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Segurança Zero-Trust para Agentes

Segurança criptográfica para sistemas de agentes autônomos — redes de agentes com confiança zero, envelopes de mensagens assinados (JWS/JWE), segurança baseada em capacidades (ocaps), trilhas de auditoria com Merkle tree, sandboxing WASM e verificação formal.

O que é Segurança Zero-Trust para Agentes?

Esta skill fornece uma arquitetura de segurança criptográfica abrangente para sistemas de agentes de IA autônomos, abordando desde a comunicação entre agentes com mTLS e JWS até a execução segura em sandbox WASM. Ela implementa o modelo de segurança baseada em capacidades (ocap), garantindo que cada agente tenha permissões mínimas e explícitas, evitando escalonamento de privilégios. A skill gera trilhas de auditoria imutáveis usando Merkle trees, permitindo verificação criptográfica completa de todas as ações dos agentes. Ideal para plataformas como Claude Code, Codex e Cursor, permitindo que agentes criem sistemas seguros de delegação, comunicação e execução sem depender de ambientes pré-configurados.

Funciona com~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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Documentação

license: Apache-2.0 name: agentic-zero-trust-security description: | Segurança criptográfica para sistemas de agentes autônomos — redes de agentes com confiança zero, envelopes de mensagens assinados (JWS/JWE), segurança baseada em capacidades (ocaps), trilhas de auditoria com Merkle tree, sandboxing WASM e verificação formal. Abrange segurança de ferramentas CLI, mTLS entre agentes, limites de permissão (menor privilégio para agentes de IA) e segurança de cadeia de suprimentos para skills/plugins. Ativar com: "segurança de agente", "agentes de confiança zero", "comunicação segura entre agentes", "segurança baseada em capacidades", "ocap", "mensagens assinadas entre agentes", "trilha de auditoria de agente", "execução em sandbox de agente", "permissões de agente", "mTLS agentes", "verificação criptográfica", "cadeia de suprimentos de agente", "OWASP agentic", "provar que o agente fez X", "logs de agente à prova de adulteração". NÃO PARA: varredura SAST em nível de aplicação (use security-auditor), regras de firewall de rede (use infraestrutura), conformidade SOC2/HIPAA (organizacional) ou defesa contra injeção de prompt (use prompt-engineer). allowed-tools: Read,Write,Edit,Bash,Glob,Grep,WebSearch,WebFetch metadata: category: Segurança & Confiança tags: - confiança-zero - criptografia - segurança-agente - segurança-capacidade - mTLS - trilha-auditoria - sandboxing - WASM - ocap - verificação-formal pairs-with: - skill: coordenação-multi-agente reason: Protege os canais de comunicação dos quais sistemas multi-agente dependem - skill: protocolos-de-conversa-entre-agentes reason: Assinatura e verificação de envelopes de mensagens para protocolos de agente - skill: auditor-de-segurança reason: Complementa a varredura SAST em nível de código com padrões arquitetônicos de segurança category: Segurança tags:

  • confiança-zero
  • segurança
  • agentes
  • autenticação
  • autorização

O que Segurança Zero-Trust para Agentes faz?

Arquitetura de segurança criptográfica para sistemas de agentes de IA autônomos. Esta skill cobre a interseção entre engenharia de segurança tradicional e os desafios únicos de agentes que planejam, persistem, delegam e executam através de limites de confiança.

Princípio central: Nunca confie, sempre verifique — aplicado a cada mensagem agente-para-agente, cada skill carregada, cada ferramenta invocada e cada resultado retornado.

Pontos de Decisão

1. Nível de Ameaça → Estratégia de Verificação

Avaliação do Nível de Ameaça:
├── PÚBLICO (agentes da internet, skills desconhecidas)
│   ├── Ações: mTLS completo + JWS + tokens de capacidade + sandbox WASM
│   ├── Auditoria: Cada ação registrada com prova Merkle
│   └── TTL: Máx. 5min de vida útil da capacidade
├── INTERNO (cluster de agentes confiáveis)
│   ├── Ações: mTLS + JWS + capacidades (TTL maior)
│   ├── Auditoria: Logs agregados com publicação raiz diária
│   └── TTL: Máx. 1h de vida útil da capacidade
└── DEV/TEST (localhost, desenvolvimento)
    ├── Ações: mTLS opcional + capacidades básicas
    ├── Auditoria: Logs de arquivo local (sem Merkle tree)
    └── TTL: Máx. 24h de vida útil da capacidade

