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NIEMALS darf irgendwas an sin-bridge geraten werden NICHTS NIEMALS !! NUR ECHTE
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
| name | sin-bridge |
| description | NIEMALS darf irgendwas an sin-bridge geraten werden NICHTS NIEMALS !! NUR ECHTE |
| version | 1.0.0 |
| author | OpenSIN-AI |
| category | browser-automation |
| source | opensin-native |
| status | active |
| triggers | ["use sin-bridge"] |
| related_skills | [] |
NIEMALS darf irgendwas an sin-bridge geraten werden NICHTS NIEMALS !! NUR ECHTE KONTROLLEN !! nur echte erfassungen !! niemals blind oder geraten NIEMALS !! Jeder CSS-Selektor, jede Koordinate, jede Aktion MUSS vorher durch den DOM Pre-Scan (Accessibility Tree oder JavaScript Element-Scan) zu 100% verifiziert worden sein. Raten führt zum sofortigen permanenten Ban.
Wenn ein explizit gesetzter tabId-Wert stale oder nicht mehr sichtbar ist, MUSS der Worker ihn sofort verwerfen und nur innerhalb seines gespeicherten Fensters wiederherstellen. Ein allgemeiner activeTab/currentWindow-Fallback ist verboten.
CURRENT_TAB_ID + CURRENT_WINDOW_ID) und darf niemals auf den aktiven Browser-Tab ausweichen. Recovery ist nur innerhalb dieses gespeicherten Fensters und nur für den exakt bekannten HeyPiggy-Tab erlaubt. Andere parallel geöffnete Tabs dürfen den Worker niemals beeinflussen.PRIORITY -7.0 — ABSOLUTE OBERSTE REGEL IM GESAMTEN OPENSIN-ÖKOSYSTEM Kein Agent darf jemals wieder eine einzige Web-Aktion ausführen ohne visuelle Verifikation durch das Vision-Modell.
Die wichtigste Entwicklung der OpenSIN-AI Organisation. Eine Chrome Extension mit 39 MCP Tools, die Antigravity und Claude Code in ALLEN Kategorien schlägt.
Agenten haben blind drauflosgeklickt:
Ein LLM SIEHT NICHT was auf dem Bildschirm passiert. Es RÄT. Raten ist VERBOTEN.
SCHRITT 1: Aktion ausführen (URL, Klick, Tastendruck, Scroll, was auch immer)
SCHRITT 2: SOFORT Screenshot des GESAMTEN Bildschirms machen
SCHRITT 3: Screenshot an Vision-Modell senden mit Kontext-Prompt
SCHRITT 4: Vision-Modell-Antwort LESEN und VERSTEHEN
SCHRITT 5: NUR bei "PROCEED" → nächste Aktion erlaubt
Bei "STOP" oder "RETRY" → Situation analysieren
Primär: google/antigravity-gemini-3-flash via OpenCode CLI
Fallback: look-screen CLI mit 6-Model Gemini REST API Chain
Du siehst einen Screenshot eines Browsers nach der Aktion: [BESCHREIBUNG DER AKTION].
Erwartetes Ergebnis: [WAS HÄTTE PASSIEREN SOLLEN].
Prüfe GENAU:
1. Ist das erwartete Ergebnis eingetreten? (JA/NEIN mit Begründung)
2. Gibt es Fehler, Warnungen, Captchas oder Popups? (JA/NEIN, wenn JA: welche?)
3. Ist die Seite vollständig geladen? (JA/NEIN)
4. Was zeigt der Bildschirm GENAU? (Beschreibe alle sichtbaren Elemente)
5. Was ist der empfohlene nächste Schritt? (Konkret)
Antworte mit: PROCEED wenn alles OK ist, STOP wenn etwas falsch ist, RETRY wenn die Aktion wiederholt werden sollte.
import urllib.request, json
# PFLICHT: Bridge Health prüfen BEVOR irgendwas passiert
health = json.loads(
urllib.request.urlopen(
"https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/health",
timeout=15
).read()
)
assert health.get("extensionConnected") is True, "Extension NICHT verbunden! STOP!"
