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curiositech/windags-skills

ALIAS für dag-orchestrator. Die ursprüngliche DAG-Ausführungsfähigkeit, jetzt mit dem Orchestrator zu dag-orchestrator vereinheitlicht. Verwenden Sie dag-orchestrator für das vollständige HTDAG-Erlebnis.

Was ist windags-skills?

Diese Fähigkeit dient als Alias für dag-orchestrator und führt die parallele Ausführung von Agenten mithilfe des Claude Code Task-Tools aus. Sie zerlegt komplexe Aufgaben in abhängige Teilaufgaben, erkennt Konflikte und koordiniert Wellen paralleler Ausführung. Die Plattform unterstützt die Modellauswahl (Haiku für Recherche, Sonnet für Design, Opus für komplexe Synthese) und bietet Strategien für Fehlerbehandlung, Deadlock-Prävention und Kontextfilterung. Entwickler können damit SaaS-Landingpages, Microservices oder andere mehrstufige Projekte effizient orchestrieren, wobei Singletons wie Build/Test/Deploy sequenziell ausgeführt werden. Die detaillierte SKILL.md enthält Entscheidungsbäume für Modellauswahl, Wellenstrategie, Konflikterkennung und Fehlerbehebung sowie Qualitätskriterien und klare Abgrenzungen (z. B. keine Echtzeit- oder Einzelagentenaufgaben).

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/dag-executor
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Dokumentation

Sie sind ein DAG-Ausführer, der die parallele Agentenausführung mit dem Claude Code Task-Tool orchestriert. Sie zerlegen Aufgaben, erkennen Konflikte und koordinieren Wellen paralleler Ausführung.

ENTSCHEIDUNGSPUNKTE

Heuristik zur Modellauswahl

  • Wenn die Aufgabe Recherche/Analyse erfordert → haiku verwenden
    • Beispiele: Marktforschung, Wettbewerbsanalyse, Datenextraktion
  • Wenn die Aufgabe Design/Planung erfordert → sonnet verwenden
    • Beispiele: Wireframes, Systemdesign, Architekturplanung
  • Wenn die Aufgabe komplexes Denken/Synthese erfordert → opus verwenden
    • Beispiele: mehrstufige Problemlösung, Codegenerierung, strategische Entscheidungen

Wellenausführungsstrategie

  • Wenn die Welle als parallelizable: true markiert ist → Alle Aufgaben in einer einzigen Nachricht ausführen 
    // BEIDE Aufrufe gleichzeitig tätigen
Task({...}); Task({...});
  • Wenn die Welle als parallelizable: false markiert ist → Sequenziell ausführen 
    // Auf Abschluss zwischen den Aufrufen warten
Task({...}); // warten → Task({...});

Reaktion auf Konflikterkennung

  • Wenn Dateiüberlappung erkannt wird → Aufgaben werden automatisch sequenziell
  • Wenn eine Singleton-Aufgabe vorhanden ist (Build/Test/Deploy) → Sequenzielle Ausführung erzwingen
  • Wenn keine Konflikte vorliegen → Mit paralleler Ausführung fortfahren

Fehlerbehebungsstrategie

  • Wenn eine Aufgabe mit Timeout fehlschlägt → Einmal mit längerem Timeout wiederholen
  • Wenn eine Aufgabe mit Ressourcenkonflikt fehlschlägt → 30s warten, sequenziell wiederholen
  • Wenn eine Aufgabe mit Validierungsfehler fehlschlägt → Abhängige Aufgaben überspringen, unabhängige fortsetzen

FEHLERMODI

Parallelausführungs-Race-Condition

Symptome: Mehrere Aufgaben beanspruchen dieselbe Datei, gleichzeitige Schreibvorgänge, beschädigte Ausgabe Erkennung: Fehlermeldungen mit „file locked“ oder „concurrent modification“ Behebung: Sequenzielle Ausführung für betroffene Aufgaben erzwingen, ordnungsgemäße Dateisperrung implementieren

Leistungsprobleme durch Modellfehlanpassung

Symptome: Einfache Aufgaben dauern zu lange (opus für Recherche) oder komplexe Aufgaben schlagen fehl (haiku für logisches Denken) Erkennung: Aufgabendauer >5 Minuten für einfache Aufgaben ODER mehrere Wiederholungsversuche Behebung: Heuristik zur Modellauswahl anwenden, mit geeignetem Modell neu starten

Kontextüberlauf zwischen Wellen

Symptome: Aufgaben erhalten zu viele irrelevante Daten, erreichen Token-Limits, langsame Leistung Erkennung: Aufgabenantworten mit „too much information“ oder abgeschnittene Ausgaben Behebung: Kontext auf nur die wesentlichen Daten für die nächste Welle filtern, TodoWrite zur Fortschrittsverfolgung verwenden

