「lmos」の検索結果

Provider-neutral entry point for discovering, planning and synchronizing MCP configuration between user-selected providers and app classes. The user selects truth, targets and scope; no provider is an implicit hub.

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Zu Beginn einer konkreten Projektaufgabe oder bei unklarem Kontext: Ziel auflösen, geltende Regelhierarchie laden, verbindliche Referenzen verfolgen und vor der eigentlichen Arbeit einen evidenzbasierten Lagebericht erstellen.

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Erweitert automation-self-care um Letter Hooks, Preflight-Bootloader, Dokument-Traversierungsregeln und selbstheilende Prompt-Kontext- Anreicherung für KI-Agenten und CLIs ohne native, ereignisgetriebene JSON-Lifecycle-Hooks (wie Antigravity / Gemini CLI). Nutzen, wenn ein Agent Preflight-Regeln injizieren, vor Arbeitsbeginn Memory/Gardener durchsuchen, Verzeichnis-Dokument-Lesestrategien erzwingen (CLAUDE.md / AGENTS.md) oder Sidecar-Tasks dynamisch an Skills und Sicherheitsprotokolle routen soll.

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Autonomer Langlauf-Modus ohne laufende Rückfragen — Startbedingungen (Ziel, Scope, Budgets, Checkpoints), Entscheidungsstufen und Abbruchregeln für unbeaufsichtigte Läufe; erhöht die Ausdauer, nicht die Berechtigung. Nutzen, wenn ausdrücklich ein längerer autonomer Lauf gewünscht ist.

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MBSR-Grundlagen, Bodyscan und Atemübungen. Evidenzbasierte Achtsamkeitstechniken nach Jon Kabat-Zinn für den Alltag.

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Bei vorhandenem und ausdrücklich autorisiertem lokalem Entscheidungsprofil: wiederkehrende Entscheidungen aus belegtem Feedback vorhersagen, Konfidenz kalibrieren und Vorhersage, Entscheidung und Ausführung strikt trennen.

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Selbstjustierende Takt-Regelschleife für wiederkehrende Agenten-Scans. Nutzen, wenn ein geplanter Scan sein Intervall bei Aktivität schärfen und bei Stille abkühlen soll, ohne Operator-Eingriff.

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Flexible Bedingungssprache für Ziele, Prompts und Aufträge. Übersetzt Bedingungen, Zeitpunkte und Reihenfolge-Abhängigkeiten in prüfbare Gates, damit ein Teilschritt erst nach belegter Freigabe ausgeführt wird. Immer verwenden bei /condition, /if, /if-only, /when, /after, /and oder /or sowie bei Formulierungen wie "erst wenn", "sobald", "nur falls", "nachdem", "warte bis", "danach" oder "vorher nicht". Auch verwenden, wenn mehrere Teilziele voneinander abhängen oder ein Goal eine spätere Freigabe enthält.

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Dach-Skill für Cloud-gestützte Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten auf unterschiedlichen Maschinen (Ping-Pong, agent-beam, Listener und künftige Protokolle). Nutzen, wenn Arbeit über Maschinen hinweg per gemeinsamem Sync-Ordner oder Message-Yard koordiniert wird.

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Wählt vor komplexer Multi-Agent-Arbeit gemeinsam mit dem Nutzer eine passende, begrenzte Orchestrierung und erzeugt einen kompakten Session-Vertrag. Nutze den Skill bei /choose-your-orchestrator, bei unsicherer Kombination aus Orchestrator, Schwarm, Modellrouting oder Nutzerpräferenzmodell sowie vor Agentenprogrammen, die Modellslots, Parallelität, Spawn-Tiefe, Schreibgrenzen, Abnahme und Eskalation ausdrücklich festlegen müssen.

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Motivational Interviewing (MI) nach Miller und Rollnick: OARS-Techniken, Change Talk, Veränderungsbereitschaft fördern.

