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API-Dokumentations-Generator (curiositech/windags-skills)

Generiert OpenAPI 3.0/3.1-Spezifikationen, TypeScript-Client-Typen und curl-Beispiele aus vorhandenem Route-Handler-Code. Unterstützt Express, Next.js-API-Routen, Fastify und Hono. Produziert vollständige Dokumentation inklusive Authentifizierungsanforderungen, Rate-Limits, Fehlercodes und Request/Response-Beispiele.

Was ist windags-skills)?

Dieses KI-Agenten-Skill (bekannt als 'Windags') extrahiert automatisch API-Dokumentation aus vorhandenem Quellcode, wobei es sich nicht auf Designabsichten, sondern auf die tatsächliche Implementierung stützt. Es erkennt die verwendeten Frameworks (Express, Next.js App Router, Next.js Pages API Routes, Fastify, Hono) mittels Framework-Erkennung, scannt das Projekt nach Routenregistrierungen und extrahiert Schemata für Request/Response in einer Prioritätsreihenfolge (explizite Validierungsschemata wie Zod, TypeScript-Typen, JSON-Schema, JSDoc). Das Skill erzeugt OpenAPI 3.0/3.1-Spezifikationen (YAML), TypeScript-Typdefinitionen und ausführbare curl-Beispiele für jeden Endpunkt. Es analysiert auch Middleware-Ketten zur Authentifizierung und dokumentiert Auth-Anforderungen, identifiziert Rate-Limiting-Konfigurationen, katalogisiert Fehlerantworten aus Handler-Pfaden und erkennt undokumentierte Endpunkte. Es produziert die Artefakte docs/openapi.yaml, docs/api-types.d.ts, docs/api-examples.sh und docs/api-coverage.md. Das Skill eignet sich besonders zur Aktualisierung von API-Referenzen aus Code-Änderungen und enthält eine Validierung mittels CI-Checks, die gegen die eingecheckte Spezifikation diffen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/api-documentation-generator

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Dokumentation

API-Dokumentations-Generator

Extrahiert API-Dokumentation aus vorhandenem Route-Handler-Code. Liest Ihren Quellcode, leitet Schemata ab und erzeugt OpenAPI-Spezifikationen, TypeScript-Typen und ausführbare curl-Beispiele – nicht aus Designabsicht, sondern aus der tatsächlichen Implementierung.

Aktivierungs-Trigger

Aktivieren bei: „API-Dokumentation generieren“, „OpenAPI aus Code“, „Endpunkte dokumentieren“, „API-Referenz“, „Swagger-Generierung“, „Endpunkt-Dokumentation“, „API-Typen erstellen“, „curl-Beispiele für API“

NICHT für: API-Design von Grund auf --> api-architect | OpenAPI-Authoring ohne Quellcode --> openapi-spec-writer | API-Tests --> test-automation-expert

Kernfunktionen

  • Extrahiert Routendefinitionen aus Express, Next.js App Router, Next.js Pages API-Routen, Fastify und Hono-Handlern
  • Leitet Request/Response-Schemata aus TypeScript-Typen, Zod-Schemata oder Runtime-Validierung ab
  • Generiert OpenAPI 3.0/3.1-Spezifikationen mit korrekten Pfadparametern, Query-Strings und Request-Bodies
  • Erzeugt TypeScript-Typdefinitionen, die dem tatsächlichen API-Vertrag entsprechen
  • Erstellt curl-Beispiele für jeden Endpunkt mit realistischen Beispieldaten
  • Dokumentiert Authentifizierungsanforderungen durch Nachverfolgung von Middleware-Ketten
  • Identifiziert Rate-Limiting-Konfiguration und dokumentiert Limits pro Endpunkt
  • Katalogisiert Fehlerantworten durch Analyse von Throw/Return-Mustern in Handlern
  • Erkennt undokumentierte Endpunkte (Routen, die existieren, aber kein JSDoc oder Schema haben)

Framework-Erkennung

Vor der Generierung muss das Framework identifiziert werden. Die Extraktionsstrategie unterscheidet sich erheblich.

