ChronoAIProject/codex-réponse-formelle

Utilisé pour répondre à des questions mathématiques, conceptuelles, philosophiques ou métaphysiques via un raisonnement scientifique centré sur le dépôt, un pont formel complet par clause, des spécialisations Lean exactes conservées, une croissance de bibliothèque réutilisable et une réponse conversationnelle ordinaire ; le travail formel reste interne et n'est affiché que lorsque l'utilisateur le demande.

Qu'est-ce que codex-réponse-formelle ?

Cette compétence permet à un agent IA de répondre à des questions complexes dans les domaines mathématiques, conceptuels, philosophiques ou métaphysiques en adoptant une approche de raisonnement scientifique structurée autour d'un dépôt de code. Elle construit un pont formel complet par clause, conserve les spécialisations exactes de Lean (un assistant de preuve formelle), et favorise la croissance d'une bibliothèque réutilisable de preuves et de définitions. Le travail formel reste interne à l'agent, tandis que l'utilisateur reçoit une réponse conversationnelle ordinaire ; la preuve formelle n'est révélée que sur demande explicite. Cette compétence est conçue pour des plateformes comme Claude Code, Cursor ou Codex, et s'appuie sur le dépôt `ChronoAIProject/codex-formal-answer` pour garantir la rigueur et la traçabilité des réponses.

Compatible avec~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ChronoAIProject/nyx-skills/tree/main/codex-formal-answer

Installed? Explore more Développement et programmation skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

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Documentation

Que fait codex-réponse-formelle ?

Utilisé pour répondre à des questions mathématiques, conceptuelles, philosophiques ou métaphysiques via un raisonnement scientifique centré sur le dépôt, un pont formel complet par clause, des spécialisations Lean exactes conservées, une croissance de bibliothèque réutilisable et une réponse conversationnelle ordinaire ; le travail formel reste interne et n'est affiché que lorsque l'utilisateur le demande.

Individual skills in this repo

This repo contains 9 individual skills — each has its own dedicated page.

ChronoAIProject/aevatar-attachment-probe

Boundary test for inbound Lark attachments — the user sends an image or file alongside this command and the bot reports exactly what it can observe on the chat path (text only, attachment refs, or nothing), without guessing. Detects when the platform wires chat-path attachment visibility so dependent skills can be upgraded.

ChronoAIProject/aevatar-vision-probe

Verify the read-image (vision) path end to end — the user sends an image plus the trigger, a workflow vision step describes it, and the run output proves the model actually saw the image (a real description, not "no image received"). Run it before any image-dependent workflow (petty-cash receipt, invoice OCR).

ChronoAIProject/lark-im-ops

Send, reply to, react to, read, and find Lark messages and chats through the bot's NyxID-brokered im/v1 APIs — proactively post to a chat or DM, thread-reply, add or remove emoji reactions, read a single message or pull a chat's history over a time window, search or list the chats the bot is in, and download an image/file from a message. Handles the "content must be a JSON string" footgun and receive_id_type selection, and doubles as the im-scope probe — on a scope 403 it reports the exact missing permission instead of failing silently.

ChronoAIProject/nyx-skills

Verify-first promotion intelligence for ANY repo or org. Pulls live GitHub state, runs sshx multi-perspective consensus over it, and returns an evidence-backed board of what is genuinely promotable, how items connect, and what is unverifiable. Use when an agent or operator asks "what's worth promoting / what connects / what's real" for a target repo or org.

ChronoAIProject/nyx-skills

Method for producing short vertical videos from ChatGPT image generation through a fixed browser tab, local TTS narration, timed subtitle burn-in, cover exports, and a manifest. Use when an operator needs a reproducible image-to-short workflow with pinned session consistency, per-beat visual prompts, 1080x1920 safe-area rules, local ffmpeg/PIL assembly, and private access kept outside the skill.

ChronoAIProject/ornn-agent-manual-cli

The manual an AI agent loads to operate Ornn — the model-agnostic skill-lifecycle API (an npm-style registry + CLI for agent skills) — via the NyxID CLI (`nyxid proxy request ornn-api …`). Load and follow this skill WHENEVER the user asks to do anything with Ornn skills or skillsets. Skills: search Ornn or find a skill, pull or install a skill (or a specific version), run a skill, build and upload a skill, publish a new version, make a skill public / private / shared, run or read a security audit, deprecate or delete a version, diff two versions, check usage analytics, bind a skill to a NyxID service, link a skill to GitHub or sync from source, manage npm-style dist-tags, or transfer skill ownership. Skillsets — curated multi-skill bundles with a required master prompt: bundle skills into a set, create or publish a skillset, resolve its closure in one call, export a skillset as a Claude Code marketplace plugin, transfer skillset ownership, or diagnose why a shared skillset isn't visible (visibility derives fr

ChronoAIProject/petty-cash-approval-payload-builder

Runs the petty-cash approval flow end to end yourself — collect Lark DM/sheet/image context, extract receipt details, build the exact approval body, then SUBMIT the Lark approval instance.

ChronoAIProject/public-copy-release-guard

Portable checklist for gating public-facing copy before release. Use when captions, posts, manifests, topics, titles, or launch copy must be checked for generic AI wording, leaked internal labels, forbidden experiment or tool names, platform topic allowlists, CTA spam, and unsupported overclaims.

ChronoAIProject/research-claim-fidelity-reviewer

Severity-weighted BLOCK, WARN, OK reviewer method for technical and research posts. Use when reviewing X threads, announcements, captions, or launch copy for hook strength, thread arc, generic AI vocabulary, source fidelity, claim support, numeric-claim verification, and thread format before recommending publish.

Skills associés