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High-efficiency log parser for 'The Chronicler'. Extracts failures and NPC routine patterns from JSONL logs without LLM inference.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Patrón de escalado de capacidad del modelo por subtarea — cuándo cambiar RALPH_MODEL_CAPABILITY en .ralph/.env
Metodología de planificación para el bucle ralph en AbadIA-MCP — granularidad, estructura de tareas y prerrequisitos
Estrategia para promover componentes compartidos en vault/components/ — cuándo emitir un fichero vs. anotar en pending-components.md
Patrón de 3 capas (Alcance, Criterios, Evidencias) para [juez] checkpoints en tasks de vault
Estructura modular del vault de AbadIA-MCP — separación server-core/server-map y orden de dependencias entre pasadas
Reglas universales al escribir ficheros en vault/ — frontmatter de provenance, bloques Evidence y prohibición de código fuente
| name | chronicler-parser |
| description | High-efficiency log parser for 'The Chronicler'. Extracts failures and NPC routine patterns from JSONL logs without LLM inference. |
| category | research |
| version | 1.0.0 |
This skill processes the game_trajectory.jsonl file to extract high-signal data for the post-mortem analysis.
obsequium decreased.state_before and state_after.Run the parser to get a high-signal summary:
python3 scripts/chronicler_parser.py --log logs/game_trajectory.jsonl --npc-id <id>
Replaces long LLM "reflection" turns with structured data summaries, allowing the LLM to focus only on the high-level "why" of the failure.
Standard: [[osmani-standard-workflow]] | Part of Pack 012