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curiositech/windags-skills

一套有系統的方法論,用於從實務專家身上引導、呈現並操作化其認知技能——包括模式辨識、情境評估與心智模擬——而無需研究訓練。連結學術嚴謹性與實用可用性。

windags-skills 是什麼?

這項技能實作「應用認知任務分析 (ACTA) 方法論」,旨在將專家難以言傳的認知技能(如模式辨識、情境判斷與即興適應)系統性地萃取出來,轉化為可操作的形式,例如用來訓練新手或設計 AI 代理。此方法適用於多種平台如 Claude Code、Cursor 或 Codex,特別適合處理那些標準程序會失效、需要資深人員直覺判斷的複雜領域。工作流程包含先透過任務圖繪製取得程序輪廓,再以知識審計深入探索專家如何感知線索、模擬結果與維持情境意識,最後透過模擬訪談測試專家的應對策略。最終產出「認知需求表」,明確記錄哪些環節困難、為何困難、以及專家使用的線索與策略,直接支援 AI 代理的能力建構,例如模式分類、風險分層或設備異常預警。技能文件也詳細列出常見失敗模式(如只訪談單一專家、將專家的心得視為最終產出而非進一步轉化),並提供通過/不通過的品質門檻,確保萃取結果具備實用性。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/applied-cognitive-task-analysis-acta-met

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說明文件

SKILL: 應用認知任務分析 (ACTA) 方法論

名稱:ACTA —— 萃取與應用專家認知知識 描述:一套有系統的方法論,用於從實務專家身上引導、呈現並操作化其認知技能——包括模式辨識、情境評估與心智模擬——而無需研究訓練。連結學術嚴謹性與實用可用性。

決策點

專家回應模式 → 訪談轉向策略

專家回應類型偵測信號下一步探測動作
模糊泛化「你會產生一種感覺」/「經驗教會你」→ 事件錨定:「帶我回顧上一次你…」
程序性背誦「我先做X,然後Y,再Z…」→ 認知維度探測:「是什麼告訴你該進行下一步?」
抽象原則「永遠以安全為優先」/「專注在顧客」→ 對比案例:「給我看兩個案例——一個適用該原則,一個不適用」
與其他專家矛盾「絕對不要做X」(但專家2說「永遠做X」)→ 條件探索:「在什麼情況下X是適當的?」
描述結果「然後系統運作得更好」/「品質提升了」→ 線索偵測:「你注意到什麼讓你判斷它正在運作?」

知識審計維度選擇

若專家提及「看到模式」或「注意到某些事物」
  則探測 知覺技能
    → 「給我看兩個X——一個正常,一個有問題。差別在哪?」

若專家提及「推測發生什麼事」或「預測結果」
  則探測 心智模擬
    → 「必須發生什麼才會導致…」/「如果你做了X,結果會怎樣?」

若專家提及「追蹤多重因素」或「宏觀圖景」
  則探測 情境意識
    → 「你監控哪些關係?」/「哪些趨勢很重要?」

若專家提及「當標準程序失效時」
  則探測 即興應變
    → 「告訴我一次標準作業程序失效的經歷」/「你如何適應?」

若專家提及「知道自己錯了」或「懷疑自己」
  則探測 後設認知
    → 「你如何發現自己的錯誤?」/「什麼時候你會尋求幫助?」

認知需求表填寫策略

困難要素識別:
  若多位專家難以說明同一面向
    則 高度認知需求
  若新手在接受訓練後仍持續在此失敗
    則 依賴專業知識的要素
  若標準程序在此領域失效
    則 需要認知技能

困難原因分析:
  若新手遺漏知覺線索 → 「缺乏對…的模式識別」
  若新手採用錯誤策略 → 「無法區分情境類型…」
  若新手視野窄化 → 「只關注單一因素而非…」
  若新手不知所措 → 「沒有心智模型可參考…」

