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アプリサウンドデザイン

Webアプリ、モバイルアプリ、デスクトップネイティブアプリで、いつ、どのようなサウンドを使うべきか、そしてAIを使ってそれらを作成する方法についての設計判断を提供します。UIサウンド語彙(確認、アラート、遷移、エラー)、プラットフォーム規約(iOS、macOS、Material)、AIツール(ElevenLabs、AudioCraft、Stable Audio)によるサウンド作成、Web Audio APIによる手続き型サウンド、触覚-音声ペアリング、満足感のあるUIサウンドと不快なUIサウンドの心理学をカバーします。

アプリサウンドデザイン とは?

このスキルは、プロフェッショナルなオーディオエンジニアリング(sound-engineer)やレトロなサウンドデザイン(win31-audio-design)とは一線を画し、アプリケーションにおけるUIサウンドの設計判断に特化しています。主に、音声フィードバックが必要なインタラクションを判断するための決定木を提供し、確認、エラー、通知などの必須サウンドから、トランジションや達成感などのデライトサウンドに至るまで、包括的なUIサウンド語彙をカバーします。iOS、macOS、Material Designのプラットフォーム規約に沿ったサウンド特性や実装方法を解説し、ElevenLabs、Meta AudioCraft、Stable AudioといったAIツールを使用したサウンド生成の具体的なコード例も提供します。また、Web Audio APIを用いた手続き型サウンド生成のTypeScript実装、モバイル向けの触覚-音声ペアリングガイド、そして満足感のあるサウンドと不快なサウンドの心理学的特性も詳述しており、開発者はこれらを基に一貫性のあるプロフェッショナルなサウンド体験を構築できます。

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

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ドキュメント

アプリサウンドデザイン は何をしますか?

アプリケーションにおいて、いつ、どのような、どのようにサウンドを表示すべきかについて設計判断を下します。これはオーディオエンジニアリング(sound-engineer)やレトロな効果音(win31-audio-design)に関するものではありません。このスキルは、UIサウンドにおける最も難しい疑問、「このインタラクションはそもそも音を鳴らすべきか?」そして、もし鳴らすならどんな音か、という問いに答えます。

使用するタイミング

使用するケース:

  • Webアプリやモバイルアプリのどのインタラクションに音声フィードバックを付与するかの判断
  • 通知、確認、エラーに適したサウンド特性の選択
  • ElevenLabs、AudioCraft、Stable Audioを使用したAI生成UIサウンドの作成
  • Web Audio APIを使用した手続き型サウンドの実装
  • iOS/Androidでの触覚フィードバックと音声のペアリング
  • 製品の音響ブランド・アイデンティティの確立
  • アプリの既存サウンドデザインの、不快感と有用性の観点からの監査

使用しないケース:

  • プロフェッショナルなオーディオミキシング/マスタリング -> sound-engineerを使用
  • Windows 3.1テーマのシステムサウンド -> win31-audio-designを使用
  • 音楽作曲やサウンドトラック -> sound-engineerを使用
  • アクセシビリティのスクリーンリーダー音声 -> accessibility-expertを使用
  • ゲーム用オーディオシステム(3D位置オーディオ、動的音楽) -> sound-engineerを使用

根本的な問い:これは音を鳴らすべきか?

インタラクションにフィードバックは必要か?
|
+-- ユーザーが開始したアクション(タップ、クリック、送信)?
|   +-- 結果が画面上で見えるか?
|   |   +-- はい、かつ明らか --> サウンドはオプション(多くの場合スキップ)
|   |   +-- はい、だが微妙 --> サウンドは役立つ(穏やかな確認音)
|   |   +-- いいえ(バックグラウンド処理) --> サウンド推奨
|   +-- アクションは破壊的か?
|       +-- はい --> サウンド推奨(明確な警告音)
|       +-- いいえ --> サウンドはオプション
|
+-- システムが開始したイベント(通知、アラート)?
|   +-- ユーザーはアプリ内にいるか?
|   |   +-- はい --> 控えめなアプリ内サウンド
|   |   +-- いいえ --> 通知音(OSの規約に従う)
|   +-- 時間に敏感か?
|       +-- はい --> より緊急度/注意を引くサウンド
|       +-- いいえ --> 無音またはアンビエントでも可
|
+-- アンビエント/雰囲気(バックグラウンド状態)?
    +-- アプリに存在感が役立つか? --> 控えめなアンビエント
    +-- ユーザーは作業中/集中中か? --> 無音

