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curiositech/windags-skills

洞察、リフレーミング、矛盾、行き詰まり、異常に基づく問題解決に使用します。努力を重ねても効果がない場合に有効です。ルーチン最適化、エラー訂正、解決経路が明確なタスクには使用しません。

windags-skills とは?

このスキルは、従来のパズルタスクではなく、実際の業務における洞察(インサイト)の出現メカニズムに焦点を当てています。Gary Klein と Andrea Jarosz の研究に基づき、矛盾、接続、行き詰まり、緩やかな蓄積という4つの主要な洞察経路を特定し、それに応じた問題解決アプローチを提供します。特に、従来の方法では解決できない複雑な問題や、フレームそのものが誤っている可能性がある状況で有用です。このスキルは、フレーム障害と実行障害を区別し、リスクのあるアンカー(信念、カテゴリ、因果関係の仮定)を特定し、組織的な障壁を取り除くための意思決定フローを提供します。Claude Code、Cursor、Codex などのAIエージェントや開発ツールで利用でき、洞察ワークを実行ワークから明確に分離し、異常データをノイズとして排除するのではなく、証拠として扱うことを促します。

対応✓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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ドキュメント

インサイト(洞察)の自然主義的研究

出典: Gary Klein と Andrea Jarosz による、実際の業務における洞察の現れ方に関する研究(パズルタスクに限定しない)。

使用すべき場合

  • ユーザーがドメインを既に理解しており、合理的な実行戦術を試したにもかかわらず行き詰まっている場合
  • 矛盾する証拠が繰り返し現れ、現在の説明がますます無理やりに感じられる場合
  • 問題が分解を必要としているのか、より深いフレーム変更を必要としているのかを判断する必要がある場合
  • 単なる確実な実行ではなく、発見を必要とするシステム、チーム、ワークフローを設計している場合
  • 組織がエラー防止には優れているが、新しい理解を生み出すのが苦手な場合

使用すべきでない場合

  • ルーチン最適化、段階的改善、安定したフレーム内での単純なデバッグ
  • 明確な指標、既知の解決クラスがあり、フレーミング自体が間違っている証拠がない問題
  • 具体的な矛盾、行き詰まり、または接続のシグナルがない、一般的な「もっと創造的であれ」というコーチング

判断ポイント

  1. 問題が実行の失敗か、フレームの失敗かを判断する。現在のモデルがまだ有効であれば、実行モードを続行する。
  2. アクティブな洞察経路を特定する:矛盾、接続、絶望、緩やかな蓄積。
  3. リスクのあるアンカーを特定する。異常を理解可能にするためには、どの信念、カテゴリ、または因果関係の仮定が動く必要があるかを問う。
  4. 環境がコンプライアンス圧力、早期の文書化、または「説明してごまかす」規範によって洞察を抑制していないか確認する。

判断フロー

flowchart TD
  A[行き詰まった問題] --> B{実行失敗かフレーム失敗か?}
  B -->|実行| C[実行モードを続行]
  B -->|フレーム失敗| D{主要な洞察経路}
  D -->|矛盾| E[異常を中核的仮定に対して検証]
  D -->|接続| F[複数ケースを比較して隠れたパターンを発見]
  D -->|絶望| G[行き詰まりのもとでアンカーを再検討]
  D -->|緩やかな蓄積| H[時間をかけて弱いシグナルを追跡]
  E --> I[リスクのあるアンカーを特定]
  F --> I
  G --> I
  H --> I
  I --> J{環境がリフレーミングを抑制しているか?}
  J -->|Yes| K[さらなる分析の前に、レビュー規範を変更]
  J -->|No| L[フレームを修正して続行]

作業モデル

  • インサイトは単一のメカニズムではない。矛盾、接続、行き詰まりは異なる動きを誘発し、互換的に扱われるべきではない。
  • 矛盾作業は、異常データを、それを無視するために使われている現在のストーリーよりも潜在的に信頼できるものとして扱うことから始まる。
  • 実際の洞察はしばしば漸進的である。弱いシグナルの緩やかな蓄積は、それがフレームを変えるならば、依然として洞察作業である。
  • 専門知識は通常、資産である。なぜなら、意味のある異常に最初に気づくために必要なパターンライブラリを提供するからである。
  • エラー防止システムは、安定性、正確性、探索的なリフレーミングよりも早期の結論を優先するため、しばしば洞察を妨害する。

失敗モード

  • すべての異常をノイズ、測定誤差、または特殊ケースとして説明してごまかすこと。
  • 洞察問題を早期にサブタスクに分割し、改訂が必要なフレームそのものを固定化してしまうこと。
  • 専門知識を汚染として扱い、高品質のパターン認識の源泉として扱わないこと。
  • 劇的な「アハ!」体験を待ち、ケースを横断した証拠の緩やかな蓄積を見逃すこと。
  • リフレーミングを罰する管理構造を取り除かずに、組織に洞察の儀式を導入すること。

アンチパターンと指標(シッボレス)

  • アンチパターン: すべてのサブタスクが同じ悪いフレームを継承しているにもかかわらず、タスクをさらに分解すること。
  • アンチパターン: 実際に作業が必要な矛盾、アンカー、経路を特定せずに「創造的思考」を称賛すること。
  • 指標: アドバイスがどの信念を変えなければならないかを述べていない場合、それはおそらく動機付けトークであり、洞察支援ではない。

具体例

  • オーケストレーションエージェントがタスク分解を洗練し続けるが、真のボトルネックを見逃している場合。正しい動きは、タスクが実際に何であるかという支配的な仮定を検査することであり、サブタスクを追加することではない。
  • 安全性重視のチームが優れた監査証跡を持っているが、新たなリスクパターンを決して表面化させない場合。正しい動きは、異常レビュー時間を保護し、報告フレームに挑戦することであり、チェックリスト項目を追加することではない。

フォークガイダンス

  • 単一の行き詰まったケースで、一つのフレームが支配的であり、少数のアンカーのみをテストする必要がある場合は、プロセス内に留まる。
  • 同じ矛盾に対して独立した説明が必要で、早期の収束圧力がない場合は、競合するフレームごとに1つのサブエージェントをフォークする。

品質ゲート

  • 現在のフレームが明示的に(暗黙的ではなく)特定されていること。
  • 改訂が必要な可能性のあるアンカーが少なくとも1つ特定されていること。
  • アドバイスを与える前に、アクティブな経路が診断されていること。
  • 矛盾する証拠が証拠として扱われ、即座にノイズに格下げされていないこと。
  • 環境が組織的な場合、エラー防止体制が洞察問題とともに検討されていること。

参考文献ルーティング

  • references/three-pathways-anchor-model.md: より完全な経路の分類法とアンカーロジックが必要な場合にロードする。
  • references/contradiction-driven-insight-pathways.md: 異常が繰り返し発生し、主な課題が知識の盾を打ち破ることである場合にロードする。
  • references/gradual-insight-and-pattern-accumulation.md: シグナルが単一のイベントではなく、時間的に分散している場合にロードする。
  • references/expertise-enables-insight-not-fixation.md: 誰かが専門知識が洞察を妨げている原因だと仮定している場合にロードする。
  • references/organizational-barriers-to-insight.md: プロセス規律やコンプライアンス文化が発見を抑制しているように見える場合にロードする。
  • references/task-decomposition-for-insight-vs-execution.md: 洞察作業と通常の実行作業を分離する必要がある場合にロードする。

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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