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curiositech/windags-skills

에이전트 시스템을 위한 암호화 보안 — 제로 트러스트 에이전트 네트워킹, 서명된 메시지 엔벨로프(JWS/JWE), 역량 기반 보안(ocaps), 머클 트리 감사 추적, WASM 샌드박싱 및 형식 검증. CLI 개발 도구 보안, 에이전트 간 mTLS, 권한 경계(AI 에이전트 최소 권한), 스킬/플러그인 공급망 보안을 다룹니다.

windags-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 자율 AI 에이전트 시스템을 위한 포괄적인 암호화 보안 아키텍처를 제공합니다. 제로 트러스트 원칙을 기반으로 모든 에이전트 간 메시지, 로드된 스킬, 호출된 도구 및 반환된 결과에 대해 '항상 검증, 절대 신뢰하지 않음'을 적용합니다. 지원하는 주요 기능으로는 JWS/JWE 서명 메시지 엔벨로프, 에이전트 간 상호 TLS(mTLS), 역량 기반 보안(ocaps)을 통한 최소 권한 부여, 머클 트리 기반 변조 방지 감사 추적, WASM 샌드박싱을 통한 안전한 실행, 그리고 형식 검증이 포함됩니다. 이 스킬은 멀티 에이전트 조정(다중 에이전트 협업), 에이전트 대화 프로토콜(에이전트 프로토콜), 보안 감사자(보안 감사자)와 함께 사용하도록 설계되었으며, Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 '에이전트 보안', '제로 트러스트 에이전트', '안전한 에이전트 통신' 등과 같은 키워드로 활성화됩니다. 작동 방식은 에이전트 요청 시 위협 수준 평가, mTLS 인증서 체인 확인, JWS 메시지 서명 검증, 역량 토큰 확인, 샌드박스 제약 조건 내 실행을 순차적으로 수행합니다. 또한 일반적인 실패 모드(앰비언트 권한 누수, 메시지 재전송 공격, 역량 에스컬레이션, 샌드박스 이스케이프, TOFU 인증서 수락)에 대한 탐지 및 해결 방법을 제공하며, 실제 사례(다중 에이전트 메시지 서명 파이프라인, 역량 토큰 발행 및 감쇠, 샌드박스 정책 위반 감지)를 통해 전문적인 통찰을 제공합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agentic-zero-trust-security

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문서

license: Apache-2.0 name: agentic-zero-trust-security description: | 에이전트 시스템을 위한 암호화 보안 — 제로 트러스트 에이전트 네트워킹, 서명된 메시지 엔벨로프(JWS/JWE), 역량 기반 보안(ocaps), 머클 트리 감사 추적, WASM 샌드박싱 및 형식 검증. CLI 개발 도구 보안, 에이전트 간 mTLS, 권한 경계(AI 에이전트 최소 권한), 스킬/플러그인 공급망 보안을 다룹니다. 활성화 키워드: "에이전트 보안", "제로 트러스트 에이전트", "안전한 에이전트 통신", "역량 기반 보안", "ocap", "에이전트 간 서명 메시지", "에이전트 감사 추적", "샌드박스 에이전트 실행", "에이전트 권한", "mTLS 에이전트", "암호화 검증", "에이전트 공급망", "OWASP 에이전트", "에이전트가 X를 수행했음을 증명", "변조 방지 에이전트 로그". 사용하지 않음: 애플리케이션 수준 SAST 스캐닝(security-auditor 사용), 네트워크 방화벽 규칙(infrastructure 사용), SOC2/HIPAA 규정 준수(조직 수준), 프롬프트 인젝션 방어(prompt-engineer 사용). allowed-tools: Read,Write,Edit,Bash,Glob,Grep,WebSearch,WebFetch metadata: category: 보안 및 신뢰 tags: - 제로-트러스트 - 암호화 - 에이전트-보안 - 역량-보안 - mTLS - 감사-추적 - 샌드박싱 - WASM - ocap - 형식-검증 pairs-with: - skill: 다중-에이전트-조정 reason: 다중 에이전트 시스템이 의존하는 통신 채널을 보호합니다. - skill: 에이전트-대화-프로토콜 reason: 에이전트 프로토콜을 위한 메시지 엔벨로프 서명 및 검증 - skill: 보안-감사자 reason: 코드 수준 SAST를 아키텍처 보안 패턴으로 보완합니다. category: 보안 tags:

  • 제로-트러스트
  • 보안
  • 에이전트
  • 인증
  • 권한 부여

에이전트 제로 트러스트 보안

자율 AI 에이전트 시스템을 위한 암호화 보안 아키텍처입니다. 이 스킬은 기존 보안 엔지니어링과 신뢰 경계를 넘어 계획, 지속, 위임 및 실행하는 에이전트의 고유한 문제 사이의 교차점을 다룹니다.

