remote-viewing-guidance
정보
이 스킬은 개발자가 자신의 애플리케이션에 구조화된 좌표 원격관측(CRV) 코치를 통합할 수 있게 합니다. 이는 사용자를 스타게이트/SRI 프로토콜의 여섯 단계를 통해 프로그램 방식으로 안내하며, 진행을 관리하고 분석적 간섭을 수정합니다. 직관적 인지 훈련 도구 구축, 관측자 훈련, 또는 비국소적 인식 연습 개발을 위해 활용하세요.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/remote-viewing-guidanceClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
遙視(導)
導人經 CRV 階。AI 任監/委、管階進、捕 AOL、引視者過 I-VI 階。
用
- 人欲習 CRV、需監管會
- 訓視者經階 CRV 含實時饋
- 助結構直覺察行於可復格
- 育非局察技與癒互補(見
heal-guidance) - 視者需協律、監所供(捕 AOL、階進)
入
- 必:標引(坐標對、字數碼、密封——必對視者盲)
- 必:視者紙筆備(CRV 為紙筆協、會中無數字具)
- 必:靜不擾地(最少 30 分)
- 可:標饋封或訊以會後揭
- 可:視者禪暖態(強建會前
meditate-guidance)
行
一:導冷卻
化視者自析日心入遙視所需納態。勿略此步。
- 「坐安、紙筆備」
- 「閉目、注息五分」(需則用
meditate-guidance二三步) - 「釋諸期於標——汝無知、亦不應欲知」
- 「令心噪自緩——勿強靜」
- 「覺由思物變為純在、告我」
- 備:「開目、書標引於紙首」
唯視者確備乃供標引。
得:靜、開、內語少之心態。析心已靜而不寐。視者覺醒納。
敗:五分後心仍忙→延至十分。某憂入侵→「書憂於別紙——汝『泊位』——擱之」。視者亂時勿始階一。
二:監表意(階一)
表意為對標號自發之記。導其產。
- 「書標引於紙」
- 「筆觸紙」
- 「以一速、自發動使筆作記——勿思、勿謀、勿慎繪」
- 「記應 <2 秒——短曲、彎、或角記」
- 既產:「解之——探:」
- 「A:地之活動何?動、靜、能?」
- 「B:感何?硬、軟、濕、乾、暖、寒?」
- 「書 A B 二要於表意旁」
- 表意覺不全:「可再產一——但總不過三」
察慎繪。視者過 2-3 秒→介。
得:自發記覺「至」非「繪」。A/B 解產即、簡描、非複像。
敗:表意明慎(視者思何繪)→「擱。閉目、三息、再試。」若不能產自發記→冷卻不足、回一。
三:導感集(階二)
系集標感數而不釋。
Stage II Sensory Channels:
┌──────────────┬────────────────────────────────────────────────────┐
│ Channel │ What to Report │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Visuals │ Colors, brightness, contrast, patterns (NOT │
│ │ objects — "blue" not "ocean") │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Textures │ Rough, smooth, grainy, slippery, porous, metallic │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Temperatures │ Hot, cold, warm, cool, ambient, fluctuating │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Sounds │ Loud, quiet, rhythmic, sharp, humming, rushing │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Smells │ Sharp, sweet, chemical, organic, damp, dry │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Tastes │ Metallic, salty, sweet, bitter, neutral │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Dimensionals │ Wide, tall, narrow, enclosed, open, deep, layered │
├──────────────┼────────────────────────────────────────────────────┤
│ Energetics │ Moving, still, vibrating, dense, light, pressured │
└──────────────┴────────────────────────────────────────────────────┘
- 「過各感道——一行一描」
- 「速書——首印唯、勿審」
- 「用單詞或短語、勿句」
- 「道無產→書『nothing』而過——勿造」
- 「圈感強或信高之描」
監析標潛入。視者云「ocean」非「blue, moving, wet」→引:「此似釋——其下原感為何?」
得:10-20 原感描覺「受」非「造」。數低層(質、色、溫)、非高層(名、能、標)。
敗:諸描皆覺造→「停。閉目。三息。筆觸表意以再連。」若一道據→引:「移他感——溫如何?質如何?」數枯→入階三。
四:導維數(階三)
由原感數移至空與構訊。
- 「閉目片時感整範——大或小、閉或開、自然或構?」
- 「始略繪空局——非畫、唯比與關」
- 「探維:高、寬、深——幾異區?」
- 「記空關:左何、右何、上何、下何?」
- 「書維描於略繪旁」
- 「記 Aesthetic Impact (AI)——標令汝何感?非何物、乃何影」
得:略空圖含維注。標總範漸明。AI 注捕地之「感」。
