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grahama1970/agent-inbox

Mensajería entre agentes basada en archivos con despacho sin interfaz. Revisa la bandeja de entrada, envía errores/solicitudes a otros proyectos, genera agentes sin interfaz para corregir errores y rastrea el progreso mediante monitor de tareas.

¿Qué es agent-inbox?

Agent Inbox es un sistema de mensajería entre agentes de IA que opera mediante archivos, permitiendo que agentes de diferentes proyectos se comuniquen, envíen errores y solicitudes, y automaticen su resolución. Su flujo de trabajo principal incluye: envío de mensajes con modelo de IA específico y comando de verificación, clasificación automática mediante triage de IA, despacho de agentes sin interfaz (headless) para corregir problemas, y seguimiento del progreso en tiempo real con un monitor de tareas (0% → 100%). Es útil porque facilita la colaboración asíncrona entre múltiples proyectos, automatiza la corrección de bugs con verificación de pruebas, y ofrece un historial completo de conversaciones en hilos. Funciona en cualquier sistema Unix con Python, y se integra con proyectos como Claude Code mediante hooks, utilizando almacenamiento local en `~/.agent-inbox`. Soporta modelos como sonnet, opus-4.5, codex-5.2 y codex-5.2-high, y permite opciones como adjuntar archivos de contexto, configurar prioridades, y registrar webhooks.

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

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Documentación

DETENTE. LEE ESTE SKILL.MD COMPLETO ANTES DE LLAMAR A CUALQUIER ENDPOINT.

Bandeja de Entrada de Agentes (Agent Inbox)

Mensajería entre agentes basada en archivos con despacho sin interfaz e integración con monitor de tareas.

Flujo de Trabajo Principal

  1. Enviar: El agente A envía un error/solicitud al proyecto B con modelo y comando de verificación
  2. Clasificar (Triage): La IA clasifica la gravedad, ajusta la prioridad/modelo, y lo enruta al proyecto
  3. Despachar: Se genera un agente sin interfaz con el modelo especificado para corregir el problema
  4. Rastrear: El monitor de tareas muestra el progreso en tiempo real (0% → 25% → 50% → 75% → 100%)
  5. Verificar: El comando de prueba se ejecuta antes del acuse automático; si falla, vuelve al agente
  6. Hilo: Respuestas e intercambios enhebrados para conversaciones de múltiples mensajes

Configuración

# Registrar proyectos (una vez)
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox register memory /home/user/workspace/memory
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox register scillm /home/user/workspace/litellm

# Listar / verificar
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox projects
.pi/skills/agent-inbox/agent-inbox whoami

Comandos

ComandoDescripción
register <nombre> <ruta>Registrar un proyecto
unregister <nombre>Eliminar un proyecto
projects [--json]Listar proyectos registrados
whoamiMostrar el proyecto detectado para el directorio actual
send --to PROYECTO --type TIPO "mensaje"Enviar mensaje (tipos: bug, request, info, question)
check [--project P] [--all] [--quiet]Revisar bandeja de entrada
list [--project P] [--status S] [--json]Listar mensajes
read ID_MSG [--json]Leer un mensaje
ack ID_MSG [--note "..."]Acusar recibo/completar
reply ID_MSG "mensaje"Responder (enhebrado automático)
thread ID_HILOVer el hilo completo de intercambios
update-status ID_MSG ESTADO [--note]Actualizar estado manualmente
triage classify --message "..." [--no-llm]Clasificación manual de triage
triage route --message "..."Enrutamiento automático por rutas de archivo
triage log --msg-id IDVer registro de decisión de triage
triage webhook-add --url URL --events ERegistrar webhook

Opciones de Envío

OpciónDescripciónPor Defecto
--model MODELOModelo de IA: sonnet, opus-4.5, codex-5.2, codex-5.2-highsonnet
--timeout MINUTOSTiempo máximo de trabajo del agente30
--test COMANDOComando de verificación antes del acuse automáticoNinguno
--no-dispatchDeshabilitar generación automáticaFalso
--context-file ARCHIVOAdjuntar archivo como contexto (repetible)Ninguno
--priority PRIORIDADlow, normal, high, criticalnormal
--no-triageOmitir clasificación de IAFalso
--dry-runMostrar JSON del mensaje sin enviarFalso

Selección de Modelo

ModeloCaso de Uso
sonnetCorrecciones simples, errores tipográficos
opus-4.5Análisis complejo, arquitectura
codex-5.2Correcciones de errores estándar
codex-5.2-highRazonamiento profundo, condiciones de carrera

Clasificación por IA (Triage)

Los mensajes se clasifican automáticamente por gravedad:

  • critical: caída, pérdida de datos, seguridad, producción caída → opus-4.5
  • high: error, excepción, fallo, roto, regresión → opus-4.5
  • medium: bug, problema, incorrecto, inesperado → sonnet
  • low: error tipográfico, cosmético, mejora, menor → sonnet

El enrutamiento automático extrae rutas de archivo de los mensajes y las compara con los proyectos registrados.

Progresión de Estados

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

Gancho Previo a Memoria (Pre-Hook)

El despachador consulta /memory antes de generar un agente para encontrar errores similares y soluciones previas.

Verificación Proactiva

Los agentes deben revisar la bandeja de entrada al inicio de la sesión, al cambiar de proyecto, antes de un trabajo importante, y cuando los usuarios mencionan a otro agente o proyecto.

Almacenamiento

~/.agent-inbox/
├── pending/          # Mensajes no procesados
├── done/             # Mensajes acusados
├── logs/             # Registros de despacho
├── task_states/      # Archivos de estado del monitor de tareas
├── triage_logs/      # Registros de decisiones de clasificación de IA
├── webhooks.json     # Webhooks registrados
└── projects.json     # Registro de proyectos

Ejemplos

# Enviar error con verificación (genera agente Opus sin interfaz, acusa automáticamente si la prueba pasa)
python inbox.py send --to scillm --type bug --model opus-4.5 \
  --test "pytest tests/test_providers.py -x" \
  "Condición de carrera en la inicialización del proveedor"

# Adjuntar archivos de contexto
python inbox.py send --to scillm --type bug --model opus-4.5 \
  --context-file src/server.py --context-file /tmp/traceback.txt \
  "Caída del servidor al iniciar"

# Revisar y procesar bandeja de entrada
python inbox.py check --all
python inbox.py read scillm_abc123
python inbox.py ack scillm_abc123 --note "Corregido en commit abc123"

# Intercambio enhebrado
python inbox.py reply scillm_abc123 "¿Puedes proporcionar el traceback?"
python inbox.py thread scillm_abc123

Demonio de Despacho

python dispatcher.py start              # En segundo plano
python dispatcher.py start --foreground  # Depuración
python dispatcher.py status
python dispatcher.py stop

Variables de Entorno

VariableDescripciónPor Defecto
AGENT_INBOX_DIRDirectorio de la bandeja de entrada~/.agent-inbox
TASK_MONITOR_API_URLURL del monitor de tareashttp://localhost:8765
CLAUDE_PROJECTNombre del proyecto actualdetectado automáticamente

Integración con Hooks de Claude Code

{
  "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.

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