UIサウンド語彙

すべてのアプリケーションには、これらのカテゴリのサウンドが必要です。すべてのカテゴリが必要とは限りません。ほとんどのアプリは3~5つ必要です。

ティア1:必須(ほとんどのアプリが必要)

サウンドタイプ目的特性持続時間例
確認(Confirm)アクション成功明るく上昇するピッチ100~300msSlackメッセージ送信
エラー(Error)アクション失敗低く平坦または下降200~400msフォーム検証失敗
通知(Notification)新着情報到着特徴的で中程度のエネルギー300~600msSlack受信メッセージ

ティア2:洗練(こだわるアプリ向け)

サウンドタイプ目的特性持続時間例
遷移(Transition)ビュー間のナビゲーション控えめなウィッシュ音やタップ音50~150msiOSのページめくり
トグル(Toggle)バイナリ状態変更シャープなクリック音やスナップ音50~100msスイッチのオン/オフ
ホバー(Hover)マウスオーバーフィードバックかろうじて聞こえるチック音20~50msメニューアイテムホバー
選択(Selection)リストから項目選択ソフトなポップ音やプルック音50~150msドロップダウン選択
削除(Delete)破壊的な削除空洞なサウンドやスウッシュ音150~300msゴミ箱アクション

ティア3:喜び(個性のあるアプリ向け)

サウンドタイプ目的特性持続時間例
達成(Achievement)マイルストーン到達音楽的でお祝い感500ms~2sDuolingoレッスン完了
アンビエント(Ambient)バックグラウンド存在感ループする雰囲気音連続的Noisli、Forestアプリ
ブランドステイング(Brand Sting)アプリ開閉象徴的で記憶に残る500ms~1.5sNetflixのタダム
イースターエッグ(Easter Egg)隠れた喜び遊び心があり予想外可変コナミコマンド報酬

プラットフォーム規約

Apple(iOS / macOS)

Apple HIGは特定のオーディオ動作を義務付けています:

  • システムサウンドは神聖: システムアラートサウンドをオーバーライドまたは置き換えてはいけません
  • 消音スイッチを尊重: 物理的なミュートスイッチがオンの場合、アプリのサウンドは停止します(メディア再生を除く)
  • オーディオセッションカテゴリが重要:
    • ambient — 他のオーディオと混ざり、消音スイッチを尊重
    • soloAmbient — 他のオーディオを消音し、消音スイッチを尊重
    • playback — 消音スイッチを無視(メディアアプリのみ)
  • 触覚とサウンドのペアリング: UIImpactFeedbackGenerator をオーディオと共に使用

Appleのサウンド特性:

  • クリーンなサイン波とフィルター処理されたトーン
  • 最小限の倍音(純粋で、ブーンという感じではない)
  • 短い減衰(サウンドが長引かない)
  • システムサウンドと比較して一貫した音量
// iOS: システムサウンドを再生
import AudioToolbox
AudioServicesPlaySystemSound(1057) // 標準のキーボードクリック

// iOS: 触覚 + カスタムサウンド
let generator = UIImpactFeedbackGenerator(style: .light)
generator.impactOccurred()
// カスタムサウンドを同時に再生

マテリアルデザイン(Android)

Googleのサウンドデザイン原則:

  • 機能性優先: サウンドは装飾ではなく情報を伝えるべき
  • デフォルトで控えめ: UIサウンドはメディアよりも小さくする
  • Androidでは触覚優先: 触覚フィードバックを優先し、触覚だけでは不十分な場合のみサウンドを追加
  • 意味がある場合のみサウンドON: ほとんどのインタラクションではデフォルトを無音にする

マテリアルサウンド特性:

  • 短くシャープな打楽器的サウンド
  • 控えめな倍音成分(純粋なサイン波ではない)
  • Appleよりもわずかに暖かい(より中域周波数)
  • 低品質の電話スピーカーでも機能するように設計

Webアプリ

Webは最も弱いサウンド規約を持っており、自由度が高い一方で、不快感を与えるリスクも高くなります。

  • オートプレイは絶対不可 — ブラウザはブロックし、ユーザーは嫌います
  • 最初にユーザージェスチャーが必要: Web Audio APIは再生前にユーザーのインタラクションが必要
  • 音量コントロールを提供: ユーザーがミュートや調整を常にできるように
  • ヘッドホンユーザーを考慮: ノートPCスピーカーで問題ない音でも、ヘッドホンでは耳障りになる可能性あり

