Compétence anti-paresse pour agents IA. Noyau : la méthode de l'Arbre de Profondeur, qui divise une tâche en N couches et donne à chaque feuille tout le budget de temps de la tâche entière, faisant ainsi multiplier l'effort avec la profondeur. Fondée sur la recherche 2025-2026 sur la paresse des modèles, la sous-réflexion et la complétion prématurée.
La compétence Leonxlnx/unlazy est une approche novatrice pour lutter contre la paresse des agents IA, un problème récurrent où les modèles sous-réfléchissent et terminent les tâches prématurément. Basée sur la recherche de 2025-2026, elle introduit la méthode de l'Arbre de Profondeur (Depth Tree). Cette méthode consiste à diviser une tâche complexe en N couches de sous-tâches, chaque feuille de l'arbre recevant le budget de temps complet de la tâche initiale. Ainsi, l'effort se multiplie avec la profondeur de l'arbre, forçant l'agent à explorer en profondeur chaque aspect du problème. Cette compétence est conçue pour les agents de codage comme Claude Code, Cursor, ou Codex, et s'intègre via un fichier SKILL.md. En pratique, elle pousse l'agent à décomposer les tâches de manière exhaustive, évitant les solutions superficielles et garantissant une qualité de réflexion et de complétion supérieure.
npx skills add Leonxlnx/unlazyCompétence anti-paresse pour agents IA. Noyau : la méthode de l'Arbre de Profondeur, qui divise une tâche en N couches et donne à chaque feuille tout le budget de temps de la tâche entière, faisant ainsi multiplier l'effort avec la profondeur. Fondée sur la recherche 2025-2026 sur la paresse des modèles, la sous-réflexion et la complétion prématurée.
Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.
Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.
Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.
Obra superpowers agent skills.
See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.