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curiositech/windags-skills

À utiliser pour la résolution de problèmes basée sur la perspicacité, le recadrage, la contradiction, l'impasse et les anomalies, lorsque l'effort d'exécution n'aide plus. Pas pour l'optimisation de routine, la correction d'erreurs ou les tâches bien spécifiées avec des chemins de solution connus.

Qu'est-ce que windags-skills ?

Cette compétence vous aide à diagnostiquer et à résoudre des problèmes complexes où les approches standard échouent. Elle se concentre sur les situations où vous êtes bloqué malgré une bonne connaissance du domaine et des tentatives d'exécution raisonnables. La compétence vous guide pour distinguer entre un échec d'exécution et un échec de cadre, et identifie la voie d'insight active : contradiction, connexion, désespoir ou accumulation graduelle. Elle est utile pour les développeurs, les chefs de projet, les concepteurs de systèmes et toute personne confrontée à des problèmes où les hypothèses sous-jacentes doivent être remises en question. Fonctionne avec n'importe quel agent d'IA.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/a-naturalistic-study-of-insight

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Documentation

Une étude naturaliste de l'insight

Source : Gary Klein et Andrea Jarosz sur la façon dont l'insight apparaît réellement dans le travail réel, pas seulement dans les tâches de puzzle.

Quand l'utiliser

  • Un utilisateur est bloqué même s'il connaît déjà le domaine et a essayé des tactiques d'exécution raisonnables.
  • Des preuves contradictoires reviennent sans cesse et l'explication actuelle semble de plus en plus forcée.
  • Vous devez décider si un problème nécessite une décomposition ou un changement de cadre plus profond.
  • Vous concevez des systèmes, des équipes ou des workflows qui ont besoin de découverte plutôt que d'une simple exécution fiable.
  • Une organisation est excellente pour prévenir les erreurs, mais mauvaise pour générer une nouvelle compréhension.

PAS pour

  • L'optimisation de routine, l'amélioration incrémentale ou le débogage simple dans un cadre stable.
  • Les problèmes avec des métriques claires, des classes de solutions connues et aucune preuve que le cadre lui-même est erroné.
  • Le coaching générique "soyez plus créatif" sans contradiction, impasse ou signal de connexion concret.

Points de décision

  1. Décidez si le problème est un échec d'exécution ou un échec de cadre. Si le modèle actuel est toujours valable, restez en mode exécution.
  2. Nommez la voie d'insight active : contradiction, connexion, désespoir ou accumulation graduelle.
  3. Identifiez l'ancre à risque. Demandez-vous quelle croyance, catégorie ou hypothèse causale devrait bouger pour que l'anomalie ait un sens.
  4. Vérifiez si l'environnement supprime l'insight par la pression de conformité, la documentation prématurée ou les normes "expliquez-le".

Flux de décision

flowchart TD
  A[Problème bloqué] --> B{Échec d'exécution ou de cadre?}
  B -->|Exécution| C[Rester en mode exécution]
  B -->|Cadre| D{Voie d'insight principale}
  D -->|Contradiction| E[Tester l'anomalie contre les hypothèses de base]
  D -->|Connexion| F[Comparer entre les cas pour un motif caché]
  D -->|Désespoir| G[Revoir les ancres sous impasse]
  D -->|Accumulation graduelle| H[Suivre les signaux faibles dans le temps]
  E --> I[Nommer l'ancre à risque]
  F --> I
  G --> I
  H --> I
  I --> J{L'environnement supprime-t-il le recadrage?}
  J -->|Oui| K[Changer les normes de révision avant plus d'analyse]
  J -->|Non| L[Réviser le cadre et continuer]

Modèle de travail

  • L'insight n'est pas un mécanisme unique. La contradiction, la connexion et l'impasse déclenchent des mouvements différents et ne doivent pas être traitées comme interchangeables.
  • Le travail de contradiction commence lorsque vous traitez la donnée anormale comme potentiellement plus fiable que l'histoire actuellement utilisée pour la rejeter.
  • L'insight dans le monde réel est souvent graduel. Une lente accumulation de signaux faibles est toujours un travail d'insight si elle change le cadre.
  • L'expertise est généralement un atout car elle fournit la bibliothèque de modèles nécessaire pour remarquer les anomalies significatives en premier lieu.
  • Les systèmes de prévention des erreurs interfèrent souvent avec l'insight car ils récompensent la stabilité, la précision et la clôture prématurée au détriment du recadrage exploratoire.

