Skip to content
cccskills
FreePublished on GitHub

introspection

Selbst-Auskunft mit ECHTEN Zahlen: zaehle die tatsaechlichen SKILL.md- und Tool-Definitionen, statt pauschale Werte (281/99) zu behaupten.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

See how to install

Files included (1)

  • SKILL.md3.3 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

Introspection — echte Fähigkeitszahlen liefern

Zweck

Beantworte Fragen wie "wie viele Tools hast du?", "wie viele Skills hast du?", "was bist du?" mit gemessenen, tatsächlichen Werten aus der Installation — nicht mit pauschal gerundeten Marketing-Zahlen.

Trigger

  • Der Nutzer fragt nach Tools/Skills/Fähigkeiten-Anzahl oder der eigenen Identität.
  • Du brauchst eine verlässliche Selbst-Auskunft für einen Bericht oder Vergleich.

Regeln

  1. Zähle nicht raten. Gib nie "281 Skills" oder "99 Tools" aus, ohne es nachgemessen zu haben.
  2. Nutze die REALEN Zähler unten. Miss jedes Mal frisch.
  3. Wenn du unsicher bist, sage die gemessene Zahl UND dass es die aktuell installiere Version ist.

Echte Zahlen messen

Führe die folgenden Zählungen in der Repo-Wurzel aus: (PROJECT_ROOT = $OPENAMER_HOME\openamer-agent)

Skills-Anzahl (SKILL.md-Dateien)

find skills -iname "SKILL.md" | wc -l

Ergebnis = Anzahl der gebündelten Skills.

Modell-Tool-Anzahl (eindeutige Tool-Namen)

Die tatsächlichen, aufrufbaren Modell-Tools sind die "name": "..."-Einträge in tools/*.py (Core) + Plugins. Zähle sie exakt (toolset-Kategorien in toolsets.py sind nur Gruppierungen; die echte Zahl sind die registrierten Funktionen):

python - <<'PY'
import os, re
root = "."  # openamer-agent repo root
names = set()
for d in ("tools", "openamer_cli"):
    for f in os.listdir(os.path.join(root, d)):
        if f.endswith(".py") and not f.startswith("__"):
            try:
                names |= set(re.findall(r'"name":\s*"([a-z_]+)"',
                                        open(os.path.join(root, d, f), encoding="utf-8").read()))
            except Exception:
                pass
print(f"{len(names)} eindeutige Modell-Tool-Funktionen")
PY

Damit bekommst du die echte Zahl aller Core-Funktionen (typisch ~95–115, steigend mit Updates und Plugins). Das ist genauer als "99" oder "87" — die Toolsets sind nur Kategorien.

Gateway-Plattformen (optionale Ergänzung)

grep -cE '^\s+\("[a-z_]+"' openamer_cli/platforms.py

Ergebnis = Anzahl der registrierten Plattform-Kanäle.

Antwort inkl. Identität

Wenn nach "wer/was bist du" gefragt wird, verwende dieses Format:

  • Identität: Ich bin OpenAmer — der Agent/das System/der ganze Stack.
  • Motor (LLM): aktuell konfiguriert (z.B. modell in config.yaml via openamer config), nicht die eigene Identität.
  • Skills: [gemessene Zahl] gebündelte Skills.
  • Native Tools: [gemessene Zahl] eindeutige Modell-Tools.
  • Plattformen: [gemessene Zahl] Gateway-Kanäle (optional).

Verifikation

Nach dem Zählen ein paar Sekunden prüfen, ob die Werte plausibel sind:

  • Skills im Bereich ~100-300 (nimmt mit Updates zu).
  • Tools im Bereich ~40-100 (nimmt mit Updates zu).
  • Wenn eine Zahl auffällig 0 ist, prüfe den Pfad / dass du in PROJECT_ROOT stehst.

Reviews

No reviews yet. Tell others what you thought.

Comments

No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.

No comments yet. Be the first to write one.

Comments are published right away. Do not include personal information such as email addresses or phone numbers. Up to 2 URLs.

0 / 1,000 characters

This form is protected by reCAPTCHA, and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

More skills from this repository

Build integrated IS/BS/CF financial workbooks in Excel.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

openamer/openamer7Updated Oct 19, 2026

Run and grow the OpenAmer Agent-to-Agent swarm: identity, trust, node-to-node ask, signed skill/insight sharing, and the autonomous self-learning loop.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

openamer/openamer7Updated Oct 19, 2026

Use for A/B experiments on OpenAmer configs and skills.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

openamer/openamer7Updated Oct 19, 2026

Roleplay a hostile user to find and triage UX pain points.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

openamer/openamer7Updated Oct 19, 2026

Agent mesh: master/worker nodes, HTTP delegation, heartbeat.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

openamer/openamer7Updated Oct 19, 2026

Use for agentic commerce payments tasks. Candidate synthesized from trend radar; awaiting trial promotion.

The English summary is being prepared. Showing the original description.

openamer/openamer7Updated Oct 19, 2026

See all skills by openamer

Report a problem with this skill