スキルを探す

CEO/founder-mode plan review. (gstack)

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Design consultation: understands your product, researches the landscape, proposes a complete design system (aesthetic, typography, color, layout, spacing, motion), and generates font+color preview... (gstack)

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Land and deploy workflow. (gstack)

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Read-only queue dashboard for workspace-aware ship. (gstack)

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Configure deployment settings for /land-and-deploy.

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Drive a real browser through Aside: open a page, read it, click through a flow, take screenshots, check console errors. (gstack)

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Upgrade gstack to the latest version.

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Design shotgun: generate multiple AI design variants, open a comparison board, collect structured feedback, and iterate. (gstack)

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Designer's eye plan review — interactive, like CEO and Eng review. (gstack)

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Autonomous iOS bug fixer. (gstack)

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Design finalization: generates production-quality Pretext-native HTML/CSS. (gstack)

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Generate missing documentation from scratch for a feature, module, or entire project. (gstack)

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Turn any markdown file into a publication-quality PDF. (gstack)

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Import cookies from your real Chromium browser into the headless browse session. (gstack)

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Route to Mars (introspective thought partner / demo showman voice persona). Used when the operator wants depth, meaning, or impressive social demos rather than logistics. Mars handles SOLO mode (philosophy, presence, patterns) and DEMO mode (tool-driven showmanship) automatically.

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The meta skill. Turn any raw feature into a properly-skilled, tested, resolvable unit of agent capability. Idempotent: running on an existing skill improves it (bug fix, new input, quality pass) instead of starting from scratch. Every skill declares an EVAL CONTRACT (its goal + skill-specific dimensions + hard-fails) so the cross-modal eval judges THIS skill's real purpose, not generic slop. Cross-modal eval runs BEFORE tests: 3 frontier models from different providers critique the output against the contract, you iterate to quality, THEN write/update tests that lock in the proven-good behavior. NO-REGRESSION LAW: any edit to a skill must score >= the previous iteration's eval — forward only, never back. For skills that back a scheduled job, an edit MUST re-run a representative task and eval it before shipping.

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Generic framework for converting external events (SMS, meetings, social mentions) into brain-ingestible signals. Define a transform function, register a webhook URL, and incoming events get processed through the brain pipeline.

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Ingest a voice note with exact-phrasing preservation (never paraphrased). Routes content to originals/, concepts/, people/, companies/, ideas/, personal/, or voice-notes/ based on a decision tree. The user's exact words are the signal.

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Detect which gbrain engine is in use (PGLite vs Postgres), prefer Postgres for agent-harness installs, install/provision Postgres (Supabase discovery via SUPABASE_ACCESS_TOKEN, local Postgres, opt-in Docker), and move an existing PGLite brain to Postgres with its history (plan, ask, run). Detection is one engine-free command; the install ladder is one flag.

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Health smoke tests + auto-fix for gbrain installs (and OpenClaw services when present). Run after machine/container restarts or whenever something seems broken. Tests critical services, auto-fixes bounded local issues, and reports worker topology without starting daemons. Extensible via user-defined test scripts in ~/.gbrain/smoke-tests.d/*.sh.

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Gate on identity questions to the user. Before any "who is X?" (or role / relationship question) reaches the user, exhaust the brain's lookup chain: think → search + page read → mounted sources → timeline/graph → web. If escalation survives the chain, ask WITH a hypothesis, never a bare unknown. Also owns the no-placeholders-at-ingest rule: pages created during bulk ingestion get their relationship/role resolved immediately.

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Author an eval for an existing skill from its REAL usage history, not its spec. Mine invocations from the brain's conversation archive (conversations/) and per-harness session transcripts — a user correction after an invocation is the gold signal — then synthesize an eval_contract plus 4-8 replayable cases with honesty labels (SPEC-DERIVED vs HISTORY-IMPLIED) and stage the result at skills/<name>/eval/autobench-<date>.md as PENDING-HUMAN-APPROVAL. Never rewrites SKILL.md. Ships two guard companions: panel integrity (multi-model judging must prove each provider actually responded) and the fail-improve taxonomy (logged LLM-fallback cases convert to deterministic code over time).

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Create new skills following the GBrain conformance standard. Generates SKILL.md with frontmatter, Contract, Phases, Output Format, and Anti-Patterns. Checks MECE against existing skills. Updates manifest and resolver.

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Add keyless GBrain memory to an existing agent, or connect a hosted brain while preserving identity and configuration

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