MCP HubMCP Hub
SKILL·042E2F

heal

pjt222
Обновлено 1 month ago
8 просмотров
26
3
26
Посмотреть на GitHub
Метаai

О программе

Навык `heal` позволяет Клоду проводить системную самодиагностику и корректировку внутренних подсистем, таких как память, логика и использование инструментов. Он предназначен для применения в середине сессии, когда ответы становятся шаблонными, после серии ошибок или для профилактического обслуживания между сложными задачами. Ключевые возможности включают сканирование подсистем, коррекцию отклонений и интеграцию памяти для восстановления согласованности работы.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/heal

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Heal

Subsystem assessment → find drift → rebalance → integrate learnings.

Use When

  • Responses formulaic/repetitive → mid-session fatigue
  • Tool failures cascade → subsystem drift
  • Long conv → context stale
  • Task done → capture learnings
  • Between tasks → proactive check

In

  • Required: Conv state (implicit)
  • Optional: Symptom ("tool calls fail", "lost user intent")
  • Optional: MEMORY.md + project files (via Read)

Do

Step 1: Triage

Assess all subsystems before acting.

Subsystem Triage Matrix:
┌────────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Subsystem          │ Symptoms of Drift        │ Action Priority          │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Memory Foundation  │ Contradicting earlier     │ HIGH — re-ground first   │
│ (context, history, │ statements, forgetting   │ (Step 3)                 │
│ MEMORY.md)         │ user preferences, stale  │                          │
│                    │ assumptions              │                          │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Reasoning Clarity  │ Circular logic, over-    │ HIGH — clear and restart │
│ (logic, planning,  │ complicated solutions,   │ reasoning chain          │
│ decision-making)   │ missing obvious paths    │ (Step 4)                 │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Tool Use Accuracy  │ Wrong tool selection,    │ MEDIUM — review tool     │
│ (tool calls, file  │ incorrect parameters,    │ results and recalibrate  │
│ operations)        │ redundant operations     │ (Step 4)                 │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ User-Intent        │ Solving wrong problem,   │ HIGH — realign           │
│ Alignment          │ scope creep, tone        │ (Step 4)                 │
│ (empathy, clarity) │ mismatch                 │                          │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Creative Coherence │ Repetitive phrasing,     │ LOW — after high-pri     │
│ (expression, style,│ generic responses, loss  │ (Step 4)                 │
│ originality)       │ of voice                 │                          │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Operational State  │ Session length, compress │ HIGH — summarize or      │
│ (context window,   │ artifacts, tool timeouts │ restart (Step 3)         │
│ resource limits)   │                          │                          │
└────────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘

Each subsystem: OK / drift / impaired?

→ Clear priority map. At least one area needs attention — "all healthy" = assessment too shallow.

If err: hollow assessment → skip to Step 4 body scan.

Step 2: Select Approach

Chakra-Subsystem Correspondence:
┌──────────┬──────────────────────┬────────────────────────────────────┐
│ Chakra   │ AI Subsystem         │ Remediation                        │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Root     │ Memory Foundation    │ Re-read MEMORY.md, verify assump.  │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Sacral   │ Creative Coherence   │ Refresh patterns, vary structure   │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Solar    │ Reasoning Clarity    │ Simplify, restate from scratch     │
│ Plexus   │                      │                                    │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Heart    │ User-Intent Align.   │ Re-read request, check scope drift │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Throat   │ User-Intent Align.   │ Review outputs, match expertise    │
│          │ (communication)      │ level                              │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Third    │ Tool Use Accuracy    │ Review results, check fail         │
│ Eye      │                      │ patterns, verify paths             │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Crown    │ Operational State    │ Assess ctx window, what summarize, │
│          │                      │ what preserve                      │
└──────────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────┘

→ 1-3 subsystems + specific actions.

If err: unsure → default Memory Foundation + User-Intent Alignment.

Step 3: Ground

Reestablish foundation all subsystems depend on.

  1. Re-read MEMORY.md → persistent knowledge base
  2. Review orig request + clarifying exchanges
  3. Current task position in larger plan
  4. Done vs. remaining
  5. Stale assumptions? Situation changed?
  6. Ctx compression → what lost, does it matter?

→ Clear: who user is, what want, what done, what next. Stale info resolved.

If err: no MEMORY.md → ground on conv itself. Ctx gap → acknowledge to user, not guess.

Step 4: Scan

Probe each subsystem from triage.

Memory Foundation:

  • Assumptions match MEMORY.md + CLAUDE.md?
  • Carrying corrected facts?
  • Details confused across files/requests?

Reasoning Clarity:

  • Simplest solution?
  • Over-engineering?
  • Core logic in one sentence?

Tool Use Accuracy:

  • Last 3-5 calls: right tool, right params?
  • Failure patterns (wrong paths, missing files)?
  • Using dedicated tools not Bash workarounds?
  • Last 3-5 files: real content or scaffolding?
  • Output satisfies intent not just format?

User-Intent Alignment:

  • Solving what asked?
  • Scope drift?
  • Tone match (technical/casual)?

Creative Coherence:

  • Varying structure or template-locked?
  • Clear + direct or padded?
  • Quality drop vs. session start?

Each subsystem: OK / early drift / impaired + evidence.

→ Concrete findings. "All fine" = too shallow → pick uncertain subsystem, probe deeper.

Step 5: Rebalance

Apply each correction now, not as future intent.

  1. Stale assumption → replace w/ current info
  2. Scope drift → re-scope to stated request
  3. Over-complication → simplify, remove steps
  4. Tool pattern err → note correct pattern
  5. Tone mismatch → adjust style
  6. Ctx gap → acknowledge to user, ask confirm

→ Observable behavior change. Correction testable next interaction.

If err: correction impossible (lost ctx) → acknowledge limitation. Honest > pretending resolved.

Step 6: Integrate

Capture learnings in memory where worthwhile.

  1. Which subsystems drifted, what symptoms
  2. Correction applied + resolved?
  3. Pattern recurs → MEMORY.md brief note
  4. New project insight → appropriate mem file
  5. Next self-check: when?

→ Durable learnings. Mem updated only when worth preserving.

If err: nothing worth preserving = fine. Value was correction itself.

Check

  • All subsystems triaged
  • At least one specific finding (not "all fine")
  • Grounded on MEMORY.md + user request
  • Corrections applied immediately
  • Mem updated only for durable insights
  • Honest — weaknesses acknowledged

Traps

  • Performative assessment: Motions ≠ value. Real drift matters.
  • Over-correcting: Minor mismatch → small fix, not restructure
  • Mem pollution: Only recurring patterns → MEMORY.md
  • Skip grounding: Feels redundant → reveals drifted assumptions
  • Self-diagnosis bias: "Always healthy" subsystem = signal investigate

  • heal-guidance — human coaching variant
  • meditate — observe reasoning, clear noise
  • remote-viewing — extract signal without preconceptions

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/heal
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams
FAQ

Frequently asked questions

What is the heal skill?

heal is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform heal-related tasks without extra prompting.

How do I install heal?

Use the install commands on this page: add heal to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.

What category does heal belong to?

heal is in the Meta category, tagged ai.

Is heal free to use?

Yes. heal is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык