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Conception Sonore d'Application

Décisions de conception sur le moment opportun et le type de sons à utiliser dans les applications web, mobiles et natives de bureau, ainsi que leur création avec l'IA. Couvre le vocabulaire sonore de l'interface utilisateur (confirmations, alertes, transitions, erreurs), les conventions de plateforme (iOS, macOS, Material), la création de sons avec des outils d'IA (ElevenLabs, AudioCraft, Stable Audio), l'API Web Audio pour les sons procéduraux, l'appariement haptique-audio et la psychologie des sons d'interface satisfaisants ou agaçants. Activation sur 'sons application', 'sons interface', 'son notification', 'conception sonore application', 'earcons', 'identité sonore', 'sons interaction', 'sons retour', 'audio application', 'sons satisfaisants'. PAS pour l'ingénierie audio professionnelle (utiliser sound-engineer), les sons rétro spécifiques de Windows 3.1 (utiliser win31-audio-design), la composition musicale (utiliser sound-engineer).

Qu'est-ce que Conception Sonore d'Application ?

Cette compétence spécialisée aide les développeurs et les concepteurs à prendre des décisions éclairées concernant la conception sonore des interfaces utilisateur. Elle guide sur le moment d'utiliser des sons (interactions utilisateur, événements système, retours ambiants) et sur les types de sons appropriés (confirmations, erreurs, notifications, transitions). Elle distingue les conventions des plateformes (iOS avec HIG d'Apple, Android Material Design, applications web) et fournit des instructions précises pour la génération de sons par IA avec ElevenLabs (réaliste), AudioCraft (open source) et Stable Audio (textures ambiantes). Enfin, elle explique en détail l'API Web Audio pour les sons procéduraux et l'appariement haptique-audio sur mobile, avec des exemples de code concrets. Son utilité principale est d'éviter les pièges courants : sons agaçants, sons inutiles, ou ne respectant pas les guidelines des plateformes.

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

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Documentation

Que fait Conception Sonore d'Application ?

Prend les décisions de conception concernant quand, quoi et comment les sons doivent apparaître dans les applications. Il ne s'agit pas d'ingénierie audio (c'est le domaine de sound-engineer) ni d'effets sonores rétro (c'est le domaine de win31-audio-design). Cette compétence répond à la question la plus difficile en matière de son d'interface : cette interaction devrait-elle faire du bruit ? Et si oui, quel genre ?

Quand Utiliser

À utiliser pour :

  • Décider quelles interactions dans une application web ou mobile doivent avoir un retour sonore
  • Sélectionner les caractéristiques sonores appropriées pour les notifications, confirmations, erreurs
  • Créer des sons d'interface générés par IA avec ElevenLabs, AudioCraft ou Stable Audio
  • Implémenter des sons procéduraux avec l'API Web Audio
  • Associer le retour haptique à l'audio sur iOS/Android
  • Établir une identité sonore de marque pour un produit
  • Auditer la conception sonore existante d'une application pour déterminer son caractère agaçant ou utile

Ne PAS utiliser pour :

  • Mixage/mastering audio professionnel -> utiliser sound-engineer
  • Sons système thématiques Windows 3.1 -> utiliser win31-audio-design
  • Composition musicale ou bande sonore -> utiliser sound-engineer
  • Audio de lecteur d'écran d'accessibilité -> utiliser accessibility-expert
  • Systèmes audio de jeu (audio positionnel 3D, musique dynamique) -> utiliser sound-engineer

La Question Fondamentale : Ce Fait Devrait-il Produire un Son ?

L'interaction nécessite-t-elle un RETOUR ?
|
+-- Action initiée par l'utilisateur (appui, clic, envoi) ?
|   +-- Le résultat est-il visible à l'écran ?
|   |   +-- OUI et évident --> Le son est OPTIONNEL (souvent ignoré)
|   |   +-- OUI mais subtil --> Le son AIDE (confirmation douce)
|   |   +-- NON (processus en arrière-plan) --> Son RECOMMANDÉ
|   +-- L'action est-elle destructive ?
|       +-- OUI --> Son RECOMMANDÉ (ton d'avertissement distinct)
|       +-- NON --> Son OPTIONNEL
|
+-- Événement initié par le système (notification, alerte) ?
|   +-- L'utilisateur est-il dans l'application ?
|   |   +-- OUI --> Son subtil dans l'application
|   |   +-- NON --> Son de notification (suivre les conventions OS)
|   +-- Est-ce urgent ?
|       +-- OUI --> Son plus urgent/attirant l'attention
|       +-- NON --> Peut être silencieux ou ambiant
|
+-- Ambiant/atmosphérique (état d'arrière-plan) ?
    +-- L'application bénéficie-t-elle d'une présence ? --> Ambiant subtil
    +-- L'utilisateur travaille-t-il/est-il concentré ? --> SILENCE

Le Vocabulaire Sonore de l'Interface

Chaque application a besoin de sons de ces catégories. Toutes les catégories ne sont pas obligatoires — la plupart des applications ont besoin de 3 à 5 sons.