2. Solicitação do Agente → Verificação de Capacidade → Lógica de Concessão/Negação

Processamento de Solicitação de Agente Recebida:
├── 1. Verificar cadeia de certificados mTLS
│   ├── Assinatura CA válida? → Continuar
│   └── Inválida/expirada? → REJEITAR imediatamente
├── 2. Analisar envelope de mensagem JWS
│   ├── Assinatura válida + não expirada? → Continuar
│   ├── Repetição detectada (cache jti)? → REJEITAR
│   └── Assinatura inválida? → REJEITAR + registrar evento de segurança
├── 3. Verificar capacidades necessárias
│   ├── Agente possui a capacidade exata? → CONCEDER
│   ├── Agente possui capacidade mais ampla? → ATENUAR + CONCEDER
│   ├── Capacidade expirada? → REJEITAR + forçar atualização
│   └── Nenhuma capacidade correspondente? → REJEITAR + sugerir concessão mínima
└── 4. Executar com restrições de sandbox
    ├── Skills WASM: Limites de CPU/memória aplicados
    ├── Operações de arquivo: Validação de caminho contra capacidades
    └── Chamadas de rede: Validação de destino contra capacidades

3. Cadeia de Delegação → Decisão de Profundidade de Confiança

Solicitação de Delegação de Capacidade:
├── Capacidade pai delegável=true?
│   ├── Sim → Verificar profundidade restante
│   │   ├── Profundidade > 0 → Permitir com profundidade-1
│   │   └── Profundidade = 0 → REJEITAR (delegação máxima atingida)
│   └── Não → REJEITAR (não delegável)
├── Ações solicitadas ⊆ ações pai?
│   ├── Sim → Permitir subconjunto
│   └── Não → REJEITAR (não é possível escalonar privilégios)
└── Limite de confiança cruzado?
    ├── Mesmo domínio do orquestrador → Permitir
    └── Domínio diferente → Exigir capacidade explícita entre domínios

Modos de Falha

1. Vazamento de Autoridade Ambiente

Detecção: grep -r "process.env" agent_code/ mostra acesso a variáveis de ambiente sem verificação de capacidade Sintoma: Agente acessa recursos para os quais não deveria ter permissões Correção: Substituir por tokens de capacidade explícitos com escopo para os recursos exatos necessários

2. Ataque de Repetição de Mensagem

Detecção: Múltiplas entradas de log de auditoria com jti (ID da mensagem) idêntico ou timestamps dentro da janela de repetição Sintoma: Agente recebe e processa o mesmo comando várias vezes Correção: Implementar cache de deduplicação jti com TTL correspondente ao prazo de validade da mensagem

3. Escalonamento de Capacidade Através de Delegação

Detecção: Capacidade filha tem mais ações que a pai, ou profundidade de delegação excede o máximo configurado Sintoma: Subagentes obtêm mais privilégios do que o delegador pai pretendia Correção: Aplicar invariante de atenuação: capacidades filhas ⊆ capacidades pai no momento da delegação

4. Fuga da Sandbox Através de Exaustão de Recursos

Detecção: Uso de CPU do agente >95% por >30 segundos, ou uso de memória se aproximando dos limites da sandbox Sintoma: Agente tenta loops infinitos ou alocação excessiva de memória para escapar das restrições Correção: Matar o processo do agente nos limites de recursos, implementando medição de execução baseada em combustível

5. Aceitação de Certificado Trust-on-First-Use (TOFU)

Detecção: Agente aceita certificado sem verificação CA na primeira conexão Sintoma: Ataques man-in-the-middle têm sucesso ao apresentar qualquer certificado Correção: Pré-provisionar todos os certificados de agente, manter armazenamento de confiança explícito, rejeitar CAs desconhecidas

Exemplos Trabalhados

Exemplo 1: Pipeline de Assinatura de Mensagens Multi-Agente

Cenário: Agente de pesquisa precisa passar análise para agente de geração de código, depois para agente de revisão.

Fase de Configuração:

// Orquestrador cria capacidades
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');

Fluxo de Mensagem:

  1. Pesquisa → Codegen: Agente de pesquisa cria mensagem assinada com JWS:

    Header: {alg: 'EdDSA', kid: 'agent-research-001/v1'}
    Payload: {
      iss: 'agent-research-001',
      sub: 'agent-codegen-001', 
      dag_id: 'proj-alpha-v1',
      action: 'task',
      body: {analysis: "API precisa de fluxo OAuth2", output_path: "/tmp/research/api_analysis.json"}
    }
    
  2. Verificação Codegen: Agente Codegen recebe mensagem:

    • Verifica assinatura JWS contra chave pública do agente de pesquisa
    • Verifica TTL da mensagem (não expirada)
    • Valida se jti não está em cache de repetição
    • Confirma se dag_id corresponde ao contexto de execução atual
    • Captura de especialista: Verifica se agente de pesquisa tinha capacidade para output_path
  3. Codegen → Revisão: Codegen cria resultado assinado:

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

Erro de iniciante: Pularia a proteção de repetição jti, permitindo processamento duplicado. Insight de especialista: A trilha de auditoria mostra a cadeia de mensagens completa com prova criptográfica de custódia.

Exemplo 2: Emissão de Token de Capacidade com Atenuação

Cenário: Agente principal precisa delegar análise de arquivos a um subagente especializado, mas restringir o acesso a diretórios confidenciais.

