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curiositech/windags-skills

Álgebra de intervalos temporales para razonar sobre relaciones temporales en planificación y representación del conocimiento.

¿Qué es windags-skills?

Esta habilidad implementa el álgebra de intervalos temporales de James F. Allen (1983) para razonamiento cualitativo sobre intervalos de tiempo con incertidumbre. Está diseñada para su uso en planificación, representación del conocimiento y sistemas multiagente donde las relaciones temporales son complejas. La habilidad permite clasificar relaciones entre eventos como "antes", "después", "durante", "solapa", etc., basándose en trece relaciones base. Maneja la incertidumbre disyuntiva (cuando varias relaciones son posibles), la propagación de restricciones para verificar consistencia y la gestión de jerarquías de intervalos de referencia para eventos en diferentes escalas temporales. Incluye detección de fallos comunes como la "puntificación" (reducir eventos a instantes de tiempo), el compromiso prematuro (elegir una única relación sin suficiente evidencia) y la propagación global excesiva que degrada el rendimiento. Es ideal para escenarios donde los horarios de eventos tienen superposiciones, dependencias o duraciones inciertas, y proporciona ejemplos prácticos como detección de conflictos en reuniones y dependencias en fases de proceso.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/allen-cacm1983

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Documentación

SKILL.md: Razonamiento de Intervalos Temporales (Allen 1983)

Cuándo Usar Esta Habilidad

Carga esta habilidad cuando encuentres:

Situación DesencadenantePor Qué Allen Aplica
"¿La tarea A termina antes de que comience la tarea B?"Requiere clasificación de relaciones de intervalo (antes, encuentra, solapa…)
"No sé exactamente cuándo ocurrió X, solo que fue durante Y"Incertidumbre disyuntiva sobre las 13 relaciones
"Si añadimos esta restricción, ¿el horario sigue funcionando?"Propagación de restricciones + detección de inconsistencia
"El evento A ocurre a diario; el evento B ocurre anualmente — ¿cómo interactúan?"Jerarquía de intervalos de referencia para gestión de ámbito

No uses si solo necesitas comparar dos marcas de tiempo absolutas sin incertidumbre — la aritmética simple es suficiente.


Puntos de Decisión

Nueva Afirmación Temporal Añadida

SI la afirmación entra en conflicto con restricciones existentes:
    → Detectar etiqueta de arco vacía durante la propagación
    → DETENERSE inmediatamente, informar del par de intervalos inconsistente
    → NO continuar con estado inconsistente

SI la afirmación es consistente:
    → Ejecutar propagación de restricciones desde los arcos afectados
    → Actualizar etiquetas intersectando consecuencias de transitividad
    → Continuar hasta que no sean posibles más refinamientos

Manejo de Incertidumbre Temporal

SI la evidencia solo soporta múltiples relaciones:
    → Mantener etiqueta disyuntiva completa {antes, encuentra, solapa}
    → Nunca colapsar a una sola relación sin evidencia
    → Registrar cuándo/por qué se reduce el conjunto de restricciones

SI se debe actuar bajo incertidumbre:
    → Usar la etiqueta disyuntiva tal cual para la planificación
    → Etiquetar cualquier suposición como refutable
    → Evitar compromiso prematuro

Ámbito del Razonamiento Temporal

SI se trata con eventos en escalas temporales muy diferentes:
    → Identificar jerarquía de intervalos de referencia (año→mes→día)
    → Razonar dentro de cada grupo por separado
    → Crear restricciones puente explícitas en los límites
    → Evitar aplanar todo en un único grafo global

SI el razonamiento local parece suficiente:
    → Verificar que el ámbito de la consulta coincida con el nivel del intervalo de referencia
    → Propagar solo dentro del grupo relevante
    → Escalar entre grupos solo cuando se detecte una dependencia

Persistencia de Estado

SI el estado continúa sin un límite final explícito:
    → Aplicar valor predeterminado de persistencia Y marcar como refutable
    → Cualquier afirmación futura de límite final anula el valor predeterminado
    → Nunca tratar el supuesto de persistencia como una restricción dura

