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curiositech/windags-skills

Úsalo para resolver problemas mediante insight, replanteo, contradicción, estancamiento y detección de anomalías, cuando el esfuerzo de ejecución ya no ayuda. NO es adecuado para optimización rutinaria, corrección de errores o tareas bien definidas con rutas de solución conocidas.

¿Qué es windags-skills?

Este skill, basado en el trabajo de Gary Klein y Andrea Jarosz sobre cómo surge el insight en entornos reales (no solo en acertijos), proporciona un marco para diagnosticar y navegar bloqueos complejos donde la ejecución directa ha fallado. En lugar de ofrecer consejos genéricos de creatividad, ayuda a identificar si el problema es de ejecución o de marco (frame failure), y a nombrar la vía de insight activa: contradicción, conexión, desesperación o acumulación gradual. Guía al agente a reconocer el ancla (creencia, categoría o supuesto causal) que necesita moverse para que la anomalía cobre sentido, y a evaluar si el entorno organizacional suprime el replanteo mediante presión de cumplimiento o documentación prematura. Es útil para desarrolladores que diseñan sistemas, equipos o flujos de trabajo que requieren descubrimiento, no solo ejecución confiable, y para agentes de IA (como Claude Code, Cursor o Codex) que enfrentan problemas donde la descomposición en subtareas ya no funciona porque el marco mismo está mal.

Compatible con✓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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Documentación

Un estudio naturalista del insight

Fuente base: Gary Klein y Andrea Jarosz sobre cómo el insight aparece realmente en el trabajo real, no solo en tareas de acertijos.

Cuándo usarlo

  • Un usuario está atascado aunque ya conoce el dominio y ha intentado tácticas de ejecución razonables.
  • La evidencia contradictoria sigue apareciendo y la explicación actual se siente cada vez más forzada.
  • Necesitas decidir si un problema requiere descomposición o un cambio de marco más profundo.
  • Estás diseñando sistemas, equipos o flujos de trabajo que necesitan descubrimiento en lugar de solo ejecución fiable.
  • Una organización es excelente para prevenir errores pero pobre para generar nueva comprensión.

NO para

  • Optimización rutinaria, mejora incremental o depuración directa dentro de un marco estable.
  • Problemas con métricas claras, clases de solución conocidas y sin evidencia de que el marco en sí esté mal.
  • Entrenamiento genérico de "sé más creativo" sin una contradicción, estancamiento o señal de conexión concreta.

Puntos de decisión

  1. Decide si el problema es un fallo de ejecución o un fallo de marco. Si el modelo actual sigue siendo sólido, mantente en modo ejecución.
  2. Nombra la vía de insight activa: contradicción, conexión, desesperación o acumulación gradual.
  3. Identifica el ancla en riesgo. Pregunta qué creencia, categoría o supuesto causal tendría que moverse para que la anomalía tenga sentido.
  4. Verifica si el entorno está suprimiendo el insight a través de presión de cumplimiento, documentación prematura o normas de "explicarlo todo".

Flujo de decisión

flowchart TD
  A[Problema atascado] --> B{¿Fallo de ejecución o fallo de marco?}
  B -->|Ejecución| C[Permanece en modo ejecución]
  B -->|Fallo de marco| D{Vía principal de insight}
  D -->|Contradicción| E[Prueba la anomalía contra supuestos centrales]
  D -->|Conexión| F[Compara entre casos para patrón oculto]
  D -->|Desesperación| G[Revisa anclas bajo estancamiento]
  D -->|Acumulación gradual| H[Rastrea señales débiles a lo largo del tiempo]
  E --> I[Nombra el ancla en riesgo]
  F --> I
  G --> I
  H --> I
  I --> J{¿El entorno suprime el replanteo?}
  J -->|Sí| K[Cambia las normas de revisión antes de más análisis]
  J -->|No| L[Revisa el marco y continúa]