1. Bridge Health prüfen → extension_connected: true?
↓ FAIL? → Extension installieren (siehe §7)
2. Tab navigieren: navigate → URL
3. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
4. DOM analysieren: get_accessibility_tree oder get_html
5. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
6. Element interagieren: click_element / type_text / select_option
7. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
8. Ergebnis prüfen: get_text / get_html
9. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
10. Nächster Schritt NUR bei PROCEED vom Vision-Modell
Jedes ★ ist ein PFLICHT-Checkpoint. Wer einen überspringt: SOFORTIGER PERMANENTER BAN.
import subprocess, json, base64, urllib.request
# ============================================================================
# CONSTANTS — Bridge + Vision Konfiguration
# ============================================================================
BRIDGE_MCP_URL = "https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/mcp"
BRIDGE_HEALTH_URL = "https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/health"
MAX_STEPS = 40 # Absolute Obergrenze für Aktionen
MAX_RETRIES = 3 # Max aufeinanderfolgende RETRYs bevor STOP
MAX_NO_PROGRESS = 5 # Max Aktionen ohne sichtbaren Fortschritt
# ============================================================================
# VISION GATE — Das Herzstück
# ============================================================================
def vision_check(screenshot_base64: str, action_description: str, expected_result: str) -> str:
"""
Sendet einen Screenshot an das Vision-Modell und gibt PROCEED/STOP/RETRY zurück.
WHY: Ein LLM sieht nicht was auf dem Bildschirm passiert.
Ohne Vision-Check rät der Agent blind — und das ist VERBOTEN.
CONSEQUENCES: Ohne diesen Check darf KEINE weitere Web-Aktion stattfinden.
"""
prompt = f"""Du siehst einen Screenshot eines Browsers nach der Aktion: {action_description}.
Erwartetes Ergebnis: {expected_result}.
Prüfe GENAU:
1. Ist das erwartete Ergebnis eingetreten? (JA/NEIN mit Begründung)
2. Gibt es Fehler, Warnungen, Captchas oder Popups? (JA/NEIN, wenn JA: welche?)
3. Ist die Seite vollständig geladen? (JA/NEIN)
4. Was zeigt der Bildschirm GENAU? (Beschreibe alle sichtbaren Elemente)
5. Was ist der empfohlene nächste Schritt? (Konkret)
Antworte mit: PROCEED wenn alles OK ist, STOP wenn etwas falsch ist, RETRY wenn die Aktion wiederholt werden sollte."""
# Vision-Modell aufrufen via opencode CLI (EINZIG ERLAUBTER WEG)
result = subprocess.run(
["opencode", "run", prompt, "--format", "json"],
capture_output=True, text=True, timeout=60,
)
parts = []
for line in result.stdout.splitlines():
try:
ev = json.loads(line)
if ev.get("type") == "text":
parts.append(ev.get("part", {}).get("text", ""))
except json.JSONDecodeError:
pass
response = "".join(parts).strip().upper()
# Extraktion des Verdikts
if "PROCEED" in response:
return "PROCEED"
elif "RETRY" in response:
return "RETRY"
else:
return "STOP"
def vision_gate(screenshot_b64: str, action: str, expected: str,
step_number: int, retry_count: int) -> tuple[str, int]:
"""
Führt den vollständigen Vision-Gate-Check durch.
Returns: (verdict, updated_retry_count)
WHY: Zentrale Funktion die den Vision-Gate-Loop steuert.
CONSEQUENCES: Bei STOP muss der gesamte Workflow anhalten.