SI se proporciona un límite temporal explícito:
    → Anular cualquier valor predeterminado de persistencia existente
    → Propagar la nueva restricción normalmente

Modos de Fracaso

Anti-PatrónSíntomaDiagnósticoSolución
PuntificaciónReducir eventos a marcas de tiempo, perdiendo información de solapamiento/contenciónUsar hora=14:30 en lugar de intervalos [14:30, 14:45]Modelar cada evento como intervalo con inicio/fin, incluso si la duración es desconocida
Compromiso PrematuroElegir una única relación cuando la evidencia soporta múltiplesAfirmar "antes" cuando solo se sabe "no durante"Mantener etiqueta disyuntiva completa hasta que la evidencia obligue a reducirla
Bomba de Propagación GlobalCoste O(N²) por actualización, el rendimiento degrada con el tamaño de la KBEjecutar propagación de restricciones en todo el grafo para una consulta localUsar jerarquía de intervalos de referencia para limitar el ámbito de propagación
Negación de Etiqueta VacíaContinuar razonando después de detectar inconsistenciaObtener resultados sin sentido porque se ignoraron restricciones conflictivasTratar la etiqueta de arco vacía como ÉXITO (inconsistencia detectada temprano), detenerse inmediatamente
Rigidez de PersistenciaNo se pueden anular los supuestos de "continúa hasta que cambie"Nuevos límites temporales rechazados por conflicto con persistenciaEtiquetar todos los valores predeterminados de persistencia como refutables, permitir anulación por afirmaciones explícitas

Reglas de Detección:

  • Si ves marcas de tiempo sin duración → Puntificación
  • Si ves una única relación elegida arbitrariamente → Compromiso Prematuro
  • Si el coste de propagación crece con el tamaño total de la KB → Bomba de Propagación Global
  • Si el razonamiento continúa después de una etiqueta vacía → Negación de Etiqueta Vacía
  • Si nuevos hechos temporales son rechazados → Rigidez de Persistencia

Ejemplos Prácticos

Ejemplo 1: Detección de Conflictos en Horarios de Reuniones

Escenario: Agregar "Revisión de Equipo" al calendario que ya tiene "Llamada con Cliente" y "Reunión Diaria de Ingeniería"

Estado Inicial:

Llamada con Cliente (I₁): [10:00, 11:00]
Reunión Diaria de Ingeniería (I₂): [11:30, 12:00]
Conocido: I₁ {antes} I₂

Nueva Afirmación: Revisión de Equipo (I₃): [10:45, 11:15]

Traza de Razonamiento Experto:

  1. Clasificar nuevas relaciones:

    • I₃ vs I₁: comienza a las 10:45, I₁ termina a las 11:00 → {solapa}
    • I₃ vs I₂: termina a las 11:15, I₂ comienza a las 11:30 → {antes}
  2. Propagación de restricciones:

    • De I₁ {antes} I₂ e I₃ {solapa} I₁
    • Transitividad: solapa ∘ antes = {antes, solapa, encuentra, inicia, durante}
    • Nueva restricción: I₃ {antes, solapa, encuentra, inicia, durante} I₂
    • Intersectar con I₃ {antes} I₂: la etiqueta se reduce a {antes}
  3. Verificación de consistencia: Todas las etiquetas no vacías → El horario es factible pero hay solapamiento

Lo que el Novato Pasaría por Alto:

  • Podría no verificar que el solapamiento de I₃ con I₁ crea un conflicto de recursos
  • Podría no verificar que la transitividad mantenga la consistencia
  • Podría no distinguir entre "orden factible" y "sin conflictos de recursos"

El Experto Detecta:

  • El solapamiento se detecta inmediatamente mediante clasificación de relaciones
  • La propagación verifica que la consistencia global se mantiene
  • Distinción clara entre factibilidad temporal y disponibilidad de recursos

Ejemplo 2: Dependencias de Fases de Proceso

Escenario: Pipeline de despliegue con tiempos de finalización de tarea inciertos

Estado Inicial:

Fase de Compilación (B): duración desconocida, debe terminar antes de Despliegue
Fase de Pruebas (T): se solapa con el final de Compilación, duración incierta
Fase de Despliegue (D): comienza después de que B y T hayan completado

Red de Restricciones:

T {solapa, termina} B  (Las pruebas pueden terminar con o antes de la compilación)
B {antes, encuentra} D       (La compilación debe completarse antes del despliegue)
T {antes, encuentra} D       (Las pruebas deben completarse antes del despliegue)

Nueva Información: "Las pruebas encontraron un error crítico, extendiéndose 2 horas"

Razonamiento Experto:

  1. La actualización afecta el ámbito: La extensión de las pruebas retrasa el punto final de T
  2. Propagación: Si T {termina} B originalmente, ahora T {solapa} B (se extiende más allá del final de Compilación)
  3. Verificar consistencia: T {solapa} B aún permite B {antes, encuentra} D y T {antes, encuentra} D
  4. Resultado: Despliegue retrasado pero la lógica del pipeline sigue intacta

Lo que el Novato Pasaría por Alto:

  • Podría asumir que la finalización de las pruebas no afecta la dependencia Compilación-Despliegue
  • Podría no propagar la extensión de las pruebas al momento del Despliegue
  • Podría tratar "las pruebas se extienden" como un hecho aislado en lugar de una actualización de la red de restricciones

El Experto Detecta:

  • Reconoce que la relación Pruebas-Compilación debe reevaluarse
  • Propaga las implicaciones temporales a través de toda la red de restricciones
  • Mantiene la incertidumbre de manera adecuada (el Despliegue podría comenzar inmediatamente después de Compilación O después de las Pruebas extendidas)

Puertas de Calidad

La tarea de razonamiento temporal está completa cuando:

  • Todos los intervalos representados con límites de inicio/fin explícitos (sin eventos puntuales)
  • Cada par de intervalos tiene una etiqueta de arco no vacía del vocabulario de 13 relaciones
  • Propagación de restricciones ejecutada hasta completarse (sin actualizaciones de transitividad pendientes)
  • Todas las etiquetas disyuntivas reflejan honestamente la evidencia actual (sin compromisos arbitrarios)
  • Jerarquía de intervalos de referencia establecida para razonamiento multiescala
  • Valores predeterminados de persistencia etiquetados como refutables cuando corresponda
  • Verificación de detección de inconsistencia (etiquetas vacías capturadas e informadas)
  • Puentes de ámbito de referencia cruzados definidos explícitamente
  • Todas las afirmaciones temporales rastreadas hasta la fuente de evidencia
  • El ámbito de la consulta coincide con el nivel de granularidad del razonamiento

Límites (NO USAR)

NO uses el álgebra de intervalos de Allen para:

  • Comparación simple de marcas de tiempo → Usa aritmética: if (t1 < t2)
  • Cálculo de duración métrica → Usa aritmética de calendario: fecha_fin - fecha_inicio
  • Optimización de planificación en tiempo real → Usa satisfacción de restricciones con dominios numéricos
  • Inferencia temporal probabilística → Usa redes temporales probabilísticas
  • Dinámicas de tiempo continuo → Usa ecuaciones diferenciales
  • Flujos de eventos de alta frecuencia → Usa marcos de procesamiento de flujos

Delegar en su lugar:

  • Para restricciones métricas: Usa satisfacción-de-restricciones-con-dominios-numéricos
  • Para razonamiento temporal probabilístico: Usa redes-temporales-bayesianas
  • Para sistemas en tiempo real: Usa planificación-monotónica-de-tasa
  • Para dinámicas continuas: Usa verificación-de-lógica-temporal
  • Para procesamiento de flujos de eventos: Usa procesamiento-de-eventos-complejos

Allen destaca en: Razonamiento temporal cualitativo bajo incertidumbre con actualizaciones incrementales de conocimiento y gestión jerárquica del ámbito.

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).

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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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