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API ドキュメント生成ツール (curiositech/windags-skills)

既存のルートハンドラーコードから、OpenAPI 3.0/3.1 仕様、TypeScript クライアント型、curl の使用例を自動生成します。Express、Next.js API ルート、Fastify、Hono に対応。

windags-skills) とは?

このスキルは、既存のルートハンドラーコードを解析し、実際の実装に基づいて API ドキュメントを自動生成する強力なツールです。Express、Next.js(App Router / Pages Router)、Fastify、Hono といった主要な Node.js フレームワークに対応しており、ルート定義の抽出、リクエスト/レスポンススキーマの推論、認証要件のトレース、レート制限の検出、エラーレスポンスのカタログ化を自動で行います。生成物は OpenAPI 3.0/3.1 仕様書(YAML)、TypeScript 型定義ファイル、curl の実行例スクリプト、そしてドキュメント化された/未ドキュメントのルートレポートです。スキーマは Zod や TypeScript の型定義、JSDoc コメントなどを優先的に利用し、明示的なスキーマがない場合はコードの使用方法から推論します(その場合は `x-inferred: true` フラグを付与)。OpenAPI 仕様のリント、TypeScript 型のコンパイルチェック、前回コミットとの差分検出といった品質チェック機能も内蔵しており、CI パイプラインに組み込んでドキュメントの鮮度を保つことができます。「API ドキュメントを生成」「コードから OpenAPI」「エンドポイントを文書化」といった自然言語のアクティベーショントリガーに反応します。

対応~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/api-documentation-generator

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ドキュメント

API ドキュメントジェネレーター

既存のルートハンドラーコードから API ドキュメントを抽出します。ソースコードを読み取り、スキーマを推論し、OpenAPI 仕様、TypeScript 型、実行可能な curl の例を生成します。これは設計意図からではなく、実際の実装から生成されます。

アクティベーショントリガー

アクティベーション対象: "API ドキュメントを生成", "コードから OpenAPI", "エンドポイントを文書化", "API リファレンス", "Swagger 生成", "エンドポイントドキュメント", "API 型を作成", "API の curl 例"

対象外: API のゼロからの設計 --> api-architect | ソースコードなしでの OpenAPI 作成 --> openapi-spec-writer | API テスト --> test-automation-expert

コア機能

  • Express、Next.js App Router、Next.js Pages API ルート、Fastify、Hono ハンドラーからルート定義を抽出
  • TypeScript 型、Zod スキーマ、またはランタイムバリデーションからリクエスト/レスポンススキーマを推論
  • 正確なパスパラメータ、クエリ文字列、リクエストボディを含む OpenAPI 3.0/3.1 仕様を生成
  • 実際の API コントラクトに一致する TypeScript 型定義を生成
  • すべてのエンドポイントに対して、現実的なサンプルデータを使用した curl の例を作成
  • ミドルウェアチェーンをトレースして認証要件を文書化
  • レート制限設定を特定し、エンドポイントごとの制限を文書化
  • ハンドラー内の throw/return パターンを分析してエラーレスポンスをカタログ化
  • 未ドキュメントのエンドポイント(存在するが JSDoc やスキーマがないルート)を検出

フレームワーク検出

生成を開始する前に、フレームワークを特定します。抽出戦略はフレームワークによって大きく異なります。

Express / Express 類似フレームワーク

シグナル: app.get(), router.post(), express.Router()
ルートソース: app._router.stack または明示的なルーターファイル
ミドルウェアチェーン: 認証検出には app.use() の順序が重要

ルート登録パターンを探します:

  • router.get('/users/:id', authenticate, getUser) -- ハンドラーの前のミドルウェアは認証が必要であることを意味します
  • app.use('/api/v1', rateLimiter({ max: 100 }), apiRouter) -- レート制限がサブツリーに適用されます

Next.js App Router

シグナル: GET, POST, PUT, DELETE, PATCH をエクスポートする route.ts ファイル
ルートソース: app/api/ のファイルシステム規則
ミドルウェアチェーン: ディレクトリ境界の middleware.ts

パスパラメータはフォルダー名から取得されます: app/api/users/[id]/route.ts --> /api/users/{id}

Next.js Pages API ルート

シグナル: デフォルトエクスポートハンドラーを持つ pages/api/**/*.ts
ルートソース: ファイルシステム規則
メソッドルーティング: ハンドラー内の req.method スイッチ

