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Detector de Retórica de Mala Fe

Describe patrones que pueden indicar comunicación malintencionada o manipuladora, como 'gish gallop', 'whataboutism', policía del tono, 'motte-and-bailey', 'sealioning', mentira por omisión, desviación y evasión estratégica. Úsalo cuando el usuario sospeche manipulación, note falta de compromiso repetida, quiera analizar tácticas de debate, o mencione 'mala fe', 'desviación', 'manipulación', 'evitar la pregunta', 'eludir el problema', 'gaslighting', 'cambio de meta'.

¿Qué es Detector de Retórica de Mala Fe?

Este skill, 'Detector de Retórica de Mala Fe', está diseñado para ayudar a identificar y analizar patrones de comunicación que pueden indicar mala fe o manipulación en debates, discusiones o relaciones. Es útil para desarrolladores, agentes de IA o cualquier usuario que sospeche tácticas como 'gish gallop' (sobrecarga de argumentos), 'whataboutism' (desviación señalando otros problemas), policía del tono, 'motte-and-bailey' (defender una afirmación débil y retirarse a una más segura), 'sealioning' (acoso con preguntas excesivas), mentira por omisión, desviación y evasión. El skill se basa en un árbol de decisiones para identificar tácticas primarias, evaluar la confianza del análisis (alta, media, baja) y seleccionar estrategias de respuesta apropiadas. Incluye modos de fallo comunes (como sesgo de confirmación de patrones o exceso terapéutico), ejemplos prácticos y una lista de verificación de calidad. El skill está diseñado para plataformas como Claude Code, Cursor o Codex, y su documentación (SKILL.md) proporciona pautas claras sobre cuándo usarlo y cuándo delegar a otros skills especializados, asegurando que el análisis se mantenga descriptivo en lugar de diagnóstico psicológico.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/bad-faith-rhetoric-detector

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Documentación

¿Qué hace Detector de Retórica de Mala Fe?

Cuándo Usar Este Skill

Activa este skill cuando el usuario sospeche manipulación, pregunte sobre respuestas de "mala fe", quiera analizar tácticas de debate, o use frases como "evitar la pregunta", "cambio de meta" o "gaslighting".

PUNTOS DE DECISIÓN

Identificación de Táctica Primaria (cuando múltiples patrones coexisten)

1. ¿CUÁL fue la pregunta/afirmación original?
   ↓
2. ¿CÓMO manejó la respuesta?
   ├─ Ignoró por completo → Bloqueo o Desviación
   ├─ Reemplazó con un tema diferente → Whataboutism o Gish Gallop
   ├─ Atacó la forma de preguntar → Policía del Tono
   ├─ Retrocedió a una afirmación más segura → Motte-and-Bailey
   └─ Exigió pruebas excesivas → Sealioning o Cambio de Carga de la Prueba
   ↓
3. ¿CUÁL fue el efecto emocional?
   ├─ Agotamiento por volumen → Gish Gallop (principal)
   ├─ Dudas sobre la propia razonabilidad → DARVO o Gaslighting
   ├─ Confusión sobre lo acordado → Cambio de Meta
   └─ Frustración por falta de compromiso → Bloqueo (principal)

Árbol de Evaluación de Confianza

Confianza Alta (>80%):
├─ El patrón aparece 3+ veces en el intercambio
├─ Citas claras demuestran el comportamiento
└─ El efecto en la conversación es obvio

Confianza Media (50-80%):
├─ El patrón aparece 1-2 veces
├─ Cierta ambigüedad en la interpretación
└─ Podría ser comportamiento defensivo en su lugar

Confianza Baja (<50%):
├─ Solo una instancia
├─ Múltiples interpretaciones razonables
└─ El contexto sugiere posible buena fe

Selección de Estrategia de Respuesta

SI la relación es insegura O el patrón es claramente intencional
   → Nombrar + Salir (usar guiones de límites)

SI NO, si el patrón parece defensivo/abrumado
   → Nombrar + Pausa ("Demos un paso atrás...")

SI NO, si el usuario necesita una relación continua
   → Nombrar + Limitar ("Interactuaré con X, pero no con Y")

SI NO, si es una interacción única
   → Salir sin explicación

MODOS DE FALLO

Antipatrón: "Sesgo de Confirmación de Patrones"

Síntoma: Encontrar mala fe en todas partes, incluso en intercambios ambiguos Regla de detección: Si >70% de los intercambios analizados muestran "mala fe", estás sobrediagnosticando Solución: Forzar una interpretación caritativa primero, luego coincidencia de patrones después

Antipatrón: "Sobrealcance Terapéutico"

Síntoma: Diagnosticar condiciones psicológicas a partir de patrones retóricos Regla de detección: Usar palabras como "narcisista", "sociópata" o "trastorno de personalidad" Solución: Limitarse a descripciones de comportamiento: "Este patrón de respuesta evita..."