핵심 원칙: 모든 에이전트 간 메시지, 로드된 모든 스킬, 호출된 모든 도구, 반환된 모든 결과에 대해 "항상 검증하고 절대 신뢰하지 마십시오".

의사 결정 지점

1. 위협 수준 → 검증 전략

위협 수준 평가:
├── 공개 (인터넷 에이전트, 알 수 없는 스킬)
│   ├── 조치: 전체 mTLS + JWS + 역량 토큰 + WASM 샌드박스
│   ├── 감사: 모든 작업이 머클 증명과 함께 기록됨
│   └── TTL: 최대 5분 역량 수명
├── 내부 (신뢰할 수 있는 에이전트 클러스터)
│   ├── 조치: mTLS + JWS + 역량 (더 긴 TTL)
│   ├── 감사: 일일 루트 게시와 함께 집계 로깅
│   └── TTL: 최대 1시간 역량 수명
└── 개발/테스트 (로컬 호스트, 개발)
    ├── 조치: 선택적 mTLS + 기본 역량
    ├── 감사: 로컬 파일 로그 (머클 트리 없음)
    └── TTL: 최대 24시간 역량 수명

2. 에이전트 요청 → 역량 확인 → 허용/거부 로직

수신 에이전트 요청 처리:
├── 1. mTLS 인증서 체인 확인
│   ├── 유효한 CA 서명? → 계속
│   └── 유효하지 않음/만료됨? → 즉시 거부
├── 2. JWS 메시지 엔벨로프 구문 분석
│   ├── 서명 유효 + 만료되지 않음? → 계속
│   ├── 재생 감지됨 (jti 캐시)? → 거부
│   └── 서명 유효하지 않음? → 거부 + 보안 이벤트 기록
├── 3. 필요한 역량 확인
│   ├── 에이전트가 정확한 역량 보유? → 허용
│   ├── 에이전트가 더 광범위한 역량 보유? → 감쇠 + 허용
│   ├── 역량 만료됨? → 거부 + 강제 새로 고침
│   └── 일치하는 역량 없음? → 거부 + 최소 허용 제안
└── 4. 샌드박스 제약 조건으로 실행
    ├── WASM 스킬: CPU/메모리 제한 적용
    ├── 파일 작업: 역량에 대한 경로 유효성 검사
    └── 네트워크 호출: 역량에 대한 대상 유효성 검사

3. 위임 체인 → 신뢰 깊이 결정

역량 위임 요청:
├── 상위 역량 위임 가능=true?
│   ├── 예 → 남은 깊이 확인
│   │   ├── 깊이 > 0 → 깊이-1로 허용
│   │   └── 깊이 = 0 → 거부 (최대 위임 도달)
│   └── 아니요 → 거부 (위임 불가)
├── 요청된 작업 ⊆ 상위 작업?
│   ├── 예 → 하위 집합 허용
│   └── 아니요 → 거부 (권한 상승 불가)
└── 신뢰 경계가 교차되었습니까?
    ├── 동일한 오케스트레이터 도메인 → 허용
    └── 다른 도메인 → 명시적 교차 도메인 역량 필요

실패 모드

1. 앰비언트 권한 누수

탐지: grep -r "process.env" agent_code/가 역량 확인 없이 환경 변수 액세스를 보여줍니다. 증상: 에이전트가 권한이 없는 리소스에 액세스합니다. 해결 방법: 필요한 정확한 리소스로 범위가 지정된 명시적 역량 토큰으로 교체합니다.

2. 메시지 재전송 공격

탐지: 동일한 jti(메시지 ID) 또는 재생 창 내의 타임스탬프가 있는 여러 감사 로그 항목. 증상: 에이전트가 동일한 명령을 여러 번 수신하고 처리합니다. 해결 방법: 메시지 만료와 일치하는 TTL로 jti 중복 제거 캐시를 구현합니다.

3. 위임을 통한 역량 에스컬레이션

탐지: 하위 역량이 상위 역량보다 더 많은 작업을 가지고 있거나 위임 깊이가 구성된 최대값을 초과합니다. 증상: 하위 에이전트가 상위 위임자의 의도보다 더 많은 권한을 얻습니다. 해결 방법: 위임 시 감쇠 불변성 적용: 하위 역량 ⊆ 상위 역량.

