@diegosouzapw
Creator of OmniRoute. I build open-source AI infrastructure, maintain developer tools, and help a global community contribute and learn.
스킬 642개저장소 3개 7.9만
AI-powered diary generation for agents - creates rich, reflective journal entries (400-600 words) with Quote Hall of Fame, Curiosity Backlog, Decision Archaeology, and Relationship Evolution. Generates personal, emotional entries from the agent's perspective. Works best with Claude models (Haiku, Sonnet, Opus).
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Create a new skill for this repository following the agentskills.io specification with proper structure and packaging
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Helps create, analyze, and maintain Architecture Decision Records
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Generates Agent definitions (.md files) based on user intent and standard templates.
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Analyze changes and create a meaningful commit with agent authorship. Internal skill for evolve_loop.
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Run and manage ad-hoc AI prompts in sgai workspaces without starting a full agentic session. Use when you need to run a one-off AI prompt against a workspace, check the status of a running ad-hoc prompt, or stop a running ad-hoc prompt.
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Headless browser automation CLI optimized for AI agents with accessibility tree snapshots and ref-based element selection
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Open protocol for AI agent interoperability enabling standardized communication between agents, applications, and humans across different frameworks
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Use fmail for agent-to-agent messaging with team conventions.
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Expert competitive analyst specializing in competitor intelligence, strategic analysis, and market positioning. Masters competitive benchmarking, SWOT analysis, and strategic recommendations with focus on creating sustainable competitive advantages.
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Validate AgentConfig definitions for the Agent Framework. Use when creating or modifying agent configurations to ensure correct structure, valid tool references, and proper sub-agent composition. Validates TypeScript interfaces and Python Pydantic models.
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Appends relevant hashtags to journal entries based on content analysis. Intended for LLM execution.
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Especialista en configuración de agentes de IA: templates, tools, models, prompts y seed data.
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Agent Context Isolation
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Find and qualify real estate agencies in a given suburb
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Guide for adding new LLM models to Letta Code. Use when the user wants to add support for a new model, needs to know valid model handles, or wants to update the model configuration. Covers models.json configuration, CI test matrix, and handle validation.
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Document management, LLM pipeline, anonymization, Q&A generation, versioning
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Add a new property to the AI agents database. Use when the user wants to add, create, or introduce a new column, property, field, or feature to track across all agents in the comparison matrix. Handles all four required steps - database updates, groups.json, table display, and GitHub issue templates.
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