"""
verdict = vision_check(screenshot_b64, action, expected)
if verdict == "RETRY":
retry_count += 1
if retry_count >= MAX_RETRIES:
print(f"[VISION-GATE] ❌ {MAX_RETRIES}x RETRY → FORCE STOP (Step {step_number})")
return "STOP", retry_count
print(f"[VISION-GATE] 🔄 RETRY #{retry_count} (Step {step_number})")
return "RETRY", retry_count
elif verdict == "STOP":
print(f"[VISION-GATE] ❌ STOP bei Step {step_number}")
return "STOP", 0
else:
print(f"[VISION-GATE] ✅ PROCEED (Step {step_number})")
return "PROCEED", 0
| Tool | Beschreibung | Vision-Gate danach? |
|---|---|---|
navigate | URL öffnen | JA — PFLICHT |
go_back | Browser zurück | JA — PFLICHT |
go_forward | Browser vorwärts | JA — PFLICHT |
reload | Seite neu laden | JA — PFLICHT |
| Tool | Beschreibung | Vision-Gate danach? |
|---|---|---|
click_element | CSS-Selektor klicken | JA — PFLICHT |
type_text | Text in Element eingeben | JA — PFLICHT |
select_option | Dropdown-Option wählen | JA — PFLICHT |
get_text | Text auslesen | Nein (read-only) |
get_html | HTML auslesen | Nein (read-only) |
get_accessibility_tree | DOM-Baum auslesen | Nein (read-only) |
| Tool | Beschreibung | Vision-Gate danach? |
|---|---|---|
take_screenshot | Screenshot machen | Nein (IST der Gate-Input) |
tabs_list | Tabs auflisten | Nein (read-only) |
tabs_activate | Tab wechseln | JA — PFLICHT |
| Tool | Beschreibung | Vision-Gate danach? |
|---|---|---|
tabs_create | Neuen Tab öffnen | JA — PFLICHT |
tabs_close | Tab schließen | JA — PFLICHT |
tabs_update | Tab aktualisieren | JA — PFLICHT |
REGEL: Alles was den Bildschirm VERÄNDERT braucht Vision-Gate. Alles was nur LIEST nicht.
# ============================================================================
# ANTI-ENDLOSSCHLEIFEN-SCHUTZ
# ============================================================================
# 1. Nach 3 aufeinanderfolgenden RETRY → SOFORT STOPPEN
# 2. Nach 5 Aktionen ohne sichtbaren Fortschritt → SOFORT STOPPEN
# 3. Nach MAX_STEPS (40) Gesamtaktionen → SOFORT STOPPEN
# 4. Bei jedem STOP: Screenshot + Kontext loggen, Issue erstellen
# ============================================================================
class VisionGateController:
"""
Controller der den Vision-Gate-Loop steuert und Endlosschleifen verhindert.
WHY: Ohne diesen Controller laufen Agenten in Endlosschleifen.
CONSEQUENCES: Controller-Verletzung = SOFORTIGER PERMANENTER BAN.
"""
def __init__(self):
self.total_steps = 0
self.consecutive_retries = 0
self.no_progress_count = 0
self.last_screenshot_hash = None
def should_continue(self) -> bool:
"""Prüft ob der Agent weitermachen darf."""
if self.total_steps >= MAX_STEPS:
print(f"[GATE] ❌ MAX_STEPS ({MAX_STEPS}) erreicht → STOP")
return False
if self.consecutive_retries >= MAX_RETRIES:
print(f"[GATE] ❌ {MAX_RETRIES}x RETRY → STOP")
return False
if self.no_progress_count >= MAX_NO_PROGRESS:
print(f"[GATE] ❌ {MAX_NO_PROGRESS} Aktionen ohne Fortschritt → STOP")
return False
return True
def record_step(self, verdict: str, screenshot_hash: str):
"""Zeichnet einen Schritt auf und aktualisiert Zähler."""
self.total_steps += 1
if verdict == "RETRY":
self.consecutive_retries += 1
else:
self.consecutive_retries = 0
# Fortschritts-Erkennung via Screenshot-Hash
if screenshot_hash == self.last_screenshot_hash:
self.no_progress_count += 1
else:
self.no_progress_count = 0
self.last_screenshot_hash = screenshot_hash
1. observe_screen(include_dom="true") → liefert Screenshot + DOM
2. Screenshot an Vision-Modell senden
3. Ergebnis auswerten
# Screenshot machen
screencapture -x /tmp/opensin_vision_gate_step_XX.png
# Vision-Analyse anfordern
look-screen --screenshot /tmp/opensin_vision_gate_step_XX.png \
--describe \
--prompt "KONTEXT: Ich habe gerade [AKTION] ausgeführt. ..."
# Bridge-Screenshot holen
screenshot_result = bridge_call("take_screenshot", {})
screenshot_b64 = screenshot_result.get("screenshot", "")
# An Vision-Modell senden
verdict = vision_check(screenshot_b64, "Klick auf 'Next'", "Nächste Frage erscheint")
# task(subagent_type="multimodal-looker", prompt="Analysiere: ...")
GILT FÜR JEDES SCRIPT, JEDEN AGENTEN, JEDEN FLOW DER AUCH NUR EINEN BROWSER-KLICK MACHT.