4. 리소스 고갈을 통한 샌드박스 이스케이프

탐지: 에이전트 CPU 사용률 >30초 동안 >95% 또는 메모리 사용량이 샌드박스 제한에 근접. 증상: 에이전트가 제약 조건을 벗어나기 위해 무한 루프 또는 과도한 메모리 할당을 시도합니다. 해결 방법: 리소스 제한에서 에이전트 프로세스를 강제 종료하고 연료 기반 실행 계량을 구현합니다.

5. 최초 사용 신뢰(TOFU) 인증서 수락

탐지: 에이전트가 첫 번째 연결 시 CA 확인 없이 인증서를 수락합니다. 증상: 중간자 공격이 모든 인증서를 제시하여 성공합니다. 해결 방법: 모든 에이전트 인증서를 사전 프로비저닝하고, 명시적 신뢰 저장소를 유지하며, 알 수 없는 CA를 거부합니다.

실제 사례

예제 1: 다중 에이전트 메시지 서명 파이프라인

시나리오: 연구 에이전트가 코드 생성 에이전트로, 그 다음 검토 에이전트로 분석을 전달해야 합니다.

설정 단계:

// 오케스트레이터가 역량을 생성합니다
const researchCap = mint.mint('fs:/tmp/research/**', ['read','write'], 'agent-research-001');
const codegenCap = mint.mint('fs:/workspace/src/**', ['read','write'], 'agent-codegen-001'); 
const reviewCap = mint.mint('fs:/workspace/**', ['read'], 'agent-review-001');

메시지 흐름:

  1. 연구 → 코드젠: 연구 에이전트가 JWS 서명 메시지를 생성합니다:

    헤더: {alg: 'EdDSA', kid: 'agent-research-001/v1'}
    페이로드: {
      iss: 'agent-research-001',
      sub: 'agent-codegen-001', 
      dag_id: 'proj-alpha-v1',
      action: 'task',
      body: {analysis: "API needs OAuth2 flow", output_path: "/tmp/research/api_analysis.json"}
    }
    
  2. 코드젠 검증: 코드젠 에이전트가 메시지를 수신합니다:

    • 연구 에이전트의 공개 키에 대해 JWS 서명 확인
    • 메시지 TTL 확인 (만료되지 않음)
    • 재생 캐시에 jti가 없는지 확인
    • dag_id가 현재 실행 컨텍스트와 일치하는지 확인
    • 전문가 포착: 연구 에이전트가 output_path에 대한 역량을 가지고 있는지 확인
  3. 코드젠 → 검토: 코드젠이 서명된 결과를 생성합니다:

    {
      "iss": "agent-codegen-001",
      "sub": "agent-review-001",
      "action": "result", 
      "body": {"generated_files": ["/workspace/src/auth.ts"], "confidence": 0.87}
    }
    

초보자 실수: jti 재생 보호를 건너뛰어 중복 처리를 허용합니다. 전문가 통찰: 감사 추적은 암호화된 관리 증명과 함께 완전한 메시지 체인을 보여줍니다.

예제 2: 감쇠가 있는 역량 토큰 발행

시나리오: 메인 에이전트가 파일 분석을 전문화된 하위 에이전트에 위임해야 하지만 민감한 디렉토리에 대한 액세스를 제한해야 합니다.

초기 허가:

// 오케스트레이터가 광범위한 파일 시스템 액세스 권한을 부여합니다.
const mainCap = mint.mint('fs:/project/**', ['read','write','execute'], 'agent-main', {
  delegatable: true,
  maxDepth: 2,
  ttlSeconds: 3600
});

감쇠 결정 트리:

메인 에이전트가 위임 요청 평가:
├── 하위 에이전트 요청: fs:/project/src/** [read]
│   ├── /project/src/** ⊂ /project/** ? 예
│   ├── [read] ⊂ [read,write,execute] ? 예  
│   ├── 위임 깊이 2 > 0 ? 예
│   └── 허용: 감쇠된 역량 생성
├── 하위 에이전트 요청: fs:/project/secrets/** [read]  
│   ├── 경로에 "secrets" 포함 → 보안 정책 위반
│   └── 거부: 민감한 경로 제외
└── 하위 에이전트 요청: fs:/etc/passwd [read]
    ├── /etc/passwd ⊂ /project/** ? 아니요
    └── 거부: 승인된 범위 밖

생성된 감쇠 역량:

const subCap = mint.attenuate(mainCap, 'agent-analyzer-001', ['read']);
// 결과: fs:/project/src/** [read] delegatable=true maxDepth=1 ttl=3600s

초보자 실수: 제한 없이 전체 상위 역량을 부여합니다. 전문가 통찰: 감쇠는 암호화 수준에서 "권한을 절대 상승시키지 않음"을 적용합니다.

