bleiben Sie im Ausführungsmodus.
  2. Benennen Sie den aktiven Einsichtspfad: Widerspruch, Verbindung, Verzweiflung oder allmähliche Anhäufung.
  3. Identifizieren Sie den gefährdeten Anker. Fragen Sie, welche Überzeugung, Kategorie oder kausale Annahme sich bewegen müsste, damit die Anomalie Sinn ergibt.
  4. Überprüfen Sie, ob die Umgebung Einsicht durch Konformitätsdruck, vorzeitige Dokumentation oder „Weg-erklären“-Normen unterdrückt.

Entscheidungsfluss

flowchart TD
  A[Feststeckendes Problem] --> B{Ausführungsfehler oder Framefehler?}
  B -->|Ausführung| C[Im Ausführungsmodus bleiben]
  B -->|Framefehler| D{Primärer Einsichtspfad}
  D -->|Widerspruch| E[Anomalie gegen Kernannahmen testen]
  D -->|Verbindung| F[Fälle übergreifend auf verstecktes Muster vergleichen]
  D -->|Verzweiflung| G[Anker unter Sackgasse erneut prüfen]
  D -->|Allmähliche Anhäufung| H[Schwache Signale über Zeit verfolgen]
  E --> I[Gefährdeten Anker benennen]
  F --> I
  G --> I
  H --> I
  I --> J{Unterdrückt Umgebung Rahmenwechsel?}
  J -->|Ja| K[Review-Normen ändern, bevor weitere Analyse folgt]
  J -->|Nein| L[Rahmen revidieren und fortfahren]

Arbeitsmodell

  • Einsicht ist nicht ein einzelner Mechanismus. Widerspruch, Verbindung und Sackgasse lösen unterschiedliche Schritte aus und sollten nicht als austauschbar behandelt werden.
  • Widerspruchsarbeit beginnt, wenn Sie das anomale Datum als potenziell vertrauenswürdiger behandeln als die Geschichte, die derzeit verwendet wird, um es zu verwerfen.
  • Reale Einsicht ist oft allmählich. Eine langsame Ansammlung schwacher Signale ist dennoch Einsichtsarbeit, wenn sie den Rahmen ändert.
  • Expertise ist normalerweise ein Vorteil, weil sie die Musterbibliothek bereitstellt, die benötigt wird, um bedeutsame Anomalien überhaupt zu bemerken.
  • Fehlervermeidungssysteme stören oft Einsicht, weil sie Stabilität, Präzision und vorzeitigen Abschluss über explorative Rahmenwechsel belohnen.

Fehlermodi

  • Jede Anomalie als Rauschen, Messfehler oder Sonderfall wegzuerklären.
  • Ein Einsichtsproblem zu früh in Teilaufgaben zu zerlegen, was genau den Rahmen verhärtet, der revidiert werden muss.
  • Expertise als Kontamination zu behandeln, anstatt als Quelle höherwertiger Mustererkennung.
  • Auf ein dramatisches „Aha“ zu warten und den langsameren Beweisaufbau über Fälle hinweg zu übersehen.
  • Einsichtsrituale in einer Organisation zu installieren, ohne die Kontrollstrukturen zu entfernen, die Rahmenwechsel bestrafen.

Anti-Patterns und Erkennungsmerkmale

  • Anti-Pattern: Die Aufgabe weiter zu zerlegen, wenn jede Teilaufgabe immer noch denselben schlechten Rahmen erbt.
  • Anti-Pattern: „Kreatives Denken“ zu loben, ohne den Widerspruch, den Anker oder den Pfad zu benennen, der tatsächlich bearbeitet werden muss.
  • Erkennungsmerkmal: Wenn der Ratschlag nie angibt, welche Überzeugung sich ändern muss, ist es wahrscheinlich Motivationsgerede, keine Einsichtsunterstützung.

Durchgearbeitete Beispiele

  • Ein Orchestrierungsagent verfeinert ständig die Aufgabenzerlegung, übersieht aber immer noch den eigentlichen Engpass. Der richtige Schritt ist, die leitende Annahme darüber zu prüfen, was die Aufgabe eigentlich ist, nicht mehr Teilaufgaben hinzuzufügen.
  • Ein sicherheitsorientiertes Team hat hervorragende Prüfpfade, deckt aber nie neue Risikomuster auf. Der richtige Schritt ist, die Zeit für Anomalieprüfungen zu schützen und den Berichtsrahmen herauszufordern, nicht nur weitere Checklistenpunkte hinzuzufügen.

Fork-Anleitung

  • Bleiben Sie im Prozess für einen einzelnen feststeckenden Fall, bei dem ein Rahmen dominiert und Sie nur wenige Anker testen müssen.
  • Gabeln Sie einen Unteragenten pro konkurrierendem Rahmen, wenn Sie unabhängige Erklärungen für denselben Widerspruch ohne frühen Konvergenzdruck benötigen.

Qualitätstore

  • Der aktuelle Rahmen wird explizit genannt, nicht angedeutet.
  • Mindestens ein Anker, der möglicherweise revidiert werden muss, wird identifiziert.
  • Der aktive Pfad wird diagnostiziert, bevor Ratschlag gegeben wird.
  • Widersprüchliche Beweise werden als Beweise behandelt, nicht sofort zu Rauschen herabgestuft.
  • Wenn die Umgebung organisatorisch ist, wird das Fehlervermeidungsregime zusammen mit dem Einsichtsproblem untersucht.

Referenzweiterleitung

  • references/three-pathways-anchor-model.md: laden, wenn Sie eine vollständigere Pfad-Taxonomie und Ankerlogik benötigen.
  • references/contradiction-driven-insight-pathways.md: laden, wenn Anomalien immer wieder auftreten und die Hauptherausforderung darin besteht, Wissensschilde zu durchbrechen.
  • references/gradual-insight-and-pattern-accumulation.md: laden, wenn das Signal über die Zeit verteilt ist und nicht an ein einzelnes Ereignis gebunden ist.
  • references/expertise-enables-insight-not-fixation.md: laden, wenn jemand annimmt, dass Expertise der Grund ist, warum Einsicht blockiert ist.
  • references/organizational-barriers-to-insight.md: laden, wenn Prozessdisziplin oder Compliance-Kultur Entdeckungen zu unterdrücken scheinen.
  • references/task-decomposition-for-insight-vs-execution.md: laden, wenn Sie Einsichtsarbeit von gewöhnlicher Ausführungsarbeit trennen müssen.

Individual skills in this repo

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

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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