# ❌ VERBOTEN — SOFORTIGER BAN
result = await click_element(selector)
if result.get("error"):
result = await ghost_click(selector) # ← blind, kein Vision-Check
if result.get("error"):
await keyboard_action(["Enter"]) # ← blind, kein Vision-Check
# ... 5 Aktionen, KEIN einziger Vision-Check
Stufe 1: click_element ausführen
→ SOFORT Screenshot → Vision-Check (ask_vision / _vision_gate_inside_escalation)
PROCEED? → return True (fertig)
RETRY? → weiter zu Stufe 2
↓
Stufe 2: ghost_click ausführen
→ SOFORT Screenshot → Vision-Check
PROCEED? → return True
RETRY? → weiter zu Stufe 3
↓
Stufe 3: keyboard Enter/Space ausführen
→ SOFORT Screenshot → Vision-Check NACH JEDER TASTE
PROCEED? → return True
RETRY? → weiter zu Stufe 4
↓
Stufe 4: vision_click ausführen
→ SOFORT Screenshot → Vision-Check
PROCEED? → return True
RETRY? → weiter zu Stufe 5
↓
Stufe 5: coord_click ausführen
→ SOFORT Screenshot → Vision-Check
PROCEED? → return True
RETRY? → STOP, alle Methoden erschöpft, Issue erstellen
async def _vision_gate_inside_escalation(step_label, action_done, expected):
"""Screenshot + Vision-Check innerhalb der Klick-Eskalationskette."""
img_path, _ = await take_screenshot(step_num, label=f"esc_{step_label}")
if not img_path:
return {"verdict": "RETRY", "next_action": "none"}
return await ask_vision(img_path, action_done, expected, step_num)
async def escalating_click(selector, description="", x=None, y=None):
# Stufe 1: click_element
result = await execute_bridge("click_element", {"selector": selector, **_tab_params()})
await asyncio.sleep(0.8)
decision = await _vision_gate_inside_escalation("after_click_element", f"click_element auf {selector}", "Seite hat reagiert")
if decision.get("verdict") == "PROCEED":
return True
# → Stufe 2, 3, 4, 5 — JEDE mit eigenem Vision-Gate
| Ersatz | Status |
|---|---|
DOM-Change-Check (dom_verify_change) | ❌ KEIN Ersatz — nur zusätzlich |
result.get("success") von Bridge | ❌ KEIN Ersatz — Bridge sieht DOM, nicht Bildschirm |
| URL-Vergleich vor/nach | ❌ KEIN Ersatz — Survey-Seiten ändern URL nicht |
| "Ich weiß was auf der Seite ist" | ❌ BAN — LLM SIEHT NICHT, Vision SIEHT |
escalating_click Funktion in jedem Scriptimport urllib.request, json
def is_bridge_connected() -> bool:
"""Prüft ob die Bridge-Extension verbunden ist."""
try:
health = json.loads(
urllib.request.urlopen(
"https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/health",
timeout=10
).read()
)
return health.get("extensionConnected") is True
except Exception:
return False
Siehe: references/install-extension-via-keyboard.md
Schnell-Zusammenfassung:
/Users/jeremy/dev/OpenSIN-Bridge/extensionasync def install_opensin_bridge_extension():
"""
Installiert die OpenSIN Bridge Extension via macOS AppleScript.
WHY: Wenn Extension nicht installiert, funktioniert kein Bridge-Tool.
CONSEQUENCES: Ändert Chrome-Konfiguration dauerhaft.