線索/策略萃取:
  若專家說「我就是知道」 → 探測具體可觀察的指標
  若專家給出多種方法 → 識別情境觸發因子
  若專家提及「經驗」 → 提取模式範例

失敗模式

橡皮圖章式訪談

偵測:專家訪談只產生程序性描述或教科書答案。沒有出現任何認知洞見。 症狀:訪談記錄讀起來像標準作業程序。專家說「照流程做就好」。沒有提及判斷、適應或情境因素。 根本原因:抽象的提問方式觸發理性化的回答,而非真實的專家推理。 解決方案:改用事件基礎的探測。「帶我回顧上一次你遇到…」將所有問題錨定在具體情境中。

單一專家迷思

偵測:設計決策基於一位專家的做法,並視為普遍真理。 症狀:「專家說永遠做X」,但沒有條件性推理。未記錄專家間的差異。 根本原因:將個別專家的知識視為領域知識。遺漏了情境依賴性。 解決方案:訪談3-5位專家。當方法衝突時,探測條件:「在什麼情況下你會用不同方法?」

逐字稿崇拜

偵測:原始訪談筆記被當作最終產出。沒有轉換成可操作的表達形式。 症狀:數小時的訪談錄音,沒有結構化輸出。分析停留在「我們已捕捉到他們的知識」。 根本原因:混淆資料收集與知識萃取。 解決方案:強制透過認知需求表進行轉換。未完成識別困難面向、解釋困難原因、萃取線索/策略之前,不可結案。

全面性癱瘓

偵測:專案為了等待「完整」的專業知識捕捉而停滯,無法開始建構任何東西。 症狀:無止盡的額外訪談。「我們需要先了解所有事情。」沒有部署時間表。 根本原因:完美主義阻礙實際部署。將學術標準應用於實務問題。 解決方案:萃取足夠支援初版能力的專業知識。部署並搭配監控與迭代循環。70%的覆蓋率就能產出有價值的應用。

程序化幻想

偵測:嘗試將專家判斷轉換成決策樹或規則集。 症狀:複雜的分支邏輯無法捕捉真實的專家推理。規則在新情境中失效。 根本原因:將專業知識視為精煉的程序,而非模式辨識。 解決方案:建立模式分類與情境評估能力。專注在「這是哪種情境?」而不是「規定的動作是什麼?」

實作範例

範例1:急診護理檢傷分類

情境:醫院需要提升檢傷分類準確度。經驗2年以上的護理師在病人優先順序分配上,表現顯著優於新進畢業生。

任務圖繪製階段: 初步訪談揭露標準檢傷分類程序:生命徵象 → 查閱流程表 → 優先順序分配。但專家提到新進人員會遺漏的「感覺不對勁」判斷。

知識審計階段: 探測:「給我看兩位生命徵象相似的病人——一位你會加速處理,另一位不會。」 專家回應:「這個人(指向案例)血壓脈搏都正常,但請看膚色和她的姿勢。看到她前傾了嗎?那是呼吸窘迫的代償表現。」 追問:「新進護理師會漏掉什麼?」 專家回應:「他們看到正常生命徵象就把她送去一般候診區。他們認不出姿勢模式和膚色變化。」

模擬訪談: 呈現情境:45歲男性,胸痛,生命徵象正常,說「感覺像火燒心」。 專家回應:「我會問是否放射到下巴或左手臂。也要觀察盜汗——流汗模式。男性常淡化心臟病症狀。即使生命徵象正常,這種描述模式仍提高心肌梗塞風險。」

認知需求表輸出:

困難要素困難原因線索/策略
偵測代償性呼吸窘迫生理代償使生命徵象看似正常前傾姿勢、噘嘴呼吸、膚色變化、輔助肌使用
識別非典型心臟病表現標準症狀描述與教科書不符男性淡化模式、伴隨盜汗的「火燒心」描述、下巴/手臂放射痛

代理能力對應:

  • 針對姿勢/定位資料訓練的模式識別系統
  • 結合生命徵象趨勢的膚色分析
  • 症狀描述模式的自然語言處理
  • 同時加權行為線索與生理指標的風險分級模型