Modes d'échec

  • Expliquer chaque anomalie comme du bruit, une erreur de mesure ou un cas particulier.
  • Diviser un problème d'insight en sous-tâches trop tôt, ce qui durcit le cadre même qui a besoin d'être révisé.
  • Traiter l'expertise comme une contamination plutôt que comme une source de reconnaissance de motifs de meilleure qualité.
  • Attendre un "aha" dramatique et manquer la lente accumulation de preuves à travers les cas.
  • Installer des rituels d'insight dans une organisation sans supprimer les structures de contrôle qui punissent le recadrage.

Anti-patrons et shibboleths

  • Anti-patron : décomposer davantage la tâche lorsque chaque sous-tâche hérite toujours du même mauvais cadre.
  • Anti-patron : féliciter la "pensée créative" sans nommer la contradiction, l'ancre ou la voie qui a réellement besoin de travail.
  • Shibboleth : si le conseil ne précise jamais quelle croyance doit changer, il s'agit probablement d'un discours motivationnel, pas d'un support d'insight.

Exemples concrets

  • Un agent d'orchestration affine continuellement la décomposition des tâches mais manque toujours le vrai goulot d'étranglement. La bonne action est d'inspecter l'hypothèse dominante sur ce qu'est réellement la tâche, pas d'ajouter plus de sous-tâches.
  • Une équipe axée sur la sécurité a d'excellentes pistes d'audit mais ne révèle jamais de nouveaux modèles de risque. La bonne action est de protéger le temps de revue des anomalies et de remettre en question le cadre de rapport, pas seulement d'ajouter plus d'éléments de checklist.

Guidance de fork

  • Restez dans le processus pour un seul cas bloqué où un cadre domine et où vous n'avez besoin de tester que quelques ancres.
  • Forkez un sous-agent par cadre concurrent lorsque vous avez besoin d'explications indépendantes pour la même contradiction sans pression de convergence précoce.

Portes de qualité

  • Le cadre actuel est nommé explicitement, pas implicite.
  • Au moins une ancre qui pourrait nécessiter une révision est identifiée.
  • La voie active est diagnostiquée avant que des conseils ne soient donnés.
  • Les preuves contradictoires sont traitées comme des preuves, pas immédiatement déclassées en bruit.
  • Si l'environnement est organisationnel, le régime de prévention des erreurs est examiné parallèlement au problème d'insight.

Routage de référence

  • references/three-pathways-anchor-model.md : à charger lorsque vous avez besoin d'une taxonomie de voies et d'une logique d'ancrage plus complètes.
  • references/contradiction-driven-insight-pathways.md : à charger lorsque les anomalies reviennent sans cesse et que le principal défi est de briser les boucliers de connaissance.
  • references/gradual-insight-and-pattern-accumulation.md : à charger lorsque le signal est distribué dans le temps plutôt que lié à un seul événement.
  • references/expertise-enables-insight-not-fixation.md : à charger lorsque quelqu'un suppose que l'expertise est la raison pour laquelle l'insight est bloqué.
  • references/organizational-barriers-to-insight.md : à charger lorsque la discipline de processus ou la culture de conformité semble supprimer la découverte.
  • references/task-decomposition-for-insight-vs-execution.md : à charger lorsque vous devez séparer le travail d'insight du travail d'exécution ordinaire.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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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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