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Skills dans ce dépôt
SkillsMP a collecté 149 skills depuis bdambrosio/Cognitive_workbench. Ouvrez un skill pour examiner sa source et ses détails.
bdambrosio/Cognitive_workbenchAffichage de 40 skills collectés sur 149.
Collect system and cognitive health metrics. Returns a structured health report with status classifications (ok/warning/critical) for hardware, OS, and cognitive subsystems.
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Delegate coding, research, and code analysis tasks to Claude Code CLI. PREFERRED tool for reading, searching, or analyzing source code (including your own — use target=self). Use whenever a goal asks you to look at, analyze, or reason about code files (your…
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Generate a new tool. Python tools go to staging for review. Instruction tools (no code) are created and registered immediately.
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Extract bibliography/references from PDF files using GROBID and return a Collection of Notes (one per reference).
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Derive content from a single Note via LLM-guided extraction, compression, or transformation. Output is grounded entirely in the input — no new information is introduced.
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Extract structured metadata (title, authors, year) from paper text using LLM. Use to convert online search results metadata to JSON
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Format paper citations from semantic-scholar Notes/Collections to BibTeX format
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Generate new text or code content from scratch using natural language prompt via LLM. Creates content from the LLM's own knowledge — no source documents.
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Generate content with awareness of the agent's current reasoning state — goal analysis, situation context, character orientation. Like generate-note but informed by internal planner state.
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Create, list, update, and delete scheduled goals. Goals are persistent tasks that can run manually, automatically, or on a daily schedule.
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Create, list, update, and delete tasks. Tasks are work items that go through establishment phases (specification, capability evaluation, execution) with milestone-based progress.
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Post to Bluesky (AT Protocol). Body from target/value. Returns confirmation Note with post URI in metadata.
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Send an email via Gmail SMTP. Body from target/value, headers as parameters. Returns confirmation Note with message-id in metadata.
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Integrate content across multiple documents to produce new understanding. Use for cross-document synthesis, comparison, and reporting from Collections.
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Count words in text. Use to determine length of a document, e.g. to determine if it needs to be summarized before further use
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Find a substring or pattern in a text document. Returns position with surrounding context. Deterministic — use this instead of asking the LLM to find substrings.
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Time heartbeat for chat-mode autonomy — fires every schedule period to trigger concern cadence checks
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Global embedding-based search across all Notes; returns a Collection of matches
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Mark a Note or Collection as persistent so it survives goal-completion cleanup
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Create a Collection object and bind to variable
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List files and directories under scenarios/<world_name>/fs; returns one Note whose body is a text listing (like ls).
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Detects new files in the Obsidian vault Clippings folder (from Web Clipper)
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Find files by filename pattern (glob) under scenarios/<world_name>/fs and return a Collection.
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Bind a variable to an existing resource without creating or changing content
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Create a persistent Note object and bind to variable
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Retrieve metadata attached to a Note or Collection
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Attach or update metadata on a Note or Collection
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Generate an internal reflection on the state of the plan
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Drains buffered page-visit URLs from the browser extension listener
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Load persistent Note or Collection by ID or name, with optional slice
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Search text files under scenarios/<world_name>/fs and return match snippets.
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Read the first N lines of a text file under scenarios/<world_name>/fs.
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Read a text, JSON, or PDF file under scenarios/<world_name>/fs and return a Note.
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Return metadata for a file or directory under scenarios/<world_name>/fs.
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Search web using Google CSE. Returns Collection of JSON Notes with fields text, metadata.uri (alias: source_url), metadata.domain, format, char_count
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Initialize filesystem world by building catalog for prompt context
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Attempt exactly ONE adjacent climb (+1Y) forward. Atomic navigation operation suitable for composition. nav-climb does not build, it traverses *existing* terrain
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Filter Collection by field conditions (SQL WHERE)
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Apply operation to each item in Collection
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Extract single field value from each Note in Collection
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