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curiositech/windags-skills

Étendez et modifiez le tableau de bord d'administration, le portail développeur et la console d'exploitation. À utiliser pour ajouter de nouveaux onglets d'administration, des métriques, des fonctionnalités de monitoring ou des outils internes. S'active pour le développement de tableaux de bord, l'analyse, la gestion des utilisateurs et les outils internes.

Qu'est-ce que windags-skills ?

Cette compétence guide le développement de fonctionnalités d'administration et d'outils internes en suivant des schémas établis. Elle fournit un arbre de décision pour choisir entre ajouter un nouvel onglet, modifier un point d'accès API existant ou créer un nouvel outil, en fonction des besoins (visualisation de données en lecture seule, modification de données, outils de développement internes). La compétence détaille les stratégies d'implémentation des onglets (affichage simple de statistiques, tableaux avec filtrage, monitoring en temps réel, contrôles interactifs) et identifie les modes de défaillance courants (problèmes de performance des requêtes, cache obsolète, absence de journalisation, exposition de données sensibles, escalade de privilèges), avec des exemples de code et des correctifs. Elle inclut des exemples concrets, comme l'ajout d'un onglet de surveillance de la santé de la production, et définit des barrières de qualité strictes (contrôle d'accès, limitation de débit, journalisation, performance, conformité HIPAA). Enfin, elle précise clairement les limites de la compétence : elle ne doit pas être utilisée pour des fonctionnalités destinées aux utilisateurs externes, l'authentification, les modifications de schéma de base de données, ou d'autres domaines spécifiques qui sont délégués à d'autres compétences.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/admin-dashboard

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Documentation

Développement de la Suite Admin & Développeur

Cette compétence vous aide à étendre le tableau de bord d'administration et à créer des outils internes en suivant les schémas établis.

POINTS DE DÉCISION

Quand ajouter un onglet vs Modifier un point d'accès vs Créer un nouvel outil

Ajout d'une nouvelle fonctionnalité d'administration :
├─ L'utilisateur a besoin d'une vue en lecture seule des données ?
│  ├─ Les données existent dans l'API actuelle ? → Modifier l'onglet existant
│  ├─ Nouveau type de données nécessaire ? → Ajouter un nouvel onglet + nouveau point d'accès
│  └─ Analyses complexes requises ? → Créer un onglet d'analyse dédié
│
├─ L'utilisateur doit modifier les données système ?
│  ├─ Opérations CRUD simples ? → Ajouter un onglet de gestion
│  ├─ Opérations par lots nécessaires ? → Créer un onglet de console d'exploitation
│  └─ Workflow en plusieurs étapes ? → Construire un composant assistant
│
├─ Outils internes pour développeurs ?
│  ├─ Inspection de code / documentation ? → Ajouter au portail /dev
│  ├─ Surveillance système ? → Ajouter à la console /ops
│  └─ Outils de support utilisateur ? → Ajouter au tableau de bord d'administration
│
└─ Fonctionnalité pour utilisateur externe ?
   → STOP : Utiliser plutôt la compétence `frontend-development`

Stratégie d'implémentation du contenu des onglets

Évaluation de la complexité de l'onglet :
├─ Affichage simple de statistiques (< 5 métriques) ?
│  → Utiliser le motif de grille StatCard
│
├─ Tableau de données avec filtrage ?
│  ├─ < 1000 lignes ? → Filtrage côté client
│  └─ > 1000 lignes ? → Pagination côté serveur + recherche
│
├─ Surveillance en temps réel ?
│  ├─ Mises à jour toutes les 30 secondes ou plus ? → Utiliser SWR avec intervalle de rafraîchissement
│  └─ Mises à jour toutes les 5 secondes ou moins ? → Utiliser une connexion WebSocket
│
└─ Contrôles interactifs ?
   ├─ Bascules / boutons simples ? → Actions en ligne
   └─ Formulaires complexes ? → Boîtes de dialogue modales + flux de confirmation

MODES DE DÉFAILLANCE

1. Spirale de mort des performances des requêtes de base de données

Symptôme : Le tableau de bord d'administration expire ou se charge lentement (>5 secondes) Détection : Surveiller les temps de réponse de /api/admin/* > 3s Correctif : Ajouter des index de base de données, implémenter la pagination, mettre en cache les statistiques agrégées

-- MAUVAIS : Parcours complet de la table
SELECT COUNT(*) FROM pageViews WHERE userId = ?

-- BON : Utiliser des plages de temps indexées
SELECT COUNT(*) FROM pageViews WHERE createdAt > NOW() - INTERVAL 24 HOUR

2. Cache obsolète montrant des données erronées

Symptôme : L'administrateur voit des métriques obsolètes qui ne correspondent pas à l'activité récente Détection : L'utilisateur signale que les statistiques ne changent pas après des actions connues Correctif : Implémenter l'invalidation du cache lors des mutations de données, ajouter des horodatages « Dernière mise à jour »

// Ajouter une rupture de cache aux mutations
await updateUserData(userId);
await revalidateTag('admin-stats'); // Vider le cache

3. Journalisation d'audit manquante

Symptôme : Les actions d'administration ne sont pas enregistrées dans la table auditLog Détection : Vérifier les entrées auditLog pour les actions d'administration au cours des 24 dernières heures Correctif : Ajouter des appels logAdminAction() à TOUS les points d'accès d'administration

// Requis dans chaque point d'accès d'administration
await logAdminAction(admin.id, AuditAction.USER_DATA_VIEW, 'users', userId);