Express / Express-ähnlich

Signale: app.get(), router.post(), express.Router()
Routenquelle: app._router.stack oder explizite Router-Dateien
Middleware-Kette: Reihenfolge von app.use() ist wichtig für Auth-Erkennung

Achten Sie auf Routen-Registrierungsmuster:

  • router.get('/users/:id', authenticate, getUser) – Middleware vor Handler bedeutet Auth erforderlich
  • app.use('/api/v1', rateLimiter({ max: 100 }), apiRouter) – Rate-Limiter auf Teilbaum angewendet

Next.js App Router

Signale: route.ts-Dateien, die GET, POST, PUT, DELETE, PATCH exportieren
Routenquelle: Dateisystem-Konvention in app/api/
Middleware-Kette: middleware.ts an Verzeichnisgrenzen

Pfadparameter stammen aus Ordnernamen: app/api/users/[id]/route.ts --> /api/users/{id}

Next.js Pages API-Routen

Signale: pages/api/**/*.ts mit default export handler
Routenquelle: Dateisystem-Konvention
Methoden-Routing: req.method-switch innerhalb des Handlers

Fastify

Signale: fastify.get(), fastify.route(), schema-Eigenschaft auf Routenoptionen
Routenquelle: Plugin-Registrierung mit fastify.register()
Schema: Fastify-Routen haben oft bereits JSON-Schema – extrahieren und konvertieren

Fastify ist das am einfachsten zu dokumentierende Framework, da Routen häufig ihre eigenen Schemata deklarieren. Priorisieren Sie die Extraktion vorhandener schema.body, schema.response und schema.querystring, bevor Sie inferieren.

Hono

Signale: app.get(), app.post(), Hono(), zValidator()
Routenquelle: Methodenverkettung auf Hono-Instanz
Validierung: Zod-basiert über zValidator-Middleware

Hono mit zValidator liefert Ihnen direkt Zod-Schemata. Konvertieren Sie Zod --> JSON-Schema --> OpenAPI-Schema.

Extraktionsprozess

Schritt 1: Routen entdecken

Durchsuchen Sie das Projekt nach Routen-Registrierungen. Verlassen Sie sich nicht auf einen einzelnen Einstiegspunkt – Frameworks teilen Routen oft über mehrere Dateien auf.

# Express: Router-Dateien finden
grep -rl "express.Router\|app.get\|app.post\|router\." src/ --include="*.ts" --include="*.js"

# Next.js App Router: Route-Handler finden
find src/app/api -name "route.ts" -o -name "route.js"

# Next.js Pages: API-Routen finden
find src/pages/api -name "*.ts" -o -name "*.js"

# Fastify: Routen-Registrierungen finden
grep -rl "fastify\.\(get\|post\|put\|delete\|route\)" src/ --include="*.ts"

# Hono: Routendefinitionen finden
grep -rl "app\.\(get\|post\|put\|delete\|patch\)" src/ --include="*.ts"

Schritt 2: Schemata extrahieren

Identifizieren Sie für jede Route die Request- und Response-Formen.

Prioritätsreihenfolge für Schemaquellen:

  1. Explizite Zod/Joi/Yup-Validierungsschemata (höchste Zuverlässigkeit)
  2. TypeScript-Typannotationen auf Request/Response
  3. JSON-Schema-Deklarationen (Fastify)
  4. JSDoc @param / @returns-Annotationen
  5. Runtime-Inferenz aus der Response-Konstruktion (niedrigste Zuverlässigkeit – als approximativ kennzeichnen)

Bei Verwendung von Runtime-Inferenz (Option 5) markieren Sie das Schema immer mit x-inferred: true in der OpenAPI-Ausgabe, damit Konsumenten wissen, dass es möglicherweise unvollständig ist.

