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curiositech/windags-skills

실행 노력이 더 이상 도움이 되지 않을 때 통찰, 재구성, 모순, 난관 및 이상 현상 기반 문제 해결에 사용합니다. 일상적인 최적화, 오류 수정 또는 알려진 해결 경로가 있는 잘 정의된 작업에는 사용하지 않습니다.

windags-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 게리 클라인(Gary Klein)과 안드레아 자로시(Andrea Jarosz)의 연구를 바탕으로, 실제 업무 환경에서 통찰(insight)이 어떻게 발생하는지 자연주의적 관점에서 분석합니다. 퍼즐 해결 과제가 아닌 현장에서의 실제 통찰 메커니즘(모순, 연결, 절망, 점진적 축적)을 명확히 식별하고 안내합니다. 전문 도메인 지식을 갖추고 있지만 특정 문제에서 막혀 있는 사용자에게 적합하며, 문제를 실행 실패인지 프레임 실패인지 판단하고, 통찰 경로를 진단하며, 위험에 처한 앵커(anchor, 핵심 가정)를 식별하도록 돕습니다. 주요 플랫폼(Claude Code, Cursor 등)과 통합 가능하며, Mermaid 플로우차트를 통해 의사결정 흐름을 시각화하고, 참조 문서 라우팅을 제공하여 심층 분석을 지원합니다. 반복되는 모순 증거, 설명이 점점 억지스러워지는 상황, 조직의 오류 방지 시스템이 오히려 새로운 이해를 억압하는 경우에 특히 유용합니다.

지원 대상✓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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문서

통찰에 대한 자연주의적 연구

출처: 게리 클라인(Gary Klein)과 안드레아 자로시(Andrea Jarosz) - 퍼즐 과제가 아닌 실제 업무에서 통찰이 어떻게 나타나는지 연구.

사용 시기

  • 사용자가 도메인을 이미 알고 있고 합리적인 실행 전술을 시도했음에도 여전히 막혀 있을 때.
  • 모순되는 증거가 계속 반복되고 현재 설명이 점점 억지스러워진다고 느껴질 때.
  • 문제를 분해할지, 아니면 더 깊은 프레임 변경이 필요한지 결정해야 할 때.
  • 단순한 신뢰할 수 있는 실행이 아닌 발견이 필요한 시스템, 팀, 또는 워크플로우를 설계할 때.
  • 조직이 오류 예방에는 뛰어나지만 새로운 이해를 생성하는 데는 취약할 때.

사용하지 말아야 할 경우

  • 안정적인 프레임 내에서의 일상적인 최적화, 점진적 개선, 또는 단순한 디버깅.
  • 명확한 지표, 알려진 솔루션 클래스가 있고 프레임 자체가 잘못되었다는 증거가 없는 문제.
  • 구체적인 모순, 난관, 또는 연결 신호 없이 "더 창의적으로 생각하라"는 일반적인 코칭.

결정 포인트

  1. 문제가 실행 실패인지 프레임 실패인지 판단합니다. 현재 모델이 여전히 유효하다면 실행 모드를 유지합니다.
  2. 활성화된 통찰 경로를 명명합니다: 모순, 연결, 절망, 또는 점진적 축적.
  3. 위험에 처한 앵커를 식별합니다. 이상 현상을 이해하기 위해 어떤 믿음, 범주, 또는 인과적 가정이 이동되어야 하는지 질문합니다.
  4. 환경이 순응 압력, 조기 문서화, 또는 "설명으로 치부하기" 규범을 통해 통찰을 억압하고 있는지 확인합니다.

결정 흐름

flowchart TD
  A[막힌 문제] --> B{실행 실패인가 프레임 실패인가?}
  B -->|실행| C[실행 모드 유지]
  B -->|프레임 실패| D{주 통찰 경로}
  D -->|모순| E[핵심 가정에 대한 이상 징후 테스트]
  D -->|연결| F[사례 간 비교하여 숨겨진 패턴 찾기]
  D -->|절망| G[난관 아래 앵커 재검토]
  D -->|점진적 축적| H[시간 경과에 따른 약한 신호 추적]
  E --> I[위험에 처한 앵커 명명]
  F --> I
  G --> I
  H --> I
  I --> J{환경이 재구성을 억압하는가?}
  J -->|예| K[더 많은 분석 전에 검토 규범 변경]
  J -->|아니요| L[프레임 수정 및 계속]

