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grahama1970/agent-status

Superficies de estado basadas en artefactos para trabajo de agentes de proyecto de larga duración. Mantiene status.json, events.jsonl, manifiestos de prueba y un STATUS.html consciente de desactualización para que los humanos sepan dónde está el agente, qué pasó, qué aún no está probado y qué decisión o acción sigue, sin teatro de paneles.

¿Qué es agent-status?

Esta habilidad está diseñada para agentes de proyecto que realizan trabajo de múltiples pasos, proporcionando una superficie de estado basada en artefactos legibles por máquina en lugar de paneles atractivos pero engañosos. Admite plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, y se integra con comandos como /plan-iterate y /orchestrate. Su principio central es que el artefacto de estado se genera primero, luego el HTML lo representa, permitiendo a los humanos inspeccionar la prueba. Incluye un modelo de estados claros (no iniciado, en ejecución, necesita atención, bloqueado, fallido, puerta de alcance superada, completado, inactivo) y reglas estrictas contra el teatro de paneles: sin porcentajes, sin marcas verdes de "completado" sin prueba final, y cada estado debe nombrar su artefacto de prueba y lo que aún no está probado. Los comandos comunes permiten inicializar campañas, marcar puertas, solicitar decisiones humanas y renderizar la página de estado, todo ello manteniendo status.json como fuente de verdad, events.jsonl para transiciones, proof_manifest.json para artefactos de prueba y STATUS.html como vista generada y consciente de desactualización.

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

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Documentación

¿Qué hace agent-status?

Usa esta habilidad siempre que un agente de proyecto esté realizando trabajo de múltiples pasos y el humano necesite saber qué está sucediendo realmente.

Esta habilidad es intencionalmente no un generador de paneles. Produce una superficie de verdad respaldada por artefactos legibles por máquina:

.plan-iterate/<campaign-id>/status/
  status.json
  events.jsonl
  proof_manifest.json
  STATUS.html

El HTML solo renderiza el artefacto de estado actual. No debe inventar progreso, porcentajes ni afirmaciones de finalización.

Principio central

artefacto de estado primero → HTML renderiza el artefacto → humano puede inspeccionar la prueba

Nunca hagas esto:

página bonita primero → lenguaje verde vago → humano infiere progreso

Respuestas requeridas en la primera vista

Una página de estado generada debe responder:

  1. ¿Qué está tratando de terminar el agente?
  2. ¿Dónde estamos exactamente?
  3. ¿Qué acaba de pasar?
  4. ¿Qué aún no está probado?
  5. ¿Cuál es la siguiente acción?
  6. ¿El agente está ejecutándose, bloqueado, inactivo o esperando al humano?
  7. ¿Qué prueba respalda la afirmación actual?
  8. ¿Qué no debería hacer el agente a continuación?

Modelo de estados

Estados permitidos:

  • not_started
  • running
  • needs_attention
  • blocked
  • failed
  • passed_scoped_gate
  • done
  • idle

Distinción importante:

passed_scoped_gate != done

Usa únicamente done cuando el objetivo final declarado tenga un artefacto de prueba final explícito.

Comandos comunes

Inicializar una campaña:

./run.sh init \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --goal "Finalizar la prueba E2E del arnés de refactorización delimitada"

Marcar una puerta como en ejecución:

./run.sh update \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --state running \
  --current-step "Ejecutar puerta de resumen LLM concurrente endurecido + OpenCode"

Registrar una puerta de alcance superada:

./run.sh gate-passed \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --label "A01-A18 LLM concurrente endurecido + resumen OpenCode" \
  --verdict PASS_SPEC \
  --proof ".plan-iterate/refactor-harness-e2e/proof/refactor-concurrent-mixed.json" \
  --next-action "Iniciar paquete de revisor + fase de incorporación de revisores" \
  --not-proven "Transport Room B1 UI" \
  --not-proven "build_review_packet incorporación de revisores" \
  --not-proven "Entrega completa de mensajes OpenCode"

Preguntar al humano por una decisión:

./run.sh needs-human \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --question "¿Qué campaña debería ejecutar el agente a continuación?" \
  --option "A=Continuar arnés: paquete de revisor + incorporación de revisores" \
  --option "B=UI de Transporte: iniciar Transport Room B1" \
  --option "C=Solo estabilizar: punto de control y detener"

Renderizar la página de estado nuevamente:

./run.sh render --campaign refactor-harness-e2e

Reglas contra el teatro de paneles

  1. Sin porcentajes.
  2. Sin marcas verdes de "completado" a menos que exista una prueba del objetivo final.
  3. Cada PASS debe nombrar su artefacto de prueba.
  4. Cada estado debe mostrar qué no está probado.
  5. Cada estado inactivo debe decir por qué el agente está inactivo.
  6. Cada estado de espera humana debe incluir un menú de decisión.
  7. Cada estado bloqueado debe nombrar el artefacto, servicio, puerta o decisión faltante.
  8. Se permite la actualización automática solo si la página lee status.json.
  9. Si status.json está desactualizado, la página debe decirlo.
  10. Los veredictos de los revisores son recibos, no pruebas de finalización.

Cuándo usarlo

Úsalo para:

  • /plan-iterate
  • /orchestrate
  • /review-design
  • /review-code
  • /debugger
  • /ask deep-review
  • /code-runner
  • /subagent-runner
  • cualquier trabajo de agente de proyecto de múltiples pasos que dure más de un comando enfocado

Expectativas de artefactos

status.json es la fuente de verdad.

events.jsonl es de solo adición y registra transiciones de estado.

proof_manifest.json enumera artefactos de prueba mencionados por las afirmaciones de estado.

STATUS.html se genera, es consciente de desactualización y es seguro abrirlo en un navegador.

Estándar de finalización

Una respuesta final para trabajos de agente de larga duración debe resumir el artefacto de estado actual y enlazar o citar la ruta de STATUS.html cuando esté disponible.

No afirmes finalización a menos que:

  • el estado sea done;
  • last_completed.proof_path apunte a un artefacto de prueba final;
  • not_proven esté vacío o explícitamente fuera del alcance;
  • los bloqueadores estén vacíos.

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/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

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/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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