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curiositech/windags-skills

Álgebra de intervalos temporais para raciocínio sobre relações temporais em planejamento e representação de conhecimento

O que é windags-skills?

Esta skill implementa a álgebra de intervalos temporais de Allen (1983), fornecendo um framework qualitativo para raciocinar sobre relações entre intervalos de tempo, como 'antes', 'durante', 'sobrepõe' e 'encontra'. É particularmente útil em cenários de planejamento, agendamento e representação de conhecimento onde há incerteza sobre os limites temporais exatos dos eventos. Baseada no SKILL.md, a skill guia o agente na propagação de restrições, detecção de inconsistências e gerenciamento de escopo hierárquico para evitar explosão combinatória. A skill é suportada por meio de decisões estruturadas (fluxogramas), exemplos práticos e gateways de qualidade, e é indicada para sistemas como Claude Code, Cursor e Codex que precisam lidar com raciocínio temporal qualitativo sob incerteza. Ela evita armadilhas comuns como 'point-ification', comprometimento precoce e propagação global desnecessária, mantendo a flexibilidade com etiquetas disjuntivas e pressupostos revogáveis.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/allen-cacm1983

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Documentação

SKILL.md: Raciocínio Temporal por Intervalos (Allen 1983)

Quando Usar Esta Skill

Carregue esta skill quando encontrar:

Situação de GatilhoPor que Allen se Aplica
"A tarefa A termina antes da tarefa B começar?"Requer classificação de relações entre intervalos (antes, encontra, sobrepõe…)
"Não sei exatamente quando X aconteceu, apenas que foi durante Y"Incerteza disjuntiva sobre as 13 relações
"Se adicionarmos esta restrição, o cronograma ainda funciona?"Propagação de restrições + detecção de inconsistências
"O evento A ocorre diariamente; o evento B ocorre anualmente — como eles interagem?"Hierarquia de intervalos de referência para gerenciamento de escopo

Não use se você só precisa comparar dois carimbos de data/hora absolutos sem incerteza — aritmética simples é suficiente.


Pontos de Decisão

Nova Afirmação Temporal Adicionada

SE a afirmação conflita com restrições existentes:
    → Detecta rótulo de arco vazio durante a propagação
    → PARE imediatamente, reporte o par de intervalos inconsistente
    → NÃO continue com estado inconsistente

SE a afirmação é consistente:
    → Execute propagação de restrições a partir dos arcos afetados
    → Atualize rótulos intersectando consequências de transitividade
    → Continue até que nenhum refinamento adicional seja possível

Lidando com Incerteza Temporal

SE as evidências suportam apenas relações múltiplas:
    → Mantenha o rótulo disjuntivo completo {antes, encontra, sobrepõe}
    → Nunca colapse para uma única relação sem evidência
    → Registre quando/por que o conjunto de restrições se estreita

SE forçado a agir sob incerteza:
    → Use o rótulo disjuntivo como está para o planejamento
    → Marque quaisquer suposições como revogáveis
    → Evite comprometimento precoce

Escopo do Raciocínio Temporal

SE lidando com eventos em escalas de tempo vastamente diferentes:
    → Identifique a hierarquia de intervalos de referência (ano→mês→dia)
    → Raciocine dentro de cada cluster separadamente
    → Crie restrições de ponte explícitas nos limites
    → Evite achatar tudo em um único grafo global

SE o raciocínio local parecer suficiente:
    → Verifique se o escopo da consulta corresponde ao nível do intervalo de referência
    → Propague apenas dentro do cluster relevante
    → Escale para cross-cluster apenas quando uma dependência for detectada

Persistência de Estado

SE o estado continua sem um limite final explícito:
    → Aplique o padrão de persistência E marque como revogável
    → Qualquer afirmação futura de limite final substitui o padrão
    → Nunca trate a suposição de persistência como uma restrição rígida

SE um limite temporal explícito for fornecido:
    → Substitua quaisquer padrões de persistência existentes
    → Propague a nova restrição normalmente

Modos de Falha

Anti-PadrãoSintomaDiagnósticoCorreção
PontificaçãoReduzir eventos a carimbos de data/hora, perdendo informações de sobreposição/contémUsar time=14:30 em vez de intervalos [14:30, 14:45]Modele todo evento como intervalo com início/fim, mesmo se a duração for desconhecida
Comprometimento PrecoceEscolher uma única relação quando as evidências suportam múltiplasAfirmar "antes" quando você sabe apenas "não durante"Mantenha o rótulo disjuntivo completo até que as evidências forcem o estreitamento
Bomba de Propagação GlobalCusto O(N²) por atualização, desempenho degrada com o tamanho da base de conhecimentoExecutar propagação de restrições em todo o grafo para uma consulta localUse hierarquia de intervalos de referência para limitar o escopo da propagação
Negação de Rótulo VazioContinuar raciocinando após a detecção de inconsistênciaObter resultados sem sentido porque restrições conflitantes foram ignoradasTrate rótulo de arco vazio como SUCESSO (inconsistência detectada cedo), pare imediatamente
Rigidez de PersistênciaNão é possível substituir suposições "continua até mudar"Novos limites temporais rejeitados porque conflitam com a persistênciaMarque todos os padrões de persistência como revogáveis, permita substituição por afirmações explícitas

Regras de Detecção:

  • Se você vir carimbos de data/hora sem duração → Pontificação
  • Se você vir uma única relação escolhida arbitrariamente → Comprometimento Precoce
  • Se o custo de propagação crescer com o tamanho total da base de conhecimento → Bomba de Propagação Global
  • Se o raciocínio continuar após um rótulo vazio → Negação de Rótulo Vazio
  • Se novos fatos temporais forem rejeitados → Rigidez de Persistência