權衡分析:視覺模式識別需要攝影系統 vs. 隱私顧慮。行為線索偵測需要訓練資料 vs. 病人同意。專家模式識別操作於多模態輸入,技術上具挑戰性但臨床上至關重要。

範例2:製造業安檢

情境:化工廠需要改善啟動前的安全檢查。資深檢查員能發現程序檢查表遺漏的危險。

任務圖繪製階段: 標準檢查涵蓋跨系統共47項檢查表項目。但資深檢查員提到能預防事故的「直覺」危險偵測。

知識審計階段: 探測:「帶我回顧上一次你發現檢查表上沒有的東西。」 專家回應:「泵浦運轉參數正常、壓力正常,但震動模式感覺不同。不是更大聲——是頻率不同。結果發現軸承開始故障。運轉期間可能會造成災難性後果。」 追問:「你怎麼知道正常的震動模式?」 專家回應:「做了15年,你感受得到每個泵浦怎麼運轉。這個泵浦通常有平順的嗡嗡聲。那天底下傳來輕微的粗糙感。」

模擬訪談: 呈現情境:所有檢查表項目通過,但三號機組有異常氣味。 專家回應:「我會追溯氣味。化學氣味不該穿透建築外殼。要不是有洩漏但感測器沒測到,就是通風系統故障。兩者都很嚴重,即使讀數看起來正常。」

認知需求表輸出:

困難要素困難原因線索/策略
在感測器發出警報前偵測設備劣化需要學習正常運轉模式的基準線震動頻率變化、聲音模式偏移、細微性能變異
透過感官線索識別圍堵失效化學偵測系統有延遲和盲點氣味追溯、氣流模式評估、與環境條件相關性

代理能力對應:

  • 針對每台設備以學習基準線分析的震動監控
  • 搭配異常讀數模式識別的化學感測網路
  • 相關聯多重感官輸入的環境監控
  • 對細微劣化指標加權的預測性維護演算法

權衡分析:感測器密度 vs. 成本考量。學習基準線需要運轉歷史 vs. 新設備部署。人類感官整合(氣味、震動、聲音)在技術上難以複製,但對早期危險偵測至關重要。

品質門檻

認知需求表完成度:

  • 每個「困難要素」都出現在多位專家訪談中(非個別特徵)
  • 「困難原因」的解釋是可觀察/可測試的(非循環論證如「需要經驗」)
  • 「線索/策略」具體到足以用於訓練設計(非模糊用語如「模式辨識」)
  • 專家對主要認知需求達成共識(3位以上專家驗證核心要素)
  • 代理能使用識別出的線索對新情境進行分類(可測試的區辨能力)
  • 新手失敗模式對應到具體的認知落差(非僅「缺乏訓練」)

訪談品質評估:

  • 專家提供具體事件,而非僅一般原則
  • 認知維度被系統性地探測(知覺、模擬、意識等)
  • 衝突的專家回應透過條件探索獲得解決
  • 捕捉到情境依賴的推理(何時使用不同策略)
  • 透過結構化探測讓內隱知識外顯化

實用可用性驗證:

  • 非專家可以無需參與訪談,直接使用表格進行訓練設計
  • 可從線索/策略描述推導出代理規格
  • 可從「困難原因」分析預測失敗模式
  • 知識可跨類似領域/應用進行移植

不適用範圍

請勿將ACTA用於:

  • 簡單的程序性任務:若專家只是執行程序更快,請改用流程改善方法
  • 已充分文件化的領域:若專業知識已用可取得的格式記錄,請專注於轉移/訓練最佳化
  • 個人技能教練:若要發展單一專家的專業,請使用導師指導或刻意練習
  • 學術研究需求:若需達到可發表的嚴謹度,請使用完整的認知任務分析方法
  • 即時績效支援:若需在當下提供協助,請使用工作輔助或決策支援系統

請改為委派給:

  • 流程圖繪製 → 用於程序最佳化
  • 訓練設計專員 → 根據ACTA產出開發課程
  • 領域建模 → 用於全面的知識表達
  • 民族誌方法 → 用於文化/組織的專業知識因素
  • 心理測量評估 → 用於個人能力測量

ACTA 專門解決:萃取支援優越模式識別、情境評估與適應性問題解決的認知專業知識,用於訓練設計與代理規格制定之目的。

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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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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