Fastify

シグナル: fastify.get(), fastify.route(), ルートオプションの schema プロパティ
ルートソース: fastify.register() によるプラグイン登録
スキーマ: Fastify ルートはしばしば JSON Schema を宣言しているため、抽出して変換します

Fastify は、ルートが頻繁に独自のスキーマを宣言するため、最も文書化が容易なフレームワークです。推論する前に、既存の schema.body、schema.response、schema.querystring を優先的に抽出します。

Hono

シグナル: app.get(), app.post(), Hono(), zValidator()
ルートソース: Hono インスタンスのメソッドチェーン
バリデーション: zValidator ミドルウェアを介した zod ベース

zValidator を使用する Hono は、Zod スキーマを直接提供します。Zod --> JSON Schema --> OpenAPI スキーマに変換します。

抽出プロセス

ステップ 1: ルートの発見

プロジェクト内のルート登録をスキャンします。単一のエントリーポイントに依存しないでください。フレームワークはルートを複数のファイルに分割することがよくあります。

# Express: ルーターファイルを見つける
grep -rl "express.Router\|app.get\|app.post\|router\." src/ --include="*.ts" --include="*.js"

# Next.js App Router: ルートハンドラーを見つける
find src/app/api -name "route.ts" -o -name "route.js"

# Next.js Pages: API ルートを見つける
find src/pages/api -name "*.ts" -o -name "*.js"

# Fastify: ルート登録を見つける
grep -rl "fastify\.\(get\|post\|put\|delete\|route\)" src/ --include="*.ts"

# Hono: ルート定義を見つける
grep -rl "app\.\(get\|post\|put\|delete\|patch\)" src/ --include="*.ts"

ステップ 2: スキーマの抽出

各ルートについて、リクエストとレスポンスの形状を特定します。

スキーマソースの優先順位:

  1. 明示的な Zod/Joi/Yup バリデーションスキーマ(最も信頼性が高い)
  2. リクエスト/レスポンスに対する TypeScript 型アノテーション
  3. JSON Schema 宣言(Fastify)
  4. JSDoc @param / @returns アノテーション
  5. レスポンス構築からのランタイム推論(最も信頼性が低い -- 概算としてフラグを立てる)

ランタイム推論(オプション 5)を使用する場合、OpenAPI 出力で常にスキーマに x-inferred: true のマークを付け、コンシューマーが不完全である可能性があることを認識できるようにします。

ステップ 3: 認証のトレース

各ルートのミドルウェアチェーンをウォークスルーし、認証要件を決定します:

  • 認証ミドルウェアなし: security: [](公開)としてマーク
  • Bearer トークンミドルウェア: security: [{ bearerAuth: [] }] としてマーク
  • API キーミドルウェア: security: [{ apiKeyAuth: [] }] としてマーク
  • セッション/クッキー認証: security: [{ cookieAuth: [] }] としてマーク
  • 複数の認証オプション: セキュリティ配列にすべてを代替案としてリストアップ

ステップ 4: エラーのカタログ化

各ハンドラーを読み取り、すべてのエラーレスポンスをリストアップします:

  • res.status(400).json(...) または throw new BadRequestError(...) --> 400 レスポンススキーマ
  • res.status(401) --> 401(明示的な throw がなくても認証ミドルウェアが存在する場合に含める)
  • res.status(404) --> 404
  • res.status(409) --> 409(競合、作成操作で一般的)
  • res.status(422) --> 422(バリデーション失敗)
  • res.status(429) --> 429(レート制限、レートリミッターミドルウェアが検出された場合に含める)
  • res.status(500) --> 500(可能性として常に含める)

ステップ 5: 出力の生成

3 つのアーティファクトを生成します:

  1. OpenAPI 仕様(YAML、JSON ではない -- より読みやすく、差分を取りやすい)
  2. TypeScript 型(すべてのリクエスト/レスポンス型を含むスタンドアロンの .d.ts ファイル)
  3. curl の例(エンドポイントごとに 1 つ、ヘッダーとサンプルペイロード付き)

決定ポイント

コードベースにバリデーションスキーマがない場合

ハンドラーが Zod/Joi バリデーションなしで生の req.body を受け入れている場合、使用法から型を推論する必要があります。以下のものを探します:

  • プロパティアクセスパターン: req.body.name、req.body.email --> { name: string, email: string }
  • 分割代入: const { name, email } = req.body --> 同じ推論
  • データベース挿入呼び出し: db.users.create({ name: body.name }) --> 可能であれば DB スキーマを相互参照

情報レベルで x-schemas-inferred: true の警告で仕様全体にフラグを立てます。

ルートが動的パスセグメントを使用する場合

  • Express: :id --> OpenAPI {id}
  • Next.js: [id] --> OpenAPI {id}
  • Next.js キャッチオール: [...slug] --> OpenAPI {slug}(配列動作に関する注意付き)
  • Fastify: :id --> OpenAPI {id}
  • Hono: :id --> OpenAPI {id}

レスポンス形状がステータスコードによって異なる場合

各ステータスコードを独自のスキーマで文書化します。200 と 201 が異なる場合は、それらを 1 つのスキーマにマージしないでください。一般的なパターン:

responses:
  '200':
    description: ユーザーが見つかりました
    content:
      application/json:
        schema:
          $ref: '#/components/schemas/User'
  '404':
    description: ユーザーが見つかりません
    content:
      application/json:
        schema:
          $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'

レート制限がエンドポイントごとに異なる場合

OpenAPI 拡張機能を使用してレート制限を文書化します:

x-rate-limit:
  requests: 100
  window: 60s
  scope: per-api-key

レートリミッターがグローバル(アプリレベルで 1 回適用)の場合は、トップレベルの info セクションに文書化します。ルートごとの場合は、各操作に文書化します。

TypeScript 型生成

OpenAPI 仕様と正確に一致する型を生成します。コードベースでブランド型が使用されている場合は、ID にブランド型を使用します。

// OpenAPI 仕様から生成 -- 手動で編集しないでください

export interface CreateUserRequest {
  name: string;
  email: string;
  role?: 'admin' | 'member' | 'viewer';
}

export interface CreateUserResponse {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
  role: 'admin' | 'member' | 'viewer';
  createdAt: string; // ISO 8601
}

export interface ErrorResponse {
  error: {
    code: string;
    message: string;
    details?: Array<{
      field: string;
      issue: string;
    }>;
  };
}

export interface PaginatedResponse<T> {
  data: T[];
  meta: {
    page: number;
    perPage: number;
    total: number;
    hasMore: boolean;
  };
}

Curl 例の生成

エンドポイントごとに 1 つの curl を生成します。現実的だが明らかに偽のデータを使用します。

# GET /api/users/:id -- 単一ユーザーの取得
curl -X GET https://api.example.com/api/users/usr_abc123 \
  -H "Authorization: Bearer sk_test_..." \
  -H "Accept: application/json"

# POST /api/users -- 新規ユーザーの作成
curl -X POST https://api.example.com/api/users \
  -H "Authorization: Bearer sk_test_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Ada Lovelace",
    "email": "[email protected]",
    "role": "member"
  }'

# GET /api/users -- ページネーション付きユーザー一覧
curl -X GET "https://api.example.com/api/users?page=1&perPage=20&role=admin" \
  -H "Authorization: Bearer sk_test_..." \
  -H "Accept: application/json"

curl 例のルール:

  • 常に完全な URL を含める(ベースとして https://api.example.com を使用)
  • 必要なヘッダーをすべて含める
  • リクエストボディにはフォーマットされた JSON で -d を使用する
  • クエリパラメータを含む URL は引用符で囲む
  • GET でも HTTP メソッドを明示的に表示する
  • 認証トークンには sk_test_... を使用する(明らかに偽)
  • "string" や "test" ではなく、現実的なフィールド値を使用する

アンチパターン

1. 理想的な API の文書化

症状: 仕様がコードにまだ存在しないエンドポイントを記述している 修正: コードが実際に実装しているもののみを文書化する。計画されたエンドポイントがコメントや仕様ファイルにあってもハンドラーにない場合は、それを除外する。

2. ミドルウェアの副作用の無視

症状: ドキュメントではエンドポイントが公開とされているが、実際には親ミドルウェアを通じて認証が必要である 修正: アプリルートからハンドラーまでの完全なミドルウェアチェーンをトレースする。ルート定義より上の router.use(auth) は、その下のすべてのルートで認証が必要であることを意味する。

