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curiositech/windags-skills

Refactoriza aplicaciones para que el backend sea propietario de la verdad en tiempo de ejecución y la IU solo proyecte instantáneas. Úsalo cuando las herramientas tengan autoridad dividida. NO para trabajo cosmético de IU o nuevas funciones antes de eliminar la deriva.

¿Qué es windags-skills?

Esta skill guía la refactorización de aplicaciones donde la interfaz de usuario (IU) y el backend tienen autoridad dividida sobre la verdad en tiempo de ejecución. Su objetivo principal es eliminar la 'doble verdad' moviendo toda la lógica de estado de ejecución, transiciones y validaciones al backend, mientras que la IU se convierte en un mero proyector de instantáneas. La skill proporciona un método estructurado para identificar las costuras de autoridad dividida, congelar el contrato en comandos, consultas y eventos, normalizar la propiedad del estado y eliminar costuras de compatibilidad activas. Es útil para desarrolladores que trabajan con herramientas como Claude Code, Cursor o Codex, y que necesitan un enfoque riguroso para refactorizar aplicaciones complejas con arquitecturas de frontend y backend desacopladas. La metodología incluye puntos de decisión, un flujo de trabajo paso a paso y modos de fallo comunes, asegurando que la refactorización sea completa y que la aplicación sea predecible ante reinicios y reconexiones.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/backend-authoritative-runtime-refactor

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Documentación

Refactorización de Tiempo de Ejecución con Autoridad en el Backend

Refactoriza solo después de que puedas decir exactamente dónde vive la verdad de ejecución y cómo la IU la lee.

Cuándo Usarlo

  • La IU sintetiza gráficos, fases o elecciones de proveedores que el backend no entiende.
  • Reiniciar o reconectar cambia el estado visible de ejecución porque el frontend almacenó en caché la autoridad.
  • Esquemas antiguos y nuevos, formatos de inicio o tipos de nodo coexisten en la ruta de autoría activa.
  • La aprobación, revisión o ejecución descendente depende de una reconstrucción solo del frontend.

NO para

  • Limpieza visual cosmética sin cambios en la propiedad de ejecución.
  • Refactorizaciones de componentes aislados donde el contrato del backend ya es autoritario.
  • Implementar nuevas funciones de negocio antes de eliminar la costura de autoridad dividida.
  • Trabajo puro de rendimiento del backend cuando la arquitectura ya tiene una única fuente de verdad.

Puntos de Decisión

flowchart TD
  A[Solicitud de refactorización de flujo de trabajo] --> B{¿Puede la IU aún inventar la verdad de ejecución?}
  B -->|No| C[Usa un dominio o skill de IU más específicos]
  B -->|Sí| D[Inventariar comandos, consultas y costuras de eventos]
  D --> E{¿Cada acción del usuario puede mapearse a un comando, consulta o evento?}
  E -->|No| F[Congela el contrato antes del trabajo de funcionalidad]
  E -->|Sí| G[Separar el estado de proyección del estado propiedad del backend]
  G --> H{¿Las rutas de compatibilidad heredadas siguen activas?}
  H -->|Sí| I[Muévelas a bordes de migración o elimínalas]
  H -->|No| J[Añade evaluadores, consultas de inicio seguras para reproducción y suscripciones a eventos]
  I --> J
  J --> K[Validar la preparación para reconexión, aprobación y flujo descendente]

Usa este modelo de enrutamiento primero:

  • Si la IU no puede describirse como comando -> transición del backend -> consulta o proyección de eventos, la costura sigue siendo incorrecta.
  • Si una ruta de "compatibilidad temporal" está en la ruta activa, trátala como deuda de refactorización, no como una funcionalidad.
  • Si reiniciar o reconectar no puede reconstruir el estado visible solo a partir de la verdad del backend, la refactorización está incompleta.

Método de Trabajo

1. Inventariar el cerebro dividido

Encuentra todos los lugares donde la IU:

  • genera o muta la verdad de ejecución
  • inventa fases que el backend desconoce
  • simula ejecución en rutas de código activas
  • conserva esquemas antiguos y nuevos en la misma ruta de autoría
  • mezcla niveles de enrutamiento abstractos con IDs de proveedores exactos

2. Congelar el contrato

Define solo tres clases:

  • Comandos: iniciar, detener, aprobar, reanudar, mutar
  • Consultas: estado de inicio, carga útil de revisión, instantánea de ejecución, estado del proveedor
  • Eventos: transiciones autoritarias, veredictos de evaluadores, estado de compuertas, marcas de reproducción

Si una acción de la IU no puede expresarse como una de estas, la arquitectura sigue siendo turbia.

3. Normalizar la propiedad del estado

Divide los almacenes en:

  • estado de entrada del contrato
  • estado de proyección de instantánea del backend
  • estado de diseño de la IU

No permitas que ningún almacén posea tanto la verdad de ejecución como las preocupaciones de diseño.