Exemplos Práticos

Exemplo 1: Detecção de Conflito em Agenda de Reunião

Cenário: Adicionando "Revisão da Equipe" ao calendário que já tem "Chamada com Cliente" e "Standup de Engenharia"

Estado Inicial:

Chamada com Cliente (I₁): [10:00, 11:00]
Standup de Engenharia (I₂): [11:30, 12:00]
Conhecido: I₁ {antes} I₂

Nova Afirmação: Revisão da Equipe (I₃): [10:45, 11:15]

Rastreamento do Raciocínio do Especialista:

  1. Classifique as novas relações:

    • I₃ vs I₁: começa às 10:45, I₁ termina às 11:00 → {sobrepõe}
    • I₃ vs I₂: termina às 11:15, I₂ começa às 11:30 → {antes}
  2. Propagação de restrições:

    • De I₁ {antes} I₂ e I₃ {sobrepõe} I₁
    • Transitividade: sobrepõe ∘ antes = {antes, sobrepõe, encontra, começa, durante}
    • Nova restrição: I₃ {antes, sobrepõe, encontra, começa, durante} I₂
    • Intersecção com I₃ {antes} I₂: rótulo se torna {antes}
  3. Verificação de consistência: Todos os rótulos não vazios → Cronograma é viável, mas há sobreposição

Novato Perderia:

  • Pode não verificar que a sobreposição de I₃ com I₁ cria conflito de recursos
  • Pode não verificar que a transitividade mantém a consistência
  • Pode não distinguir "ordenação viável" de "sem conflitos de recursos"

Especialista Percebe:

  • Detecção de sobreposição sinalizada imediatamente via classificação de relação
  • Propagação verifica que a consistência global é mantida
  • Distinção clara entre viabilidade temporal e disponibilidade de recursos

Exemplo 2: Dependências de Fases de Processo

Cenário: Pipeline de implantação com tempos de conclusão de tarefas incertos

Estado Inicial:

Fase de Build (B): duração desconhecida, deve terminar antes da Implantação
Fase de Teste (T): sobrepõe-se ao final do Build, duração incerta
Fase de Implantação (D): começa após B e T completarem

Rede de Restrições:

T {sobrepõe, termina} B  (Teste pode terminar junto ou antes do Build)
B {antes, encontra} D       (Build deve completar antes da Implantação)
T {antes, encontra} D       (Teste deve completar antes da Implantação)

Nova Informação: "Teste encontrou bug crítico, estendendo por 2 horas"

Raciocínio do Especialista:

  1. Atualização afeta o escopo: Extensão do Teste empurra o ponto final de T para mais tarde
  2. Propagação: Se T {termina} B originalmente, agora T {sobrepõe} B (estende-se além do fim do Build)
  3. Verificação de consistência: T {sobrepõe} B ainda permite B {antes, encontra} D e T {antes, encontra} D
  4. Resultado: Implantação atrasada, mas lógica do pipeline intacta

Novato Perderia:

  • Pode presumir que a conclusão do Teste não afeta a dependência Build-Implantação
  • Pode não propagar a extensão do Teste através do tempo da Implantação
  • Pode tratar "Teste se estende" como fato isolado em vez de atualização da rede de restrições

Especialista Percebe:

  • Reconhece que a relação Teste-Build deve ser reavaliada
  • Propaga implicações de tempo através de toda a rede de restrições
  • Mantém a incerteza apropriadamente (Implantação pode começar imediatamente após o Build OU após o Teste estendido)

Portões de Qualidade

A tarefa de raciocínio temporal está completa quando:

  • Todos os intervalos representados com limites início/fim explícitos (sem eventos pontuais)
  • Cada par de intervalos tem um rótulo de arco não vazio do vocabulário de 13 relações
  • Propagação de restrições executada até a conclusão (sem atualizações de transitividade pendentes)
  • Todos os rótulos disjuntivos refletem honestamente as evidências atuais (sem compromissos arbitrários)
  • Hierarquia de intervalos de referência estabelecida para raciocínio multi-escala
  • Padrões de persistência marcados como revogáveis onde aplicável
  • Detecção de inconsistência verificada (rótulos vazios capturados e reportados)
  • Pontes de escopo de referência cruzada explicitamente definidas
  • Todas as afirmações temporais rastreadas até a fonte de evidência
  • Escopo da consulta corresponde ao nível de granularidade do raciocínio

Limites de NÃO-APLICABILIDADE

NÃO use a álgebra de intervalos de Allen para:

  • Comparação simples de carimbos de data/hora → Use aritmética: if (t1 < t2)
  • Cálculo de duração métrica → Use aritmética de calendário: data_fim - data_inicio
  • Otimização de agendamento em tempo real → Use satisfação de restrições com domínios numéricos
  • Inferência temporal probabilística → Use redes temporais probabilísticas
  • Dinâmica de tempo contínuo → Use equações diferenciais
  • Fluxos de eventos de alta frequência → Use frameworks de processamento de fluxo

Delegue em vez disso:

  • Para restrições métricas: Use satisfação-de-restrições-com-domínios-numéricos
  • Para raciocínio temporal probabilístico: Use redes-temporais-bayesianas
  • Para sistemas em tempo real: Use escalonamento-monotônico-de-taxa
  • Para dinâmica contínua: Use verificação-de-modelo-de-lógica-temporal
  • Para processamento de fluxo de eventos: Use processamento-complexo-de-eventos

Allen se destaca em: Raciocínio temporal qualitativo sob incerteza com atualizações incrementais de conhecimento e gerenciamento de escopo hierárquico.

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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