"""
extension_path = "/Users/jeremy/dev/OpenSIN-Bridge/extension"
script = f'''
tell application "System Events"
key down command
key down space
key up space
key up command
delay 0.5
keystroke "chrome"
delay 0.3
key code 36
delay 2
repeat 4 times
key code 48
delay 0.1
end repeat
key code 36
delay 0.5
repeat 3 times
key code 48
delay 0.1
end repeat
keystroke " "
delay 0.5
repeat 10 times
key code 48
delay 0.1
end repeat
key code 36
delay 0.5
repeat 2 times
key code 48
delay 0.1
end repeat
key code 36
delay 1
keystroke "{extension_path}"
key code 36
delay 1
end tell
'''
import subprocess
result = subprocess.run(['osascript', '-e', script], capture_output=True, text=True)
return result.returncode == 0
Die Bridge hat eingebaute Anti-Detection-Funktionen:
| Feature | Beschreibung |
|---|---|
| Human Entropy | Gaussian noise auf Klick-Koordinaten und Timing |
| Shadow DOM Piercing | Rekursive Traversierung von shadowRoot-Grenzen |
| Deterministic Primitives | Bekannte UI-Elemente werden mit harten Regeln behandelt, nicht AI-Raten |
| Self-Healing Loops | Wenn ein Klick keine DOM-Änderung erzeugt, feuern Fallback-Strategien |
| Native Messaging Host | CSP-Restrictions umgehen via stdio |
| Verstoß | Konsequenz |
|---|---|
| Web-Aktion ohne Screenshot danach | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| Screenshot ohne Vision-Modell-Check | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| Vision-Modell sagt STOP, Agent macht trotzdem weiter | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| Autorun (mehrere Aktionen ohne Vision-Gate dazwischen) | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| Survey/Profil-Arbeit ohne OpenSIN-Bridge | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| "Ich dachte es hat funktioniert" ohne Screenshot-Beweis | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| Endlosschleife ohne Vision-basierte Abbruch-Logik | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| Direktes nodriver/CDP für Survey-Arbeit statt Bridge | SOFORTIGER PERMANENTER BAN |
| Trigger | Aktion |
|---|---|
| "Prolific Profil ausfüllen" | Bridge + Vision Gate Workflow starten |
| "Survey ausfüllen" | Bridge + Vision Gate Workflow starten |
| "Web-Formular automatisieren" | Bridge + Vision Gate Workflow starten |
| "Browser-Automation mit Screenshots" | Bridge + Vision Gate Workflow starten |
| "sin-bridge" | Diesen Skill laden |
| "bridge health check" | §7.1 Health Check ausführen |
| "extension installieren" | §7.2/7.3 Extension Installation |
KEIN EINZIGER KLICK, KEIN EINZIGER TASTENDRUCK, KEINE EINZIGE URL, KEINE EINZIGE WEB-AKTION OHNE DASS antigravity-gemini-3-flash VORHER EINEN SCREENSHOT DES GESAMTEN BILDSCHIRMS ANALYSIERT UND MIT "PROCEED" BESTÄTIGT HAT. PUNKT. KEINE AUSNAHMEN. NIEMALS.
/Users/jeremy/dev/OpenSIN-Bridge/extensionAI Agent (via opencode CLI)
│
▼ (WebSocket)
HF MCP Server (immer online)
wss://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space
│
▼ (WebSocket)
OpenSIN Bridge v2.6.0 (Chrome Extension)
│
▼ (Chrome APIs)
Chrome Browser (deine Sessions, deine Cookies)
# Repo clonen
git clone https://github.com/OpenSIN-AI/OpenSIN-backend.git
cd OpenSIN-backend/services/sin-chrome-extension
# In Chrome laden:
# 1. chrome://extensions/ öffnen
# 2. Entwicklermodus aktivieren
# 3. "Entpackte Erweiterung laden" → extension/ Ordner
Der HF MCP Server läuft bereits und ist immer erreichbar:
wss://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.spacetabs_list — Alle Tabs auflistentabs_create — Neuen Tab öffnentabs_update — Tab aktualisierentabs_close — Tab schließentabs_activate — Tab aktivierennavigate — Zu URL navigierengo_back — Zurückgo_forward — Vorwärtsreload — Seite neu ladenclick_element — Element klicken (Standard)ghost_click — Element klicken mit vollem Mouse/Pointer-Event-Stack (Für SPA/React Survey-Cards!)click_coordinates — Klick auf absolute x,y Koordinaten (CDP/DOM-Fallback)type_text — Text eingebenget_text — Textinhalt lesenget_html — HTML lesenget_attribute — Attribut lesenwait_for_element — Auf Element wartenexecute_script — JavaScript ausführen (CSP-safe)inject_css — CSS injizierenget_page_info — Title, URL, readyStateget_all_links — Alle Links