Niveau 1 : Essentiel (La Plupart des Applications en Ont Besoin)

Type de SonObjectifCaractèreDuréeExemple
ConfirmationAction réussieAigu, montant100-300msMessage envoyé Slack
ErreurAction échouéeGrave, plat ou descendant200-400msÉchec de validation formulaire
NotificationNouvelles informations arrivéesDistinctif, énergie moyenne300-600msMessage entrant Slack

Niveau 2 : Raffinement (Applications Qui Soignent)

Type de SonObjectifCaractèreDuréeExemple
TransitionNavigation entre les vuesSifflement ou tapotement subtil50-150msTourne-page iOS
BasculeChangement d'état binaireClic ou claquement net50-100msInterrupteur on/off
SurvolRetour au survol de la sourisTic à peine audible20-50msSurvol d'élément de menu
SélectionÉlément choisi dans une listePop ou pincement doux50-150msSélection dans une liste déroulante
SuppressionSuppression destructiveBruit sourd ou sifflement creux150-300msAction de mise à la corbeille

Niveau 3 : Enchantement (Applications Avec de la Personnalité)

Type de SonObjectifCaractèreDuréeExemple
AccomplissementÉtape importante atteinteMusical, festif500ms-2sLeçon terminée Duolingo
AmbiantPrésence en arrière-planEn boucle, atmosphériqueContinuNoisli, application Forest
Identité SonoreOuverture/fermeture de l'applicationIconique, mémorable500ms-1.5sTa-dum de Netflix
Œuf de PâquesPlaisir cachéLudique, inattenduVariableRécompense code Konami

Conventions de Plateforme

Apple (iOS / macOS)

Les HIG d'Apple imposent des comportements audio spécifiques :

  • Les sons système sont sacrés : Ne jamais remplacer ou modifier les sons d'alerte système
  • Respecter le commutateur silencieux : Si le commutateur physique est sur silencieux, vos sons d'application S'ARRÊTENT (sauf pour la lecture multimédia)
  • Les catégories de session audio sont importantes :
    • ambient — se mélange à d'autres contenus audio, respecte le commutateur silencieux
    • soloAmbient — réduit au silence les autres contenus audio, respecte le commutateur silencieux
    • playback — ignore le commutateur silencieux (pour les applications multimédia UNIQUEMENT)
  • Les haptiques s'associent aux sons : Utiliser UIImpactFeedbackGenerator avec l'audio

Caractéristiques Sonores d'Apple :

  • Ondes sinusoïdales pures et tonalités filtrées
  • Harmoniques minimales (pur, pas bourdonnant)
  • Décroissance courte (les sons ne persistent pas)
  • Volume cohérent par rapport aux sons système
// iOS : Jouer un son système
import AudioToolbox
AudioServicesPlaySystemSound(1057) // Clic de clavier standard

// iOS : Haptique + son personnalisé
let generator = UIImpactFeedbackGenerator(style: .light)
generator.impactOccurred()
// Jouer votre son personnalisé simultanément

Material Design (Android)

Les principes de conception sonore de Google :

  • Fonctionnel d'abord : Le son doit informer, pas décorer
  • Subtil par défaut : Les sons d'interface doivent être plus silencieux que le contenu multimédia
  • Haptique d'abord sur Android : Préférer le retour haptique ; ajouter du son uniquement lorsque l'haptique est insuffisant
  • Son ACTIVÉ uniquement lorsqu'il est significatif : L'état par défaut doit être silencieux pour la plupart des interactions

Caractéristiques Sonores de Material :

  • Sons percussifs courts et nets
  • Contenu harmonique subtil (pas d'ondes sinusoïdales pures)
  • Légèrement plus chaud que Apple (plus de fréquences moyennes)
  • Conçus pour fonctionner sur des haut-parleurs de téléphone de qualité inférieure

Applications Web

Le web a les conventions sonores les PLUS FAIBLES, ce qui signifie plus de liberté mais aussi plus de risques d'agacement.