AIによるサウンド作成

ElevenLabs 効果音

最適な用途: 特定の特性を説明した、リアルで高品質なUIサウンド。

# 確認チャイムを生成
curl -X POST "https://api.elevenlabs.io/v1/sound-generation" \
  -H "xi-api-key: YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Short bright upward chime, digital, clean sine wave, 200ms, UI confirmation sound",
    "duration_seconds": 0.5
  }'

ElevenLabs向け効果的なプロンプト:

  • 確認: "Short bright ascending two-note chime, clean digital, warm, 200ms"
  • エラー: "Low hollow thud with slight buzz, digital, 300ms, not harsh"
  • 通知: "Gentle three-note xylophone melody, friendly, 400ms"
  • トグル: "Crisp mechanical click, plastic switch, 50ms"
  • 削除: "Soft hollow swoosh moving downward, 200ms"
  • 達成: "Bright ascending arpeggio, sparkly, celebratory, 1 second"

Meta AudioCraft(オープンソース)

最適な用途: 完全な制御を望み、APIコストをかけたくない開発者向け。

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)

# UIサウンドを生成
descriptions = [
    "short digital confirmation beep, ascending pitch, clean",
    "low error buzz, brief, not harsh, digital",
    "gentle notification chime, two notes, pleasant",
]

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

Stable Audio Open

最適な用途: より長いアンビエントサウンド、バックグラウンドテクスチャ、ブランドステイング。

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")

# アンビエントバックグラウンドを生成
conditioning = [{
    "prompt": "calm ambient digital texture, warm low hum, suitable for productivity app background, loopable",
    "seconds_total": 10
}]

後処理チェックリスト

AI生成サウンドは出荷前にクリーンアップが必要です:

  1. 無音部分をトリミング — 先頭/末尾の無音を除去
  2. 音量を正規化 — すべてのUIサウンドの知覚ラウドネスを一定に
  3. フェードイン/アウト — 5~10msのフェードでクリックノイズを防止
  4. ダイナミックレンジを圧縮 — UIサウンドは一貫した音量に
  5. WAV(ネイティブ用)またはOGG/MP3(Web用、サウンドあたり50KB未満)でエクスポート
  6. ターゲットスピーカーでテスト — 電話スピーカーは200Hz以下の周波数をカット

Web Audio API: 手続き型サウンド

Webアプリの場合、サウンドを手続き的に生成することで、オーディオファイル自体が不要になります。バンドルサイズが小さくなり、即座に利用可能です。

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

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

  /** 明るく上昇する確認音 */
  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);
  }

  /** 低く下降するエラー音 */
  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);
  }

  /** トグルや選択用の控えめなクリック音 */
  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);
  }

  /** 3音の通知メロディ */
  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);
    });
  }
}

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

触覚-音声ペアリング(モバイル)

モバイルでは、触覚と音声はユニットとして設計されるべきです。触覚が先に到着し(即時の物理的フィードバック)、音声が後から到着します(確認と特性)。

ペアリングガイド

インタラクション触覚音声タイミング
ボタンをタップ軽いインパクト短いクリック同時
トグルスイッチ中程度のインパクトシャープなスナップ触覚が音声より10ms先行
プル・トゥ・リフレッシュプル中の選択チック、完了時に通知控えめなストレッチ音、確認チャイム触覚が20ms先行
スワイプ削除しきい値で重いインパクト空洞なスウッシュ触覚はコミット時点
ロングプレス硬く連続的低く持続するハム音触覚は音声と同時に開始
成功成功パターン(トリプルタップ)上昇するアルペジオビートに合わせて

iOS実装

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)
    }
}

満足感のあるサウンドの心理学

なぜ一部のUIサウンドは「正しい」と感じられ、他のサウンドは「安っぽい」と感じられるのか:

満足感のあるサウンドの特性

特性なぜ機能するか例
ピッチが上昇する進歩、楽観、完了を知らせる確認チャイムは上がる
減衰が短い応答性が高く制御されていると感じるNintendoのメニューサウンド
倍音の豊かさ有機的で温かみがあると感じるSlackの「ノック」音
一貫した音量プロフェッショナルで予測可能と感じるAppleのシステムサウンド
リズミカルな調和意図的でデザインされていると感じるDuolingoのストリークカウンター

不快なサウンドの特性

特性なぜ不快か回避方法
バリエーションなく繰り返し人間は慣れ、その後イライラする1日100回同じ音
コンテキストに対して大きすぎる集中を妨げる

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.

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

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