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ACCC — forge an attention-chain language, gate candidates against it, package it as a SKILL.md.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/sancovp/chaincompiler --skill forge-attention-chainコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
WHAT: assemble a framework CHAPTER from the two rendered blog posts — run framework.assemble_chapter to copy Blog 1 + Blog 2 verbatim into a self-contained chapter dir, wire the relative cross-links + plugin/skill links + CTAs, and write the chapter.md manifest. WHEN: when Blog 1 + Blog 2 exist and need combining into the publishable chapter unit, or when the user says assemble a chapter / skill2framework (any of).
WHAT: produce Blog 2 of a framework CHAPTER — the mechanical deep-dive ('how it actually works') — for an already-built AIOS/package by reading its impl docs (README architecture sections, design docs, the code's module docstrings) and assembling a faithful mechanics-only article that links back to Blog 1. WHEN: when producing the deep-dive half of a chapter, when you need the technical how-it-works post Blog 1 links to, or when the user says blog 2 / deep dive / skill2framework (any of).
WHAT: the TERMINAL stage — fold a finished framework into the author's SkillTome (the top-level holder + search of all their frameworks) by running framework.fold_into_tome, which registers the framework as a row on a tome volume node's generated ## Frameworks table via skilltree's bind op. WHEN: when a framework package is finished and must be registered in the author's tome/volume, or when the user says fold into the tome / nomicon / skill2framework fold (any of).
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | forge-attention-chain |
| description | ACCC — forge an attention-chain language, gate candidates against it, package it as a SKILL.md. |
An attention chain is an INNER 'how to think' template. ACCC is made FROM chaincompiler's forge.
import accc
lang = accc.forge('debug', ['[Symptom] ⇒ [Repro] ⇒ |Localize|'], db='cc.db')
accc.gate(lang, '[Goal] ⇒ [Repro] ⇒ |Localize|') # lint a candidate against the language
accc.package('debug', '[Symptom] ⇒ [Repro] ⇒ |Localize|', out_dir='skills') # → <name>/SKILL.md