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악의적 수사 탐지기

Gish Gallop, whataboutism, 어조 경찰, motte-and-bailey, 바다사자 괴롭힘, 침묵에 의한 거짓말, 회피, 전략적 회피 등 악의적이거나 조작적인 의사소통을 나타낼 수 있는 패턴을 설명합니다. 사용자가 조작을 의심하거나, 반복적인 비참여를 알아차리거나, 토론 전술을 분석하려 하거나, '악의', '회피', '조작', '질문 회피', '논점 회피', '가스라이팅', '골대 이동'을 언급할 때 사용하세요. 심리적 진단 없이 행동 패턴을 설명합니다.

악의적 수사 탐지기란 무엇인가요?

이 기술은 대화에서 나타나는 악의적이거나 조작적인 의사소통 패턴을 식별하고 분석하는 데 도움을 줍니다. Gish Gallop, whataboutism, 어조 경찰, motte-and-bailey, 바다사자 괴롭힘, DARVO 등 다양한 패턴을 감지하고, 확신 수준(높음/중간/낮음)을 평가하며, 상황에 맞는 대응 전략(이름 지정 후 종료, 이름 지정 후 일시 정지, 이름 지정 후 제한, 무응답 종료)을 제안합니다. 사용자가 조작을 의심하거나, 상대가 질문을 회피하거나, 토론 전술을 분석하고 싶을 때 유용합니다. 특히, 패턴 확증 편향, 심리적 진단, 잘못된 동등성 감지, 무기화된 분석, 분석 마비 루프와 같은 주요 실패 모드를 방지하도록 설계되어 있습니다. 이 기술은 심리적 진단을 내리지 않고 행동 설명에 충실하며, 작업 예시와 품질 관문을 통해 정확하고 윤리적인 사용을 보장합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/bad-faith-rhetoric-detector

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문서

악의적 수사 탐지기은(는) 무엇을 하나요?

이 기술을 사용해야 하는 경우

사용자가 조작을 의심하거나, "악의"에 대한 응답에 대해 질문하거나, 토론 전술을 분석하려 하거나, "질문 회피", "골대 이동", "가스라이팅"과 같은 표현을 사용할 때 이 기술을 로드하세요.

결정 지점

주요 전술 식별 (여러 패턴이 동시에 나타날 때)

1. 원래 질문/주장은 무엇이었나?
   ↓
2. 응답이 이를 어떻게 처리했나?
   ├─ 완전히 무시함 → 벽 쌓기 또는 회피
   ├─ 다른 주제로 대체함 → Whataboutism 또는 Gish Gallop
   ├─ 질문 방식을 공격함 → 어조 경찰
   ├─ 더 안전한 주장으로 후퇴함 → Motte-and-Bailey
   └─ 과도한 증거를 요구함 → 바다사자 괴롭힘 또는 부담 전가
   ↓
3. 감정적 영향은 무엇이었나?
   ├─ 양에 따른 피로 → Gish Gallop (주요)
   ├─ 합리성에 대한 자기 의심 → DARVO 또는 가스라이팅
   ├─ 합의된 사항에 대한 혼란 → 골대 이동
   └─ 비참여에 대한 좌절 → 벽 쌓기 (주요)

확신 수준 평가 트리

높은 확신 (>80%):
├─ 패턴이 교환에서 3회 이상 나타남
├─ 명확한 인용문이 행동을 입증함
└─ 대화에 미치는 영향이 명백함

중간 확신 (50-80%):
├─ 패턴이 1-2회 나타남
├─ 해석에 약간의 모호함이 있음
└─ 방어적 행동일 수도 있음

낮은 확신 (<50%):
├─ 단일 사례만 있음
├─ 여러 합리적 해석이 가능함
└─ 맥락이 선의 가능성을 시사함

대응 전략 선택

IF 관계가 안전하지 않거나 패턴이 명백히 의도적인 경우
   → 이름 지정 + 종료 (경계 스크립트 사용)

ELSE IF 패턴이 방어적이거나 압도된 것으로 보이는 경우
   → 이름 지정 + 일시 중지 ("잠시 뒤로 물러나 볼까요...")

ELSE IF 사용자가 지속적인 관계를 필요로 하는 경우
   → 이름 지정 + 제한 ("X에는 응하겠지만, Y에는 응하지 않겠습니다")

ELSE IF 일회성 상호 작용인 경우
   → 설명 없이 종료

실패 모드

안티 패턴: "패턴 확증 편향"

증상: 모호한 교환에서도 모든 곳에서 악의를 찾아냄 감지 규칙: 분석된 교환의 70% 이상이 "악의"로 나타나면 과잉 호출 중인 것임 수정: 먼저 관대한 해석을 강제로 적용한 다음 패턴을 일치시키세요

안티 패턴: "치료적 월권"

증상: 수사 패턴을 통해 심리적 상태를 진단함 감지 규칙: "나르시시스트", "소시오패스", "성격 장애"와 같은 단어 사용 수정: 행동 설명에 충실하세요: "이 응답 패턴은 ...을 회피합니다"

안티 패턴: "잘못된 동등성 감지"

증상: 합법적인 의견 차이를 "악의"로 분류함
감지 규칙: 실제로 질문을 회피하지는 않았지만, 마음에 들지 않는 답변이 있었음 수정: "내가 원하는 방식으로 대답하지 않음"과 "전혀 대답하지 않음"을 구분하세요

안티 패턴: "무기화된 분석"

증상: 사용자가 이러한 전술을 직접 사용하는 데 도움을 원함 감지 규칙: 질문이 "이런 일이 일어나고 있나?"보다는 "어떻게 하는가?"에 초점을 맞춤 수정: 전술적 배포 지원을 거부하고 생산적인 담론으로 방향을 전환하세요