4. Eliminar costuras de compatibilidad activas

Prefiere la eliminación sobre "soportar ambos por ahora".

Eliminaciones típicas:

  • compatibilidad de esquemas singular y plural en la autoría activa
  • simulación en navegador o demo en el tiempo de ejecución de escritorio activo
  • tipos de nodo obsoletos en la ruta principal
  • resúmenes de revisión duplicados
  • múltiples formatos de inicio o importación

5. Añadir evaluadores antes de confiar en la refactorización

Cada nodo de implementación debe tener:

  • un evaluador de salida local para corrección
  • un evaluador de preparación descendente para seguridad del contrato
  • una ruta de reinicio o reconexión que se rehidrate desde la verdad del backend, no desde suposiciones del frontend

Modos de Falla

Proyección disfrazada de autoridad

Síntoma: la IU parece "solo lectura" pero ensambla silenciosamente la verdad de fase, gráfico o proveedor localmente.

Solución: mueve esa lógica a comandos o consultas del backend y trata al frontend como un proyector.

Calcificación de la costura de compatibilidad

Síntoma: "soportar ambos por ahora" permanece en la ruta activa durante semanas y se convierte en la arquitectura real.

Solución: empuja la compatibilidad a bordes de migración unidireccionales con una fecha de eliminación explícita o elimínala ahora.

Aprobación sin inspeccionabilidad

Síntoma: un humano puede aprobar trabajo que no puede inspeccionar porque la carga útil de revisión es parcial o sintetizada por el frontend.

Solución: el backend debe emitir la carga útil exacta de revisión; la IU solo la renderiza.

Inicio hostil a la reproducción

Síntoma: reiniciar la aplicación cambia el estado visible o pierde la posición de la compuerta porque el frontend almacenó en caché la autoridad.

Solución: el inicio debe ser una consulta contra la verdad del backend más la reproducción de eventos, no una reconstrucción del almacén.

Shibboleth

Si reiniciar la aplicación cambia el estado visible de ejecución sin ningún evento nuevo del backend, la autoridad sigue dividida.

Ejemplo Práctico

Editor de flujo de trabajo Tauri con lógica de fase propiedad del frontend

Problema:

  • Los stores de React generaban el gráfico, inferían el estado de fase y normalizaban los niveles de proveedor.
  • La ejecución del backend usaba un contrato diferente, por lo que los flujos de revisión y reinicio se desviaban.

Ruta de refactorización:

  1. Inventariar cada lugar donde la IU inventó la verdad de ejecución.
  2. Colapsar las interacciones de ejecución a comandos, consultas y eventos.
  3. Mover la normalización de proveedores y las transiciones de fase detrás de los comandos del backend.
  4. Eliminar las uniones de formato de inicio de la ruta de autoría activa.
  5. Añadir compuertas de evaluadores para que el trabajo descendente solo proceda de salidas validadas por el backend.

Condición de éxito:

  • Al reiniciar, la IU reconstruye el mismo estado visible a partir de la instantánea del backend más eventos.
  • Las pantallas de aprobación renderizan una carga útil de revisión emitida por el backend, no una recomposición de React.

Guía de Bifurcación

Bifurca cuando el trabajo se separa limpiamente:

  • Carril de contrato: inventariar costuras de autoridad dividida y definir comandos, consultas y eventos.
  • Carril de eliminación: eliminar capas de compatibilidad, tipos de nodo obsoletos y uniones de formato de inicio.
  • Carril de verificación: añadir compuertas de evaluadores, pruebas de reproducción y cobertura de reinicio o reconexión.

Mantén las decisiones finales de propiedad en el carril principal para que un único actor decida qué posee realmente el backend.

Puertas de Calidad

  • La IU no puede fabricar verdad de gráfico, fase, proveedor o compuerta localmente.
  • Cada acción del usuario se mapea a un comando, consulta o evento.
  • El estado de ejecución sobrevive al reinicio y la reconexión solo a partir de la verdad del backend.
  • Las cargas útiles de revisión y aprobación son emitidas por el backend y renderizadas por la IU.
  • La lógica de compatibilidad vive solo en bordes de migración, no en la ruta activa.
  • La ejecución descendente se detiene ante una falla del contrato ascendente.
  • Los IDs de proveedores exactos y las elecciones de modelo son visibles en el límite del contrato.
  • Las pruebas cubren rutas de reinicio, reconexión, aprobación y falla de evaluadores.

Mapa de Referencia

  • references/architecture-patterns.md — patrones de contrato de flujo de trabajo propiedad del backend y divisiones de propiedad de estado.
  • references/windags-lessons.md — lecciones concretas de una migración real de tiempo de ejecución con autoridad dividida.

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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