  • Ne jamais lancer un son automatiquement — les navigateurs le bloquent et les utilisateurs le détestent
  • Exiger d'abord un geste de l'utilisateur : L'API Web Audio nécessite une interaction de l'utilisateur avant de jouer
  • Fournir un contrôle du volume : Toujours permettre à l'utilisateur de couper le son ou de l'ajuster
  • Considérer les utilisateurs de casque : Ce qui sonne bien sur des haut-parleurs d'ordinateur portable peut être dérangeant sur un casque

Créer des Sons avec l'IA

Effets Sonores ElevenLabs

Idéal pour : Des sons d'interface réalistes de haute qualité avec des descriptions de caractères spécifiques.

# Générer un signal de confirmation
curl -X POST "https://api.elevenlabs.io/v1/sound-generation" \
  -H "xi-api-key: VOTRE_CLÉ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Signal montant court et lumineux, numérique, onde sinusoïdale pure, 200ms, son de confirmation d\"interface",
    "duration_seconds": 0.5
  }'

Invites efficaces pour ElevenLabs :

  • Confirmation : "Signal court à deux notes montantes et lumineuses, numérique pur, chaleureux, 200ms"
  • Erreur : "Bruit sourd grave avec léger bourdonnement, numérique, 300ms, pas dur"
  • Notification : "Mélodie douce de xylophone à trois notes, amicale, 400ms"
  • Bascule : "Clic mécanique net, interrupteur en plastique, 50ms"
  • Suppression : "Sifflement creux doux descendant, 200ms"
  • Accomplissement : "Arpège ascendant lumineux, pétillant, festif, 1 seconde"

Meta AudioCraft (Open Source)

Idéal pour : Les développeurs qui souhaitent un contrôle total et aucun coût d'API.

from audiocraft.models import AudioGen
from audiocraft.data.audio import audio_write

model = AudioGen.get_pretrained('facebook/audiogen-medium')
model.set_generation_params(duration=0.5)

# Générer des sons d'interface
descriptions = [
    "court bip de confirmation numérique, hauteur ascendante, pur",
    "bourdonnement d'erreur grave, bref, pas dur, numérique",
    "signal de notification doux, deux notes, agréable",
]

wav = model.generate(descriptions)
for i, w in enumerate(wav):
    audio_write(f'ui_sound_{i}', w.cpu(), model.sample_rate)

Stable Audio Open

Idéal pour : Les sons ambiants plus longs, les textures de fond, les identités sonores de marque.

import torch
from stable_audio_tools import get_pretrained_model
from stable_audio_tools.inference.generation import generate_diffusion_cond

model, model_config = get_pretrained_model("stabilityai/stable-audio-open-1.0")

# Générer un fond ambiant
conditioning = [{
    "prompt": "texture numérique ambiante calme, bourdonnement grave chaleureux, adapté à un fond d'application de productivité, en boucle",
    "seconds_total": 10
}]

Liste de Contrôle de Post-Traitement

Les sons générés par IA nécessitent un nettoyage avant d'être expédiés :

  1. Supprimer le silence — éliminer le temps mort au début et à la fin
  2. Normaliser le volume — tous les sons d'interface doivent avoir une intensité perçue cohérente
  3. Fondu d'entrée/sortie — un fondu de 5 à 10 ms évite les artefacts de clic
  4. Compresser la plage dynamique — les sons d'interface doivent avoir un volume cohérent
  5. Exporter en WAV (pour natif) ou OGG/MP3 (pour le web, moins de 50 Ko par son)
  6. Tester sur les haut-parleurs cibles — les haut-parleurs de téléphone coupent les fréquences en dessous de 200 Hz

API Web Audio : Sons Procéduraux

Pour les applications web, générer des sons de manière procédurale élimine complètement le besoin de fichiers audio. Des fichiers plus petits, une disponibilité instantanée.

class UISound {
  private ctx: AudioContext | null = null;

  private getContext(): AudioContext {
    if (!this.ctx) {
      this.ctx = new AudioContext();
    }
    return this.ctx;
  }

  /** Confirmation ascendant lumineuse */
  confirm(): void {
    const ctx = this.getContext();
    const osc = ctx.createOscillator();
    const gain = ctx.createGain();

    osc.connect(gain);
    gain.connect(ctx.destination);

    osc.type = 'sine';
    osc.frequency.setValueAtTime(600, ctx.currentTime);
    osc.frequency.linearRampToValueAtTime(900, ctx.currentTime + 0.15);

    gain.gain.setValueAtTime(0.15, ctx.currentTime);
    gain.gain.exponentialRampToValueAtTime(0.001, ctx.currentTime + 0.2);

    osc.start(ctx.currentTime);
    osc.stop(ctx.currentTime + 0.2);
  }

  /** Ton d'erreur descendant grave */
  error(): void {
    const ctx = this.getContext();
    const osc = ctx.createOscillator();
    const gain = ctx.createGain();