Schritt 3: Authentifizierung nachverfolgen

Gehen Sie die Middleware-Kette für jede Route durch, um Auth-Anforderungen zu ermitteln:

  • Keine Auth-Middleware: Markieren als security: [] (öffentlich)
  • Bearer-Token-Middleware: Markieren als security: [{ bearerAuth: [] }]
  • API-Key-Middleware: Markieren als security: [{ apiKeyAuth: [] }]
  • Session/Cookie-Auth: Markieren als security: [{ cookieAuth: [] }]
  • Mehrere Auth-Optionen: Alle als Alternativen im Security-Array auflisten

Schritt 4: Fehler katalogisieren

Lesen Sie jeden Handler und listen Sie jede Fehlerantwort auf:

  • res.status(400).json(...) oder throw new BadRequestError(...) --> 400-Response-Schema
  • res.status(401) --> 401 (auch wenn Auth-Middleware vorhanden ist, ohne explizites Throw)
  • res.status(404) --> 404
  • res.status(409) --> 409 (Konflikt, häufig bei Create-Operationen)
  • res.status(422) --> 422 (Validierungsfehler)
  • res.status(429) --> 429 (Rate-Limited, einschließen, wenn Rate-Limiter-Middleware erkannt wurde)
  • res.status(500) --> 500 (immer als Möglichkeit einschließen)

Schritt 5: Ausgaben generieren

Erzeugen Sie drei Artefakte:

  1. OpenAPI-Spezifikation (YAML, nicht JSON – lesbarer, einfacher zu diffen)
  2. TypeScript-Typen (eigenständige .d.ts-Datei mit allen Request/Response-Typen)
  3. curl-Beispiele (eines pro Endpunkt, mit Headern und Beispiel-Payloads)

Entscheidungspunkte

Wenn die Codebasis keine Validierungsschemata hat

Wenn Handler rohes req.body ohne Zod/Joi-Validierung akzeptieren, müssen Sie Typen aus der Nutzung ableiten. Achten Sie auf:

  • Property-Zugriffsmuster: req.body.name, req.body.email --> { name: string, email: string }
  • Destrukturierung: const { name, email } = req.body --> gleiche Inferenz
  • Datenbank-Insert-Aufrufe: db.users.create({ name: body.name }) --> DB-Schema referenzieren, falls verfügbar

Kennzeichnen Sie die gesamte Spezifikation mit einer Warnung: x-schemas-inferred: true auf Info-Ebene.

Wenn Routen dynamische Pfadsegmente verwenden

  • Express: :id --> OpenAPI {id}
  • Next.js: [id] --> OpenAPI {id}
  • Next.js Catch-All: [...slug] --> OpenAPI {slug} mit Hinweis auf Array-Verhalten
  • Fastify: :id --> OpenAPI {id}
  • Hono: :id --> OpenAPI {id}

Wenn die Response-Form je nach Statuscode variiert

Dokumentieren Sie jeden Statuscode mit seinem eigenen Schema. Führen Sie 200 und 201 nicht in einem Schema zusammen, wenn sie sich unterscheiden. Häufiges Muster:

responses:
  '200':
    description: Benutzer gefunden
    content:
      application/json:
        schema:
          $ref: '#/components/schemas/User'
  '404':
    description: Benutzer nicht gefunden
    content:
      application/json:
        schema:
          $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'

Wenn Rate-Limits pro Endpunkt unterschiedlich sind

Dokumentieren Sie Rate-Limits mit OpenAPI-Erweiterungen:

x-rate-limit:
  requests: 100
  window: 60s
  scope: per-api-key

Wenn der Rate-Limiter global ist (einmal auf App-Ebene angewendet), dokumentieren Sie ihn im info-Bereich der obersten Ebene. Wenn pro Route, dokumentieren Sie ihn auf jeder Operation.

TypeScript-Typ-Generierung

Generieren Sie Typen, die exakt mit der OpenAPI-Spezifikation übereinstimmen. Verwenden Sie gebrandete Typen für IDs, wenn die Codebase sie verwendet.