안티 패턴: "분석 마비 루프"

증상: 결정이나 행동 없이 끝없는 목록화 감지 규칙: 경계 설정 없이 패턴 식별이 3회 이상 진행됨 수정: "이 정보로 무엇을 하고 싶나요?" 결정 지점을 강제하세요

작업 예시

예시 1: 직장 내 Motte-and-Bailey

사용자: "제 상사가 회의에서 우리 부서가 '대대적인 구조 조정이 필요하고 어떤 사람들은 제 몫을 다하지 않고 있다'고 말했습니다. 제가 개인적으로 누구를 구체적으로 그리고 어떤 변화인지 물었을 때, 그는 '그냥 다들 실력을 더 발휘해야 한다는 뜻이야'라고 말했습니다. 이것이 악의적인가요?"

분석 과정:

  1. 원래 주장: 부서의 대대적인 구조 조정 필요 + 일부 직원의 성과 부진
  2. 명확화 요청에 대한 응답: 모호한 "우리 모두 더 노력해야 함"
  3. 패턴 일치: Motte-and-Bailey (구체적인 위협에서 일반적인 격려로 후퇴)
  4. 확신 수준: 높음 (명확한 후퇴 패턴)
  5. 대안적 설명: 상사가 구체적인 계획이 없어, 성급한 약속을 피하기 위해 모호한 언어를 사용할 수 있음

결과: "이것은 motte-and-bailey 패턴을 따릅니다 - 구체적인 우려를 불러일으키는 주장(대대적인 구조 조정, 제 몫을 다하지 않는 사람들)을 한 다음, 세부 사항을 요구받자 논란의 여지가 없는 입장(모두 열심히 일해야 함)으로 후퇴하는 것입니다. 이는 그가 구체적인 내용에 확약하기 전에 반응을 테스트하고 있거나, 긴박감을 조성하고 싶지만 구체적인 계획이 없음을 나타낼 수 있습니다."

예시 2: 관계 내 DARVO

사용자: "파트너에게 또 마지막 순간에 우리 계획을 취소해서 상처받았다고 말했습니다. 파트너는 '일 스트레스로 힘들 때 나를 공격하다니 믿을 수가 없어. 넌 내가 힘들 때 지지해준 적이 없잖아'라고 말했습니다. 제가 뭘 잘못한 걸까요?"

분석 과정:

  1. 원래 우려: 마지막 순간 계획 취소 패턴으로 인한 상처
  2. 응답 패턴: 잘못을 부인하고, 문제 제기한 사용자를 공격하며, 자신을 피해자로 포지셔닝
  3. 패턴 일치: DARVO (부인-공격-가해자/피해자 역전)
  4. 대안적 설명: 파트너가 진정으로 압도당했으며, 비판을 받았다고 느껴 방어적인 반응을 보임
  5. 영향: 사용자가 이제 자신의 우려가 정당했는지 의심하게 됨

결과: "이 응답은 DARVO 패턴을 따릅니다 - 취소된 계획에 대한 사용자의 우려는 부인당하고('공격하다니 믿을 수가 없어'), 문제 제기에 대해 공격받았으며, 스스로를 지원이 필요한 피해자로 재포지셔닝했습니다. 이는 조작적일 수도 있고, 압도당하고 비판받았다고 느끼는 사람의 방어적 반응일 수도 있습니다. 어느 쪽이든, 원래 우려(취소 패턴)는 해결되지 않은 채로 남아 있습니다."

품질 관문

분석은 모든 항목에 '예'라고 답할 수 있을 때 완료됩니다:

  • 회피되거나 전환되었다고 주장되는 원래 질문/주장을 식별했습니다.
  • 응답이 그 원래 요점을 어떻게 처리했는지(또는 처리하지 못했는지) 매핑했습니다.
  • 확신 수준(높음/중간/낮음)과 함께 특정 패턴의 이름을 지정했습니다.
  • 최소한 하나의 관대한 대안적 설명을 제공했습니다.
  • 대화나 관계에 미치는 관찰 가능한 영향을 설명했습니다.
  • 패턴 확증 편향(과잉 호출하고 있지 않은지)을 확인했습니다.
  • 심리적 진단을 피했습니다(행동 설명에 충실했습니다).
  • 사용자에게 실용적인 다음 단계 옵션을 제공했습니다.
  • 인용문/예시가 패턴 식별을 뒷받침하는지 확인했습니다.
  • 행동을 다르게 설명할 수 있는 맥락을 고려했습니다.

사용 경계

이 기술을 다음 용도로 사용하지 마십시오:

  • 사용자가 악의적 전술을 직접 사용하도록 돕는 것 → 윤리적 설득을 위해 생산적-담론-촉진자 사용
  • 성격 장애 진단 → 정신 건강 전문가에게 의뢰
  • 대화 중 자신의 응답 분석 → 자기 개선을 위해 의사소통-명확성-최적화자 사용
  • 적대적 의사소통에 대한 법률 또는 인사 조언 → 법률 전문가에게 의뢰
  • 누군가가 "거짓말"을 하고 있는지 최종적으로 판단 → 진실 주장에 대해 사실-정확성-검증자 사용

다음과 같은 경우 위임하세요:

  • 사용자가 특정 응답 스크립트를 필요로 하는 경우 → 경계-설정-내비게이터 사용
  • 손상된 의사소통 복구에 초점을 맞추는 경우 → 관계-복구-촉진자 사용
  • 분석 결과 학대 가능성이 드러난 경우 → 패턴 분석보다 안전 자원을 우선시

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).

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.

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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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