    osc.connect(gain);
    gain.connect(ctx.destination);

    osc.type = 'triangle';
    osc.frequency.setValueAtTime(400, ctx.currentTime);
    osc.frequency.linearRampToValueAtTime(200, ctx.currentTime + 0.3);

    gain.gain.setValueAtTime(0.12, ctx.currentTime);
    gain.gain.exponentialRampToValueAtTime(0.001, ctx.currentTime + 0.35);

    osc.start(ctx.currentTime);
    osc.stop(ctx.currentTime + 0.35);
  }

  /** Clic subtil pour les bascules et sélections */
  click(): void {
    const ctx = this.getContext();
    const osc = ctx.createOscillator();
    const gain = ctx.createGain();

    osc.connect(gain);
    gain.connect(ctx.destination);

    osc.type = 'square';
    osc.frequency.setValueAtTime(800, ctx.currentTime);

    gain.gain.setValueAtTime(0.08, ctx.currentTime);
    gain.gain.exponentialRampToValueAtTime(0.001, ctx.currentTime + 0.05);

    osc.start(ctx.currentTime);
    osc.stop(ctx.currentTime + 0.05);
  }

  /** Mélodie de notification à trois notes */
  notify(): void {
    const ctx = this.getContext();
    const notes = [523, 659, 784]; // C5, E5, G5

    notes.forEach((freq, i) => {
      const osc = ctx.createOscillator();
      const gain = ctx.createGain();
      osc.connect(gain);
      gain.connect(ctx.destination);

      osc.type = 'sine';
      osc.frequency.setValueAtTime(freq, ctx.currentTime);

      const start = ctx.currentTime + i * 0.12;
      gain.gain.setValueAtTime(0, start);
      gain.gain.linearRampToValueAtTime(0.12, start + 0.02);
      gain.gain.exponentialRampToValueAtTime(0.001, start + 0.15);

      osc.start(start);
      osc.stop(start + 0.15);
    });
  }
}

// Utilisation
const sound = new UISound();
document.querySelector('#submit')?.addEventListener('click', () => sound.confirm());

Appariement Haptique-Audio (Mobile)

Sur mobile, l'haptique et l'audio doivent être conçus comme une UNITÉ. L'haptique arrive en premier (retour physique immédiat), le son arrive en second (confirmation et caractère).

Guide d'Appariement

InteractionHaptiqueSonTiming
Appui sur boutonImpact légerClic courtSimultané
InterrupteurImpact moyenClaquement netHaptique 10ms avant le son
Pull-to-refreshTic de sélection pendant le tirage ; notification à la finSon d'étirement subtil ; signal de confirmationHaptique précède de 20ms
Balayage de suppressionImpact fort au seuilSifflement creuxHaptique au point d'engagement
Appui longContinu rigideBourdonnement grave montantHaptique commence avec le son
SuccèsMotif de succès (triple tape)Arpège ascendantAligné sur le rythme

Implémentation iOS

import UIKit
import AVFoundation

class FeedbackManager {
    static let shared = FeedbackManager()

    private let lightImpact = UIImpactFeedbackGenerator(style: .light)
    private let mediumImpact = UIImpactFeedbackGenerator(style: .medium)
    private let heavyImpact = UIImpactFeedbackGenerator(style: .heavy)
    private let notificationFeedback = UINotificationFeedbackGenerator()

    func tapConfirm() {
        lightImpact.impactOccurred()
        SoundPlayer.play(.confirm)
    }

    func errorShake() {
        notificationFeedback.notificationOccurred(.error)
        SoundPlayer.play(.error)
    }

    func deleteCommit() {
        heavyImpact.impactOccurred()
        SoundPlayer.play(.delete)
    }
}

La Psychologie des Sons Satisfaisants

Pourquoi certains sons d'interface semblent "justes" et d'autres "bon marché" :

Propriétés des Sons Satisfaisants

PropriétéPourquoi ça MarcheExemple
La hauteur monteSignale le progrès, l'optimisme, l'achèvementLes signaux de confirmation MONTENT
Décroissance courteSemble réactif et contrôléSons de menu Nintendo
Richesse harmoniqueSemble organique et chaleureuxSon "cognement" de Slack
Volume cohérentSemble professionnel et prévisibleSons système Apple
Alignement rythmiqueSemble intentionnel et conçuCompteur de séquence Duolingo

Propriétés des Sons Agaçants

PropriétéPourquoi ça ÉnerveÀ Éviter
Répétitif sans variationLes humains s'habituent, puis sont irritésLe même son exact 100 fois/jour
Trop fort par rapport au contexteInterrompt la concentration

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).

curiositech/windags-skills

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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