// Aus OpenAPI-Spezifikation generiert – nicht manuell bearbeiten

export interface CreateUserRequest {
  name: string;
  email: string;
  role?: 'admin' | 'member' | 'viewer';
}

export interface CreateUserResponse {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
  role: 'admin' | 'member' | 'viewer';
  createdAt: string; // ISO 8601
}

export interface ErrorResponse {
  error: {
    code: string;
    message: string;
    details?: Array<{
      field: string;
      issue: string;
    }>;
  };
}

export interface PaginatedResponse<T> {
  data: T[];
  meta: {
    page: number;
    perPage: number;
    total: number;
    hasMore: boolean;
  };
}

Curl-Beispiel-Generierung

Generieren Sie ein curl pro Endpunkt. Verwenden Sie realistische, aber offensichtlich falsche Daten.

# GET /api/users/:id – Einzelnen Benutzer abrufen
curl -X GET https://api.example.com/api/users/usr_abc123 \
  -H "Authorization: Bearer sk_test_..." \
  -H "Accept: application/json"

# POST /api/users – Neuen Benutzer erstellen
curl -X POST https://api.example.com/api/users \
  -H "Authorization: Bearer sk_test_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Ada Lovelace",
    "email": "[email protected]",
    "role": "member"
  }'

# GET /api/users – Benutzer mit Paginierung auflisten
curl -X GET "https://api.example.com/api/users?page=1&perPage=20&role=admin" \
  -H "Authorization: Bearer sk_test_..." \
  -H "Accept: application/json"

Regeln für curl-Beispiele:

  • Immer die vollständige URL angeben (verwenden Sie https://api.example.com als Basis)
  • Alle erforderlichen Header einschließen
  • -d mit formatiertem JSON für Request-Bodies verwenden
  • URLs mit Query-Parametern in Anführungszeichen setzen
  • Die HTTP-Methode auch bei GET explizit angeben
  • sk_test_... für Auth-Tokens verwenden (offensichtlich gefälscht)
  • Realistische Feldwerte verwenden, nicht „string“ oder „test“

Anti-Patterns

1. Dokumentation von Wunsch-APIs

Symptom: Spezifikation beschreibt Endpunkte, die im Code noch nicht existieren Fix: Dokumentieren Sie nur, was der Code tatsächlich implementiert. Wenn ein geplanter Endpunkt in Kommentaren oder einer Spezifikationsdatei steht, aber nicht in Handlern, schließen Sie ihn aus.

2. Ignorieren von Middleware-Seiteneffekten

Symptom: Die Dokumentation sagt, ein Endpunkt sei öffentlich, obwohl er tatsächlich Auth über eine übergeordnete Middleware erfordert Fix: Verfolgen Sie die vollständige Middleware-Kette von der App-Wurzel zum Handler. Ein router.use(auth) oberhalb der Routendefinition bedeutet, dass alle darunter liegenden Routen Auth erfordern.

3. Annahme der Request-Body-Form

Symptom: req.body wird als any oder object dokumentiert, weil es keine Validierung gibt Fix: Aus der Nutzung ableiten (Property-Zugriff, Destrukturierung, Datenbankaufrufe). Als x-inferred: true markieren. Empfehlen, Zod-Validierung hinzuzufügen.

4. Flache Fehlerdokumentation

Symptom: Jeder Endpunkt listet denselben generischen „400 Bad Request“ ohne Details auf Fix: Lesen Sie die Fehlerpfade jedes Handlers. Dokumentieren Sie die spezifischen Fehlercodes und Meldungen, die zurückgegeben werden. Unterschiedliche Validierungsfehler sollten unterschiedliche Beispielantworten zeigen.

5. Veraltete generierte Dokumente

Symptom: Spezifikation wurde einmal generiert und nie aktualisiert, als sich der Code änderte Fix: Generieren Sie in einen bekannten Pfad (docs/openapi.yaml). Fügen Sie einen CI-Check hinzu, der neu generiert und gegen die eingecheckte Spezifikation diffed. Wenn sie abweichen, schlägt der Build fehl.

