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yogsoth-ai

32 skills 32 estrelas no total GitHub ↗

Skills publicadas

Mostrando 12 de 32

direction-narrowing

1

Foca nos campos escolhidos pelo usuário, identificando subdireções específicas por meio de pesquisa aprofundada e apresentando candidatos ranqueados. Deve ser usado após a prospecção inicial ter definido os campos de interesse.

Pesquisa e Web #ai por yogsoth-ai

crystallize-north-star

1

Fundir o nó raiz da GoalTree e a motivação do usuário em uma única declaração cristalizada de Estrela Guia.

Pesquisa e Web por yogsoth-ai

final-validation

1

Revise internamente o North Star + ResearchBrief para garantir que esteja completo, consistente e claro antes de apresentar ao usuário. Se encontrar problemas, retorne à tática/SOP específica para uma correção direcionada; caso contrário, apresente o resultado final ao usuário para confirmação.

Pesquisa e Web por yogsoth-ai

landscape-synthesis

1

Avalia cada campo de pesquisa candidato quanto à maturidade, concorrência, barreira de entrada e oportunidade de publicação. Sintetiza resultados de buscas amplas na web em um FieldPanorama estruturado, considerando abordagens de nicho e concorrência direta em campos populares.

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obstacle-analysis

1

Identificar o que impede o usuário de seguir a direção escolhida, avaliar a gravidade, propor mitigações com evidências validadas por pesquisa e obter a aceitação do usuário. Usar após o estreitamento da direção ter identificado uma direção específica.

Pesquisa e Web por yogsoth-ai

ask-obstacle-acceptance

1

Apresente os obstáculos com suas avaliações de severidade e mitigações propostas ao usuário. Pergunte se ele pode aceitar esses obstáculos e, se inaceitáveis após 2 rodadas, retorne à etapa de apresentar candidatos.

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and-or-decompose

1

Decomposição recursiva de objetivos no estilo KAOS. Utiliza decomposição AND para sub-objetivos que devem ser TODOS satisfeitos e decomposição OR para caminhos alternativos onde qualquer um é suficiente, resultando em uma GoalTree (estrutura DAG).

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present-candidates

1

Analisa subdireções no campo de interesse do usuário, apresentando candidatos ranqueados. Este SOP integra a identificação de subdireções, o mapeamento de lacunas de habilidades e a apresentação, com profundidade que varia conforme o modo de início: cold-start para subdireções amplas, warm-start para problemas específicos e hot-start para detalhes técnicos granulares.

Pesquisa e Web #ai por yogsoth-ai

ask-decomposition-validation

1

Apresente a Árvore de Metas ao usuário para confirmação. Pergunte sobre a razoabilidade, elementos ausentes e a ordem de prioridade entre os sub-objetivos.

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landscape-reconnaissance

1

Exploração ampla e superficial de campos de pesquisa para entender as opções disponíveis antes de restringir. Utilize quando o usuário precisa descobrir quais campos estão acessíveis, especialmente em cenários de cold-start e warm-start.

Pesquisa e Web #ai por yogsoth-ai

generate-candidate-fields

1

Propor de 3 a 8 campos de pesquisa candidatos com base no ActorProfile completo. Quando o usuário deseja explorar além de sua pilha atual, utilize outros sinais do ActorProfile (intencionalidade, limite) para determinar o espaço de exploração, permitindo exploração livre dentro do limite.

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north-star-synthesis

1

Converte todo o contexto acumulado em uma declaração de Estrela Guia cristalizada e um Resumo de Pesquisa estruturado, realizando uma autoavaliação antes de apresentar ao usuário. Use como a tática final em qualquer modo de início, onde tudo se converge.

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