4. Exposition de données en violation HIPAA

Symptôme : PHI visible dans les messages d'erreur, les journaux ou les vues agrégées Détection : L'erreur contient l'email/téléphone/données médicales de l'utilisateur Correctif : Nettoyer toutes les réponses d'erreur, utiliser des identifiants hachés dans les vues d'administration

// MAUVAIS : Expose l'email de l'utilisateur
{ error: "Utilisateur [email protected] introuvable" }

// BON : Utilise des identifiants anonymes
{ error: "ID utilisateur hash_123abc introuvable" }

5. Escalade de privilèges d'administration

Symptôme : Les utilisateurs réguliers peuvent accéder aux points d'accès d'administration Détection : Un utilisateur non administrateur reçoit des données d'administration au lieu d'une erreur 403 Correctif : Ajouter un contrôle requireAdmin() comme première ligne de chaque point d'accès d'administration

export async function GET(request: Request) {
  const admin = await requireAdmin(); // Doit être la PREMIÈRE ligne
  if (!admin) return Response.json({ error: 'Accès interdit' }, { status: 403 });
  // ... reste du gestionnaire
}

EXEMPLES CONCRETS

Ajout d'un onglet de surveillance de la santé de la production

Scénario : Ajouter une surveillance en temps réel de la santé de l'API avec des métriques de latence, des taux d'erreur et l'état des services.

1. Navigation des points de décision :

  • L'utilisateur a besoin d'une surveillance en temps réel → Utiliser SWR avec un rafraîchissement de 30s
  • Données système, pas données utilisateur → Ajouter au tableau de bord d'administration
  • Nouveau type de données (métriques API) → Créer un nouvel onglet + point d'accès

2. Étapes d'implémentation :

Créer le point d'accès avec les schémas requis :

// src/app/api/admin/health/route.ts
export async function GET(request: Request) {
  const admin = await requireAdmin(); // Sécurité d'abord
  if (!admin) return Response.json({ error: 'Accès interdit' }, { status: 403 });
  
  const rateLimitResult = await rateLimiter.check(admin.id); // Limitation de débit
  if (!rateLimitResult.allowed) return Response.json({}, { status: 429 });
  
  await logAdminAction(admin.id, 'HEALTH_VIEW', 'metrics', null); // Audit
  
  const metrics = await getHealthMetrics(); // Récupération des données
  return Response.json(metrics);
}

Créer le composant d'onglet :

function ProductionHealthTab() {
  const { data: health, error } = useSWR('/api/admin/health', fetcher, {
    refreshInterval: 30000 // Mises à jour en temps réel
  });
  
  return (
    <div className="space-y-6">
      <div className="grid grid-cols-4 gap-4">
        <StatCard label="Disponibilité API" value="99.9%" status="good" />
        <StatCard label="Latence moyenne" value="45ms" trend="down" />
        <StatCard label="Taux d'erreur" value="0.1%" status="warning" />
        <StatCard label="Services actifs" value="12/12" status="good" />
      </div>
    </div>
  );
}

3. Différences entre expert et novice :

  • Ce que le novice rate : Journalisation d'audit, limitation de débit, gestion des erreurs conforme HIPAA
  • Ce que l'expert détecte : Stratégie d'invalidation du cache, configuration de la surveillance des performances, limites d'erreur appropriées

BARRIÈRES DE QUALITÉ

  • Contrôle d'accès administrateur : le contrôle requireAdmin() réussit avec un administrateur, échoue avec un utilisateur régulier
  • Limitation de débit : le point d'accès renvoie 429 lorsque la limite de débit est dépassée (60 req/min par défaut)
  • Journalisation d'audit : l'action d'administration est enregistrée dans la table auditLog avec le type d'action correct
  • Performance de référence : l'onglet se charge en <2 secondes avec un volume de données réaliste
  • Conformité HIPAA : aucune PHI exposée dans les messages d'erreur ou les sorties de débogage
  • Validation des données : les requêtes invalides renvoient des erreurs 400 appropriées avec des messages sécurisés
  • Comportement du cache : les données sont mises à jour dans les 30 secondes suivant les modifications du backend
  • Limites d'erreur : l'interface utilisateur gère correctement les échecs d'API sans planter
  • Responsive mobile : la disposition de l'onglet fonctionne sur les écrans de taille tablette (768px+)
  • Mises à jour en temps réel : l'actualisation automatique fonctionne sans fuite de mémoire pendant plus de 10 minutes

LIMITES D'UTILISATION

N'utilisez PAS cette compétence pour :

  • Fonctionnalités destinées aux utilisateurs externes → Utiliser frontend-development à la place
  • Flux d'authentification / de connexion → Utiliser auth-security à la place
  • Modifications de schéma de base de données → Utiliser database-operations à la place
  • Systèmes d'email / notification → Utiliser communications à la place
  • Configuration de la limitation de débit de l'API → Utiliser backend-api à la place
  • Configuration de la conformité HIPAA → Utiliser security-compliance à la place
  • Optimisation des performances → Utiliser optimization à la place

Déléguer à d'autres compétences lorsque :

  • Ajout de fonctionnalités publiques pour les utilisateurs → frontend-development
  • Modification de l'authentification des utilisateurs → auth-security
  • Création de nouveaux points d'accès API pour usage externe → backend-api
  • Mise en place d'infrastructure de surveillance → devops-infrastructure

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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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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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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