Concessão Inicial:

// Orquestrador concede acesso amplo ao sistema de arquivos
const mainCap = mint.mint('fs:/project/**', ['read','write','execute'], 'agent-main', {
  delegatable: true,
  maxDepth: 2,
  ttlSeconds: 3600
});

Árvore de Decisão de Atenuação:

Agente principal avaliando solicitação de delegação:
├── Subagente solicita: fs:/project/src/** [read]
│   ├── /project/src/** ⊂ /project/** ? SIM
│   ├── [read] ⊂ [read,write,execute] ? SIM  
│   ├── Profundidade de delegação 2 > 0 ? SIM
│   └── CONCEDER: Criar capacidade atenuada
├── Subagente solicita: fs:/project/secrets/** [read]  
│   ├── Caminho contém "secrets" → Violação de política de segurança
│   └── REJEITAR: Exclusão de caminho confidencial
└── Subagente solicita: fs:/etc/passwd [read]
    ├── /etc/passwd ⊂ /project/** ? NÃO
    └── REJEITAR: Fora do escopo autorizado

Capacidade Atenuada Gerada:

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

Erro de iniciante: Concederia capacidade pai completa sem restrição. Insight de especialista: A atenuação aplica "nunca escalonar privilégios" no nível criptográfico.

Exemplo 3: Detecção de Violação de Política de Sandbox com Análise de Trade-off

Cenário: Agente de geração de código tenta acessar a rede durante a execução, violando a política da sandbox.

Configuração da Sandbox:

const codegenSandbox = {
  fileRead: ['/workspace/src/**', '/workspace/package.json'],
  fileWrite: ['/workspace/src/**'], 
  netConnect: false,  // SEM acesso à rede
  maxExecutionMs: 300000,
  maxMemoryMb: 512
};

Fluxo de Detecção de Violação:

  1. Ação do Agente: Codegen tenta fetch('https://api.github.com/repos/...')

  2. Interceptação da Sandbox: Runtime WASM captura chamada de sistema para socket de rede

  3. Verificação de Política: netConnect: false → VIOLAÇÃO DETECTADA

  4. Análise de Trade-off:

    Compensações entre Segurança e Funcionalidade:
    ├── ESTRITO (atual): Bloquear rede, encerrar agente
    │   ├── Pró: Superfície de ataque de rede zero
    │   ├── Contra: Não pode buscar dependências/documentação externas
    │   └── Decisão: APLICAR (ambiente segurança-primeiro)
    ├── MODERADO: Permitir domínios específicos na lista de permissões
    │   ├── Pró: Funcional para APIs conhecidas e confiáveis  
    │   ├── Contra: Riscos de envenenamento de DNS, sequestro de subdomínio
    │   └── Decisão: Considerar apenas para ambientes dev
    └── PERMISSIVO: Registrar mas permitir
        ├── Pró: Funcionalidade total preservada
        ├── Contra: Agente pode exfiltrar dados, baixar malware
        └── Decisão: REJEITAR (viola modelo zero-trust)
    
  5. Resposta: Encerrar agente, registrar evento de segurança:

    {
      "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"
    }
    

Erro de iniciante: Permitiria o acesso à rede "só desta vez" ou não detectaria a violação. Insight de especialista: Violações de sandbox indicam possível comprometimento ou deriva de modelo — sempre aplicar estritamente.

Portões de Qualidade

  • Cada agente tem identidade criptográfica única (par de chaves Ed25519 + certificado)
  • Todos os canais agente-para-agente usam TLS mútuo com verificação de certificado
  • Todas as mensagens carregam assinaturas JWS com TTL <5min e proteção de repetição jti
  • Tokens de capacidade seguem o modelo ocap (nenhuma autoridade ambiente em lugar nenhum)
  • Delegação de capacidade preserva o invariante de atenuação (filho ⊆ privilégios pai)
  • Trilha de auditoria usa Merkle tree somente para anexar com raízes publicadas
  • Toda execução de skill ocorre em sandbox WASM ou contêiner
  • Limites de recursos aplicados (CPU, memória, tempo de execução, rede)
  • Pacotes de skill são endereçados por conteúdo e assinados pelo autor
  • Nenhum agente aceita skills/entradas não assinadas ou não verificadas
  • Rotação de certificados automatizada com <24h de vida útil do certificado
  • Cache de detecção de repetição operacional com TTL correspondente ao prazo de validade da mensagem
  • Todas as violações de segurança registradas com timestamp + identidade do agente + ação tomada

Limites NÃO-PARA

Esta skill NÃO deve ser usada para:

  • Varredura de vulnerabilidades em nível de aplicação → Use security-auditor
  • Configuração de firewall de rede/WAF → Use infrastructure-engineer
  • Documentação de conformidade SOC2/HIPAA → Use processos de compliance organizacionais
  • Defesa contra injeção de prompt → Use a skill prompt-engineer
  • Limitação de taxa ou proteção DDoS → Use configuração de API Gateway
  • Segurança de orquestração de contêineres → Use a skill devops-automator

Limites de delegação:

  • Para problemas de segurança em nível de código → security-auditor
  • Para fortalecimento de infraestrutura → infrastructure-engineer
  • Para práticas de codificação segura → software-engineer
  • Para resposta a incidentes → security-incident-response

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).

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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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