작동 모델

  • 통찰은 하나의 메커니즘이 아닙니다. 모순, 연결, 난관은 서로 다른 움직임을 촉발하며 상호 교환 가능하게 취급되어서는 안 됩니다.
  • 모순 작업은 이상 데이터를 현재 이를 무시하는 데 사용되는 이야기보다 잠재적으로 더 신뢰할 만한 것으로 취급할 때 시작됩니다.
  • 실제 통찰은 종종 점진적입니다. 약한 신호의 느린 축적도 프레임을 변경한다면 통찰 작업입니다.
  • 전문성은 일반적으로 자산입니다. 의미 있는 이상 징후를 처음에 발견하는 데 필요한 패턴 라이브러리를 제공하기 때문입니다.
  • 오류 방지 시스템은 종종 통찰을 방해합니다. 탐색적 재구성보다 안정성, 정밀성, 조기 종결을 보상하기 때문입니다.

실패 모드

  • 모든 이상 징후를 잡음, 측정 오류, 또는 특수 사례로 치부하기.
  • 통찰 문제를 너무 일찍 하위 작업으로 분해하여 수정이 필요한 바로 그 프레임을 강화하기.
  • 전문성을 오염이 아닌 더 높은 품질의 패턴 인식의 원천으로 취급하기.
  • 극적인 "아하" 순간을 기다리며 사례 전반에 걸친 느린 증거 축적을 놓치기.
  • 재구성을 처벌하는 통제 구조를 제거하지 않고 조직에 통찰 의례를 도입하기.

안티패턴 및 식별어

  • 안티패턴: 모든 하위 작업이 여전히 동일한 잘못된 프레임을 물려받는데도 작업을 더 분해하기.
  • 안티패턴: 실제로 필요한 모순, 앵커 또는 경로를 명명하지 않고 "창의적 사고"를 칭찬하기.
  • 식별어: 조언이 어떤 믿음이 바뀌어야 하는지 명시하지 않는다면, 아마 동기 부여 대화일 뿐 통찰 지원이 아닙니다.

작업 예제

  • 오케스트레이션 에이전트가 작업 분해를 계속 개선하지만 여전히 실제 병목을 놓치고 있습니다. 올바른 조치는 작업이 실제로 무엇인지에 대한 지배적인 가정을 검사하는 것이지, 더 많은 하위 작업을 추가하는 것이 아닙니다.
  • 안전 중심 팀이 훌륭한 감사 추적을 가지고 있지만 새로운 위험 패턴을 표면화하지 않습니다. 올바른 조치는 이상 징후 검토 시간을 보호하고 보고 프레임에 도전하는 것이지, 단순히 체크리스트 항목을 더 추가하는 것이 아닙니다.

포크 가이드

  • 하나의 프레임이 지배적이고 몇 개의 앵커만 테스트하면 되는 단일 막힌 사례에서는 프로세스(인-프로세스)를 유지합니다.
  • 동일한 모순에 대해 조기 융합 압력 없이 독립적인 설명이 필요할 때는 경쟁 프레임당 하나의 하위 에이전트를 포크합니다.

품질 게이트

  • 현재 프레임이 명시적으로 명명되었으며 암시되지 않았습니다.
  • 수정이 필요할 수 있는 앵커가 하나 이상 식별되었습니다.
  • 조언을 제공하기 전에 활성 경로가 진단되었습니다.
  • 모순되는 증거는 증거로 취급되며 즉시 잡음으로 격하되지 않습니다.
  • 환경이 조직적인 경우, 오류 방지 체제가 통찰 문제와 함께 검토됩니다.

참조 라우팅

  • references/three-pathways-anchor-model.md: 더 완전한 경로 분류 및 앵커 논리가 필요할 때 로드합니다.
  • references/contradiction-driven-insight-pathways.md: 이상 징후가 계속 반복되고 주요 과제가 지식 방패를 깨는 것일 때 로드합니다.
  • references/gradual-insight-and-pattern-accumulation.md: 신호가 하나의 사건이 아닌 시간에 걸쳐 분포되어 있을 때 로드합니다.
  • references/expertise-enables-insight-not-fixation.md: 전문성이 통찰을 막는 원인이라고 가정하는 사람이 있을 때 로드합니다.
  • references/organizational-barriers-to-insight.md: 프로세스 규율 또는 규정 준수 문화가 발견을 억압하는 것으로 보일 때 로드합니다.
  • references/task-decomposition-for-insight-vs-execution.md: 통찰 작업과 일반 실행 작업을 분리해야 할 때 로드합니다.

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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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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