3. リクエストボディ形状の推測

症状: バリデーションがないため、req.body を any または object として文書化している 修正: 使用法(プロパティアクセス、分割代入、データベース呼び出し)から推論する。x-inferred: true としてマークする。Zod バリデーションの追加を推奨する。

4. フラットなエラードキュメント

症状: すべてのエンドポイントが詳細なしで同じ汎用的な「400 Bad Request」をリストアップしている 修正: 各ハンドラーのエラーパスを読み取る。返される特定のエラーコードとメッセージを文書化する。異なるバリデーション失敗は異なるサンプルレスポンスを表示する必要がある。

5. 古くなった生成ドキュメント

症状: 仕様が一度生成された後、コードの変更に伴って更新されていない 修正: 既知のパス(docs/openapi.yaml)に生成する。再生成してコミットされた仕様と差分を取る CI チェックを追加する。それらが乖離した場合、ビルドを失敗させる。

6. ページネーションドキュメントの欠落

症状: リストエンドポイントがページネーションのクエリパラメータスキーマなしで文書化されている 修正: ハンドラーが page、limit、cursor、offset、または類似のパラメータをサポートしている場合、デフォルト値と最大値とともに文書化する。

7. 未文書のファイルアップロード

症状: multipart/form-data エンドポイントが JSON として文書化されている 修正: multer、formidable、busboy、またはフレームワークネイティブのファイル処理を検出する。適切なバイナリスキーマで multipart/form-data コンテンツタイプを使用する。

品質チェックリスト

[ ] コードベースのすべてのルートハンドラーに対応する OpenAPI 操作がある
[ ] パスパラメータがコードと仕様で一致している(:id と {userId} の不一致がない)
[ ] リクエストボディスキーマがすべての必須フィールドとオプションフィールドをカバーしている
[ ] レスポンススキーマが実際の JSON 構造と一致している(ハンドラーの戻り値を読んで確認)
[ ] 認証要件がミドルウェアチェーン分析と一致している
[ ] レート制限情報がレート制限ミドルウェアが存在する場所に文書化されている
[ ] エラーレスポンスがハンドラー内の実際の throw/return ステートメントからカタログ化されている
[ ] curl の例が実行中のインスタンスに対して正常に実行される
[ ] TypeScript 型がエラーなくコンパイルされる
[ ] 未文書の x-inferred スキーマがない(フラグが立てられた各スキーマには適切なバリデーションのための TODO がある)
[ ] ページネーションパラメータがデフォルト値と最大値とともに文書化されている
[ ] ファイルアップロードエンドポイントが multipart/form-data コンテンツタイプを使用している
[ ] OpenAPI 仕様が spectral または swagger-cli lint で検証される
[ ] 生成された仕様が CI 差分チェックのために既知のパスにコミットされている

出力アーティファクト

  1. docs/openapi.yaml -- 完全な OpenAPI 3.0/3.1 仕様
  2. docs/api-types.d.ts -- すべてのリクエスト/レスポンス形状に対する TypeScript 型定義
  3. docs/api-examples.sh -- すべてのエンドポイントに対する実行可能な curl 例
  4. docs/api-coverage.md -- 文書化されたルートと文書化されていないルートのレポート

バリデーション

# 生成された OpenAPI 仕様をリント
npx @stoplight/spectral-cli lint docs/openapi.yaml

# 仕様構造を検証
npx swagger-cli validate docs/openapi.yaml

# TypeScript クライアントを生成して型がコンパイルされることを確認
npx openapi-typescript docs/openapi.yaml -o /tmp/api-check.d.ts
tsc --noEmit /tmp/api-check.d.ts

# 最後にコミットされた仕様との差分(CI チェック)
diff <(cat docs/openapi.yaml) <(npx tsx scripts/generate-api-docs.ts --stdout) && echo "仕様は最新です" || echo "仕様が古くなっています"

対象: OpenAPI 生成 | TypeScript 型抽出 | Curl 例作成 | 認証ドキュメント | レート制限ドキュメント | エラーコードカタログ化

併用: api-architect(設計から先に、後で文書化)| openapi-spec-writer(手動作成)| test-automation-expert(生成された仕様に対するコントラクトテスト)

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.

curiositech/windags-skills

Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

curiositech/windags-skills

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