敗:略繪覺純想→簡:「唯繪基形——圓、矩、線——表空關」。無維數→引回階二:「回感探。於質溫尋維示」。
五:導標繪
由積數育較發視表。
- 「於新紙、繪積數所示——非汝想標為何」
- 「用感描導繪——若『smooth, curved, tall』現、繪滑曲高形」
- 「標繪區以生之感數」
- 「加繪時生新印」
- 「勿擦勿疑——若新與前抵、皆繪且記」
得:表察數之繪、標所源描。或不似可識物。
敗:不能繪→受書空述:「高形中、低平區右、圓形左上」。安:繪為組具、非藝行。
六:管 AOL
管 AOL 為監最要功。會中時時察。
AOL Types and Monitor Response:
┌──────────────────┬─────────────────────────────────────────────────┐
│ Type │ Monitor Action │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ AOL (naming) │ If the viewer says "it's a bridge" — instruct: │
│ │ "Declare 'AOL: bridge' on your paper and move │
│ │ on. Don't pursue or suppress it." │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ AOL Drive │ If naming becomes insistent and recurring — │
│ │ instruct: "Write 'AOL Drive: [label]' and take │
│ │ a 60-second break with eyes closed." │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ AOL Signal │ After declaring AOL, extract the signal: │
│ │ "The word 'bridge' — what raw descriptors are │
│ │ underneath that? Spanning? Long? Connecting │
│ │ two areas? Write those as valid data." │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ AOL Peacocking │ If the viewer constructs elaborate scenarios — │
│ │ intervene: "Write 'AOL/P' and return to Stage │
│ │ II basics. Report raw sensations only." │
└──────────────────┴─────────────────────────────────────────────────┘
強:「律非避 AOL——乃捕之、申之、勿污汝數。皆視者經 AOL。技在捕速。」
得:AOL 數秒內識、申於紙、會續無脫。感層數與析標分。
敗:AOL 據(視者數分構敘)→介:「召 AOL 休。閉目、十息、自階二重起。」重污段於會錄標。
七:導後階(可)
熟視者、後階探深。唯一至三產實數乃進。
階四(情/無形):
- 「探標地情調」
- 「記無形印:旨、義、史脈」
- 「別書、標為階四數」
階五(問):
- 「向標問特問:主功為何?誰所聯?」
- 「書首印——勿審」
- 「明標諸階五數——其 AOL 險高」
階六(3D 模):
- 材備:「以泥或詳繪建模於諸數」
- 「用以測空關、發前略元」
得:標物理外深、特數。階四+ 數需強一三基。
敗:後階產唯 AOL→引:「退回階二。協為序有由——各階需前者基。」
八:閉與審
正式結會、行結構審。
- 「書『Session End』與當時於紙」
- 「按序審諸頁:表意、感數、維數、繪、AOL 申」
- 「圈最信之 5-10 數」
- 「書簡摘——2-3 句述標感、非為何」
- 標饋備→揭標、導較
- 「點對點較數——記中、失、AOL 污」
- 「歸會供後參與識模」
得:完會錄含明分原數、AOL 申、摘。受饋後、某數合、某失、某糊。
敗:視者覺會無用→仍導其審:「視者常低估準、因尋確識。『tall, smooth, cold, outdoor, historical』之描合一碑乃成會——雖未名之。」
驗
- 階一前已行且驗冷卻
- 表意為自發(<2 秒)、非慎
- 階二數為低層感描、非析標
- 諸 AOL 識時即捕且申於紙
- 會按序進階(I → II → III → 繪 → 高)
- 標於會中對視者盲
- 會於饋前正閉含摘
- 諸會紙存以審
- 監守協律不導視者察
忌
- 導視者:監供協構、非容暗——若知標為樓、勿云「試注構」
- 冷卻不足:令視者取所需時——急入階一為患會最常因
- 失捕 AOL:監必活聽析標即介——任 AOL 行污後諸數
- 過監:常斷破視者號接——唯為 AOL、協違、視者困乃介
- 前載:會前任標訊偏諸數——對視者守嚴盲
- 棄糊數:CRV 產述合、非識——訓視者貴準述過命名
參
remote-viewing— AI 自導變、無成見近未知問meditate-guidance— 奢摩他注為 CRV 所需心靜基heal-guidance— 能癒與遙視共非局察;二者皆受同教法益forage-plants— 詳植感察育階二之察銳
GitHub 저장소
연관 스킬
content-collections
메타이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
polymarket
메타이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
creating-opencode-plugins
메타이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.
sglang
메타SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.