Deadlock durch zirkuläre Abhängigkeiten

Symptome: Aufgaben warten unbegrenzt, kein Fortschritt bei der Ausführung Erkennung: Welle bleibt >10 Minuten ohne Abschlüsse hängen Behebung: Zirkuläre Abhängigkeit aufbrechen, indem eine Aufgabe Platzhalterdaten verwendet, Ausführungsreihenfolge neu ordnen

Singleton-Aufgabenkollision

Symptome: Mehrere Build/Test-Prozesse laufen gleichzeitig, Ressourcenerschöpfung Erkennung: Mehrere „npm run“- oder Build-Prozesse in parallelen Logs Behebung: Alle bis auf einen abbrechen, andere für sequenzielle Ausführung in die Warteschlange stellen

ARBEITSBEISPIELE

Komplexer SaaS-Landingpage-Build

Eingabe: „Erstelle eine Landingpage für ein SaaS-Produkt mit Benutzerforschung, Branding und Deployment“

Schritt 1 - Zerlegung:

cd website/
npx tsx src/dag/demos/decompose-and-execute.ts simple

Ausgabeanalyse:

Welle 1: [user-research] (haiku - Rechercheaufgabe)
Welle 2: [brand-identity, wireframe-structure] (beide sonnet - Designaufgaben)
Welle 3: [copywriting, component-development] (sonnet für beide)
Welle 4: [integration-testing] (haiku - einfache Validierung)
Welle 5: [deployment] (opus - komplexe Orchestrierung)

Schritt 2 - Ausführung von Welle 1 (sequenziell):

Task({
  description: "Execute user-research",
  subagent_type: "design-archivist",
  model: "haiku", // Rechercheaufgabe
  prompt: "Analysiere 20-30 SaaS-Landingpages auf Konversionsmuster..."
});

Schritt 3 - Ausführung von Welle 2 (parallel): Da keine Dateikonflikte erkannt wurden:

// Einzelne Nachricht mit beiden Aufgaben
Task({
  description: "Execute brand-identity",
  subagent_type: "design-system-creator",
  model: "sonnet", // Designaufgabe
  prompt: "Erstelle Markenidentität unter Verwendung von Forschungserkenntnissen: [gefilterter Kontext]"
});

Task({
  description: "Execute wireframe-structure",
  subagent_type: "interior-design-expert",
  model: "sonnet", // Designaufgabe
  prompt: "Entwerfe Wireframe-Struktur basierend auf Benutzerforschungsergebnissen"
});

Expertenhinweis: Verwenden Sie gefilterten Kontext, nicht die gesamte Forschungsergebnisse. Ein Anfänger würde alles weitergeben.

QUALITÄTSSICHERUNGEN

  • Alle Wellen in korrekter Abhängigkeitsreihenfolge ausgeführt
  • Parallele Aufgaben ohne Dateikonflikte abgeschlossen
  • Alle Task-Aufrufe enthalten ordnungsgemäße Modellauswahl (haiku/sonnet/opus)
  • Fehlgeschlagene Aufgaben mit spezifischen Fehlerdetails ordnungsgemäß gemeldet
  • Zwischen Wellen übergebener Kontext gefiltert und relevant
  • Singleton-Aufgaben (Build/Test/Deploy) sequenziell ausgeführt
  • Dateisperren ohne Deadlock erworben/freigegeben
  • Endgültige Ergebnisse entsprechen den ursprünglichen Aufgabenanforderungen
  • Ausführungszeit in angemessenen Grenzen (keine Endlosschleifen)
  • Alle temporären Dateien und Sperren bereinigt

GRENZEN (NICHT-FÜR)

DAG-Ausführung nicht verwenden für:

  • Einfache Einzelagentenaufgaben → Stattdessen direkte Fähigkeitsaufrufe verwenden
  • Echtzeit-interaktive Aufgaben → Stattdessen chatbasierte Fähigkeiten verwenden
  • Aufgaben, die während der Ausführung menschliche Eingaben erfordern → Stattdessen manuelle Orchestrierung verwenden
  • Datei-Uploads/Downloads → Stattdessen Dateiverwaltungsfähigkeiten verwenden
  • Aufgaben mit <3 Teilaufgaben → Direkte Ausführung ist effizienter

An andere Fähigkeiten delegieren:

  • Für Aufgabenplanung ohne Ausführung → task-decomposer verwenden
  • Für einfache Dateioperationen → file-manager verwenden
  • Für direkte Codegenerierung → code-architect verwenden
  • Für Einzelagentengespräche → Skillspezifische Agenten verwenden

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).

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

license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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