extrahierenget_all_inputs — Alle Formularfelder extrahierenscreenshot — Screenshot machenscreenshot_full — Vollständiger Screenshotstart_recording — Videoaufnahme startenstop_recording — Videoaufnahme stoppenrecording_status — Aufnahmestatus prüfenget_cookies — Cookies lesenset_cookie — Cookie setzendelete_cookie — Cookie löschenclear_cookies — Alle Cookies löschenstorage_get — Local Storage lesenstorage_set — Local Storage schreibenstorage_clear — Local Storage löschenget_network_requests — Request-Log lesenblock_url — URL blockierenenable_stealth — Anti-Detection aktivierenstealth_status — Stealth-Status prüfenextract_prolific_studies — Verfügbare Studies extrahierenhealth — Extension-Status prüfenlist_tools — Alle Tools auflistenoffscreen_status — Offscreen-Dokument-Statusimport asyncio, websockets, json
async def find_study():
async with websockets.connect('wss://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/agent') as ws:
# Navigate to Prolific
await ws.send(json.dumps({
'method': 'navigate',
'params': {'url': 'https://app.prolific.com/studies'},
'id': 1
}))
await asyncio.sleep(15) # Wait for React SPA
# Extract studies
await ws.send(json.dumps({
'method': 'extract_prolific_studies',
'id': 2
}))
resp = await ws.recv()
result = json.loads(resp)
print(f"Studies: {result}")
asyncio.run(find_study())
await ws.send(json.dumps({
'method': 'enable_stealth',
'id': 3
}))
await ws.send(json.dumps({
'method': 'screenshot',
'id': 4
}))
Der A2A-SIN-Worker-Prolific läuft 24/7 und prüft automatisch alle 5 Minuten auf verfügbare Studies:
# Worker starten
cd /Users/jeremy/dev/A2A-SIN-Worker-Prolific
python3 src/worker.py
# Production Mode (navigiert zu Plattformen)
TEST_MODE=false python3 src/worker.py
| Feature | Claude Code | OpenSIN Bridge v2.6.0 |
|---|---|---|
| Tools | ~5 | 39 |
| Video Recording | ❌ | ✅ |
| Stealth Mode | ❌ | ✅ |
| Cookie CRUD | ❌ | ✅ |
| Network Logging | ❌ | ✅ |
| URL Blocking | ❌ | ✅ |
| Offscreen Processing | ❌ | ✅ |
| 24/7 Worker | ❌ | ✅ |
| Open Source | ❌ | ✅ |
| Local Privacy | ❌ (Cloud Relay) | ✅ (Unix Socket) |
CSP-Safe execute_script: Alle Script-Injections nutzen den code Parameter, nicht func. Das umgeht Chrome's CSP unsafe-eval Restriction.
Single Tab Mode: Der Worker öffnet niemals neue Tabs für dieselbe Plattform. Er reused existierende Tabs, um Ban-Risiken zu minimieren.
Safe Mode: Standardmäßig läuft der Worker im TEST_MODE=true, der keine Navigation zu Plattformen durchführt. Für Production: TEST_MODE=false.
Session Detection: Der Worker erkennt automatisch abgelaufene Sessions (Login-Redirects) und wartet auf manuelles Einloggen, statt zu crashen.
The God Agent — single entry point that autonomously routes, dispatches, and synthesizes work across the entire 126-agent OpenSIN fleet. Zero human intervention. Maximum parallelism.
4 business growth agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw. Customer success (health scoring, churn), sales engineer (RFP), revenue operations (pipeline, GTM), contract & proposal writer. Python tools (stdlib-only).
10 C-level advisory agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw. CEO, CTO, COO, CPO, CMO, CFO, CRO, CISO, CHRO, Executive Mentor. Multi-role board meetings, strategy routing, structured recommendations. For founders needing executive-level decision support.
25 advanced engineering agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw. Agent design, RAG, MCP servers, CI/CD, database design, observability, security auditing, release management, platform ops.
Curate Claude Code's auto-memory into durable project knowledge. Analyze MEMORY.md for patterns, promote proven learnings to CLAUDE.md and .claude/rules/, extract recurring solutions into reusable skills. Use when: (1) reviewing what Claude has learned about your project, (2) graduating a pattern from notes to enforced rules, (3) turning a debugging solution into a skill, (4) checking memory health and capacity.
23 engineering agent skills and plugins for Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenClaw, and 6 more tools. Architecture, frontend, backend, QA, DevOps, security, AI/ML, data engineering, Playwright, Stripe, AWS, MS365. 30+ Python tools (stdlib-only).