6. Fehlende Paginierungsdokumentation

Symptom: Listen-Endpunkte werden ohne Query-Parameter-Schemata für Paginierung dokumentiert Fix: Wenn der Handler page, limit, cursor, offset oder ähnliche Parameter unterstützt, dokumentieren Sie sie mit Standardwerten und Maximalwerten.

7. Undokumentierte Datei-Uploads

Symptom: Multipart/form-data-Endpunkte werden als JSON dokumentiert Fix: Erkennen Sie multer, formidable, busboy oder framework-native Dateiverarbeitung. Verwenden Sie den multipart/form-data-Content-Type mit korrektem Binär-Schema.

Qualitäts-Checkliste

[ ] Jeder Route-Handler in der Codebasis hat eine entsprechende OpenAPI-Operation
[ ] Pfadparameter stimmen zwischen Code und Spezifikation überein (keine :id vs {userId}-Fehlanpassungen)
[ ] Request-Body-Schemata decken alle erforderlichen und optionalen Felder ab
[ ] Response-Schemata stimmen mit der tatsächlichen JSON-Struktur überein (durch Lesen des Handler-Rückgabewerts verifiziert)
[ ] Authentifizierungsanforderungen stimmen mit der Middleware-Kettenanalyse überein
[ ] Rate-Limit-Informationen dokumentiert, wo Rate-Limiting-Middleware existiert
[ ] Fehlerantworten aus tatsächlichen Throw/Return-Anweisungen in Handlern katalogisiert
[ ] Curl-Beispiele werden erfolgreich gegen eine laufende Instanz ausgeführt
[ ] TypeScript-Typen kompilieren ohne Fehler
[ ] Keine x-inferred-Schemata undokumentiert gelassen (jedes markierte hat ein TODO für ordnungsgemäße Validierung)
[ ] Paginierungsparameter mit Standardwerten und Maximumwerten dokumentiert
[ ] Datei-Upload-Endpunkte verwenden multipart/form-data-Content-Type
[ ] OpenAPI-Spezifikation wird mit spectral oder swagger-cli lint validiert
[ ] Generierte Spezifikation wird für CI-Diffing in einem bekannten Pfad eingecheckt

Ausgabe-Artefakte

  1. docs/openapi.yaml – Vollständige OpenAPI 3.0/3.1-Spezifikation
  2. docs/api-types.d.ts – TypeScript-Typdefinitionen für alle Request/Response-Formen
  3. docs/api-examples.sh – Ausführbare curl-Beispiele für jeden Endpunkt
  4. docs/api-coverage.md – Bericht, der dokumentierte und undokumentierte Routen auflistet

Validierung

# Die generierte OpenAPI-Spezifikation linten
npx @stoplight/spectral-cli lint docs/openapi.yaml

# Spezifikationsstruktur validieren
npx swagger-cli validate docs/openapi.yaml

# TypeScript-Client generieren, um zu prüfen, ob die Typen kompilieren
npx openapi-typescript docs/openapi.yaml -o /tmp/api-check.d.ts
tsc --noEmit /tmp/api-check.d.ts

# Gegen die zuletzt eingecheckte Spezifikation differ (CI-Check)
diff <(cat docs/openapi.yaml) <(npx tsx scripts/generate-api-docs.ts --stdout) && echo "Spezifikation aktuell" || echo "Spezifikation veraltet"

Abdeckung: OpenAPI-Generierung | TypeScript-Typ-Extraktion | Curl-Beispiel-Erstellung | Auth-Dokumentation | Rate-Limit-Dokumentation | Fehlercode-Katalogisierung

Verwenden mit: api-architect (Design zuerst, danach dokumentieren) | openapi-spec-writer (manuelles Authoring) | test-automation-expert (Vertragstests gegen generierte Spezifikation)

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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

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