예제 3: 트레이드오프 분석을 통한 샌드박스 정책 위반 감지

시나리오: 코드 생성 에이전트가 실행 중에 네트워크에 액세스하려고 시도하여 샌드박스 정책을 위반합니다.

샌드박스 구성:

const codegenSandbox = {
  fileRead: ['/workspace/src/**', '/workspace/package.json'],
  fileWrite: ['/workspace/src/**'], 
  netConnect: false,  // 네트워크 액세스 없음
  maxExecutionMs: 300000,
  maxMemoryMb: 512
};

위반 감지 흐름:

  1. 에이전트 작업: 코드젠이 fetch('https://api.github.com/repos/...') 시도

  2. 샌드박스 차단: WASM 런타임이 네트워크 소켓에 대한 시스템 호출을 포착합니다.

  3. 정책 확인: netConnect: false → 위반 감지됨

  4. 트레이드오프 분석:

    보안 대 기능 간 트레이드오프:
    ├── 엄격 (현재): 네트워크 차단, 에이전트 종료
    │   ├── 장점: 제로 네트워크 공격 표면
    │   ├── 단점: 외부 종속성/문서를 가져올 수 없음
    │   └── 결정: 적용 (보안 우선 환경)
    ├── 중간: 특정 허용 도메인 허용
    │   ├── 장점: 알려진 양호한 API에 대해 기능적임  
    │   ├── 단점: DNS 중독, 하위 도메인 탈취 위험
    │   └── 결정: 개발 환경에만 고려
    └── 관대: 기록하지만 허용
        ├── 장점: 전체 기능 유지
        ├── 단점: 에이전트가 데이터를 유출하거나 맬웨어를 다운로드할 수 있음
        └── 결정: 거부 (제로 트러스트 모델 위반)
    
  5. 응답: 에이전트 종료, 보안 이벤트 기록:

    {
      "event": "sandbox_violation",
      "agent_id": "agent-codegen-001", 
      "violation_type": "unauthorized_network_access",
      "attempted_url": "api.github.com",
      "policy_matched": "netConnect: false",
      "action_taken": "terminate_agent"
    }
    

초보자 실수: "이번 한 번만" 네트워크 액세스를 허용하거나 위반을 감지하지 못합니다. 전문가 통찰: 샌드박스 위반은 잠재적인 손상 또는 모델 표류를 나타냅니다. 항상 엄격하게 적용하십시오.

품질 게이트

  • 모든 에이전트는 고유한 암호화 ID(Ed25519 키 쌍 + 인증서)를 가집니다.
  • 모든 에이전트 간 채널은 인증서 확인이 포함된 상호 TLS를 사용합니다.
  • 모든 메시지는 <5분 TTL 및 jti 재생 보호 기능이 있는 JWS 서명을 전달합니다.
  • 역량 토큰은 ocap 모델을 따릅니다 (어디에도 앰비언트 권한 없음).
  • 역량 위임은 감쇠 불변성을 유지합니다 (하위 ⊆ 상위 권한).
  • 감사 추적은 게시된 루트가 있는 추가 전용 머클 트리를 사용합니다.
  • 모든 스킬 실행은 WASM 또는 컨테이너 샌드박스에서 발생합니다.
  • 리소스 제한이 적용됩니다 (CPU, 메모리, 실행 시간, 네트워크).
  • 스킬 패키지는 콘텐츠 주소 지정 및 작성자 서명됩니다.
  • 어떤 에이전트도 서명되지 않았거나 확인되지 않은 스킬/입력을 수락하지 않습니다.
  • 인증서 순환은 <24시간 인증서 수명으로 자동화됩니다.
  • 재생 감지 캐시는 메시지 만료와 일치하는 TTL로 작동합니다.
  • 모든 보안 위반은 타임스탬프 + 에이전트 ID + 수행된 작업과 함께 기록됩니다.

사용하지 말아야 할 경계

이 스킬은 다음에 사용해서는 안 됩니다:

  • 애플리케이션 수준 취약점 스캐닝 → 대신 security-auditor 사용
  • 네트워크 방화벽/WAF 구성 → 대신 infrastructure-engineer 사용
  • SOC2/HIPAA 규정 준수 문서화 → 조직 규정 준수 프로세스 사용
  • 프롬프트 인젝션 방어 → 대신 prompt-engineer 스킬 사용
  • 속도 제한 또는 DDoS 방어 → API 게이트웨이 구성 사용
  • 컨테이너 오케스트레이션 보안 → 대신 devops-automator 스킬 사용

위임 경계:

  • 코드 수준 보안 문제 → security-auditor
  • 인프라 강화 → infrastructure-engineer
  • 안전한 코딩 관행 → software-engineer
  • 사고 대응 → security-incident-response

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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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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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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