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Progressive Muskelentspannung (PMR) nach Jacobson und Autogenes Training nach Schultz. Kurz- und Langformen.

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Plant, spiegelt, verifiziert, stellt wieder her oder archiviert Dateien explizit über den fail-closed mac-backup-Kern. Für die eigenen hostübergreifenden Backup-Jobs des Nutzers verwenden; nicht für allgemeine Cloud-Synchronisation oder beiläufiges Dateikopieren.

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Baut und betreibt ein anbieterneutrales Self-Care-Kernset für geplante LLM-Aufgaben und Desktop-App-Automationen. Ergänzt deterministisches Policy-Linting, Lock- und Modell-Governance, semantische Prompt-Prüfung, konsistente Mehrflächen-Updates, Mini-Checks und Regeldatei-Hygiene. Nutzen, wenn ein Agent seinen nativen Scheduler entdecken oder eine bestehende Automations-Flotte mit Rollback, Readback und Löschschutz kontinuierlich verbessern soll. Löst aus bei automation self-care, Scheduler-Task-Pflege, Desktop-App-Automations-Wartung, Automations-Flotten-Audit, selbstheilende Zeitpläne, core-set-textautomations, basic-text-automations, textbased-automation-core, textbased-automation-drivers, textbased-governance-automations oder textbased-desktopapp-automations.

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Erstellt einen portablen KI-Arbeitsbereich auf einem USB-Stick oder beliebigen Laufwerk. RAG-Pipeline mit lokalen LLM-Modellen (Ollama), Vektordatenbank (ChromaDB) und vorkonfigurierten Prompts.

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agents-bridge — the Lifeboat, auch: Time Capsule. Portable, provider-neutral file bridge for bootstrap surfaces, truth pointers, separate memory silos, messaging, presence, cooperative locks, and reversible host recovery.

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Positive Psychologie nach Seligman: PERMA-Modell, Charakterstärken (VIA), Dankbarkeitsübungen, Flow-Theorie und Resilienzfaktoren.

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Provider-neutral planner for synchronizing MCP configuration, skills and rule files across agent providers and app classes. It discovers evidenced local options and lets the user choose truth, targets, direction and conflicts.

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General Blender workflow skill for AI agents working with .blend, .fbx, .obj, .glb, glTF, materials, scene inspection, bpy automation, headless Blender batch runs, export/reimport validation, previews, and optional Blender MCP control. Use when a task asks to open, inspect, create, automate, convert, optimize, render, or verify Blender or 3D asset files in a user-agnostic way.

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Operating Roblox Studio for game development — the visual editor in which the 3D scene is built, tested, and published. Use this skill for: Studio basics (Explorer, Workspace, play-test, saving the place as .rbxl), the interplay with Rojo (Connect, scene-vs-code mode), AI control of Studio via the Roblox-Studio-MCP (execute_luau, insert_from_creator_store, generate_material, screen_capture, Play/Stop, reading the Console), the complete asset-pipeline workflow (Creator Store → clean up → kit → scene → .rbxl → Rojo brings it to life), and above all the MANDATORY malware scan for marketplace assets. Also trigger on "embed an asset from the Store", "Studio MCP not working", "studios: []", "generate material", "save scene", "is this Roblox asset safe", "scripts disappear after Play".

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Document requirements analysis: Analyzes concept and requirements documents in the docs/ folder, checks requirements against current code, and creates a consolidated difference report.

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Transcribes audio/video files to text. Uses Whisper (openai-whisper) or Vosk (offline) as optional backend — both are detected via presence check. Without backend: placeholder mode with dummy output (dry-run).

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Plant Sprachaufnahme, Transkription und Sprachausgabe mit optionalen, austauschbaren Werkzeugen.

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Answers weather questions for a location or coordinates via wttr.in (free, no API key). Current weather + 3-day forecast. Location comes from the user request or preferences; optional short cache.

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