Antipatrón: "Detección de Falsa Equivalencia"

Síntoma: Etiquetar el desacuerdo legítimo como "mala fe" Regla de detección: No hay evasión real de la pregunta, solo una respuesta no deseada Solución: Distinguir entre "no respondió como yo quería" vs "no respondió en absoluto"

Antipatrón: "Análisis Armado"

Síntoma: El usuario quiere ayuda para usar estas tácticas Regla de detección: Las preguntas se centran en "cómo hacer" en lugar de "esto está sucediendo" Solución: Rechazar asistencia para despliegue táctico; redirigir al discurso productivo

Antipatrón: "Bucle de Parálisis de Análisis"

Síntoma: Catalogación interminable sin decisión o acción Regla de detección: 3+ rondas de identificación de patrones sin establecer límites Solución: "¿Qué quieres hacer con esta información?" Forzar punto de decisión

EJEMPLOS TRABAJADOS

Ejemplo 1: Motte-and-Bailey en el Trabajo

Usuario: "Mi jefe dijo en la reunión que nuestro departamento 'necesita una reestructuración importante y algunas personas no están dando la talla'. Cuando le pregunté en privado quiénes específicamente y qué cambios, dijo 'Solo digo que todos debemos esforzarnos más'. ¿Es esto mala fe?"

Proceso de análisis:

  1. Afirmación original: El departamento necesita una reestructuración importante + algunos empleados tienen bajo rendimiento
  2. Respuesta a la solicitud de aclaración: Vago "todos debemos esforzarnos más"
  3. Coincidencia de patrón: Motte-and-Bailey (retirada de una amenaza específica a un ánimo genérico)
  4. Confianza: Alta (patrón de retirada claro)
  5. Explicación alternativa: El jefe puede carecer de un plan específico, usando un lenguaje vago para evitar compromisos prematuros

Salida: "Esto sigue un patrón de motte-and-bailey: hacer una afirmación específica preocupante (reestructuración importante, personas que no dan la talla) y luego retirarse a una posición no controvertida (todos deben trabajar duro) cuando se le presiona para obtener detalles. Esto podría indicar que está probando reacciones antes de comprometerse con detalles, o que carece de un plan concreto pero quiere crear urgencia."

Ejemplo 2: DARVO en una Relación

Usuario: "Le dije a mi pareja que me sentí herido cuando canceló nuestros planes a última hora otra vez. Dijo: 'No puedo creer que me ataques cuando estoy lidiando con el estrés del trabajo. Nunca me apoyas cuando estoy luchando'. ¿Hice algo mal?"

Proceso de análisis:

  1. Preocupación original: Patrón de cancelaciones de última hora que causan dolor
  2. Patrón de respuesta: Negar la falta, atacar al usuario por plantearlo, posicionarse como víctima
  3. Coincidencia de patrón: DARVO (Negar-Atacar-Invertir Víctima/Ofensor)
  4. Explicación alternativa: La pareja está genuinamente abrumada, reacción defensiva a sentirse criticado
  5. Efecto: El usuario ahora duda de si su preocupación era legítima

Salida: "Esta respuesta sigue DARVO: tu preocupación sobre las cancelaciones fue negada ('no puedo creer que me ataques'), fuiste atacado por plantearla, y se reposicionaron como la víctima que necesita apoyo. Esto podría ser manipulador, o podría ser una reacción defensiva de alguien que se siente abrumado y criticado. El efecto, en cualquier caso, es que tu preocupación original (el patrón de cancelaciones) sigue sin abordarse."

GARANTÍAS DE CALIDAD

El análisis está completo cuando puedes responder SÍ a todo:

  • Identificó la pregunta/afirmación original que supuestamente fue evitada o desviada
  • Mapeó cómo manejó la respuesta (o no) ese punto original
  • Nombró patrón(es) específico(s) con nivel de confianza (alto/medio/bajo)
  • Proporcionó al menos una explicación alternativa caritativa
  • Describió el efecto observable en la conversación o relación
  • Verificó el sesgo de confirmación de patrones (¿estoy sobrediagnosticando esto?)
  • Evitó el diagnóstico psicológico (se limitó a la descripción del comportamiento)
  • Ofreció opciones prácticas de próximos pasos para el usuario
  • Verificó que las citas/ejemplos respalden la identificación del patrón
  • Consideró el contexto que podría explicar el comportamiento de manera diferente

LÍMITES DE USO

NO uses este skill para:

  • Ayudar a los usuarios a desplegar tácticas de mala fe → Usa facilitador-de-discurso-productivo para persuasión ética
  • Diagnosticar trastornos de personalidad → Remite a profesionales de salud mental
  • Analizar tus propias respuestas en una conversación → Usa optimizador-de-claridad-comunicativa para auto-mejora
  • Asesoramiento legal o de RRHH sobre comunicación hostil → Remite a profesionales legales
  • Determinar si alguien "miente" de manera definitiva → Usa verificador-de-exactitud-fáctica para afirmaciones de verdad

Delega cuando:

  • El usuario necesita guiones de respuesta específicos → Usa navegador-de-establecimiento-de-límites
  • El enfoque está en reparar la comunicación dañada → Usa facilitador-de-reparación-de-relaciones
  • El análisis revela posible abuso → Prioriza los recursos de seguridad sobre el análisis de patrones

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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