Modelo de trabajo

  • El insight no es un mecanismo único. La contradicción, la conexión y el estancamiento desencadenan movimientos diferentes y no deben tratarse como intercambiables.
  • El trabajo de contradicción comienza cuando tratas el dato anómalo como potencialmente más fiable que la historia que se usa actualmente para descartarlo.
  • El insight en el mundo real suele ser gradual. Una acumulación lenta de señales débiles sigue siendo trabajo de insight si cambia el marco.
  • La experiencia suele ser un activo porque proporciona la biblioteca de patrones necesaria para notar anomalías significativas en primer lugar.
  • Los sistemas de prevención de errores a menudo interfieren con el insight porque recompensan la estabilidad, la precisión y el cierre prematuro por encima del replanteo exploratorio.

Modos de fallo

  • Descartar toda anomalía como ruido, error de medición o caso especial.
  • Dividir un problema de insight en subtareas demasiado pronto, lo que endurece el mismo marco que necesita revisión.
  • Tratar la experiencia como contaminación en lugar de como fuente de reconocimiento de patrones de mayor calidad.
  • Esperar un "ajá" dramático y pasar por alto la acumulación más lenta de evidencia entre casos.
  • Implementar rituales de insight en una organización sin eliminar las estructuras de control que castigan el replanteo.

Anti-patrones y shibboleths

  • Anti-patrón: descomponer la tarea aún más cuando cada subtarea sigue heredando el mismo marco defectuoso.
  • Anti-patrón: elogiar el "pensamiento creativo" sin nombrar la contradicción, el ancla o la vía que realmente necesita trabajo.
  • Shibboleth: si el consejo nunca indica qué creencia debe cambiar, probablemente sea charla motivacional, no apoyo al insight.

Ejemplos prácticos

  • Un agente de orquestación sigue refinando la descomposición de tareas pero aún así pasa por alto el verdadero cuello de botella. El movimiento correcto es inspeccionar el supuesto rector sobre lo que realmente es la tarea, no añadir más subtareas.
  • Un equipo centrado en la seguridad tiene excelentes pistas de auditoría pero nunca saca a la luz patrones de riesgo novedosos. El movimiento correcto es proteger el tiempo de revisión de anomalías y desafiar el marco de presentación de informes, no solo añadir más elementos de lista de verificación.

Orientación para bifurcación

  • Mantente en proceso para un caso atascado único donde domina un marco y solo necesitas probar unas pocas anclas.
  • Bifurca un subagente por marco competidor cuando necesites explicaciones independientes para la misma contradicción sin presión de convergencia temprana.

Puertas de calidad

  • El marco actual se nombra explícitamente, no se da a entender.
  • Se identifica al menos un ancla que podría necesitar revisión.
  • La vía activa se diagnostica antes de dar consejo.
  • La evidencia contradictoria se trata como evidencia, no se degrada inmediatamente a ruido.
  • Si el entorno es organizacional, se examina el régimen de prevención de errores junto con el problema de insight.

Enrutamiento de referencias

  • references/three-pathways-anchor-model.md: cárgalo cuando necesites una taxonomía de vías y lógica de ancla más completa.
  • references/contradiction-driven-insight-pathways.md: cárgalo cuando las anomalías se repiten y el principal desafío es romper barreras de conocimiento.
  • references/gradual-insight-and-pattern-accumulation.md: cárgalo cuando la señal está distribuida a lo largo del tiempo en lugar de ligada a un solo evento.
  • references/expertise-enables-insight-not-fixation.md: cárgalo cuando alguien asuma que la experiencia es la razón por la que el insight está bloqueado.
  • references/organizational-barriers-to-insight.md: cárgalo cuando la disciplina de proceso o la cultura de cumplimiento parezcan suprimir el descubrimiento.
  • references/task-decomposition-for-insight-vs-execution.md: cárgalo cuando necesites separar el trabajo de insight del trabajo de ejecución ordinario.

Individual skills in this repo

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

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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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