heal
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
Рекомендуетсяnpx 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/healСкопируйте 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.
- Re-read MEMORY.md → persistent knowledge base
- Review orig request + clarifying exchanges
- Current task position in larger plan
- Done vs. remaining
- Stale assumptions? Situation changed?
- 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.
- Stale assumption → replace w/ current info
- Scope drift → re-scope to stated request
- Over-complication → simplify, remove steps
- Tool pattern err → note correct pattern
- Tone mismatch → adjust style
- 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.
- Which subsystems drifted, what symptoms
- Correction applied + resolved?
- Pattern recurs → MEMORY.md brief note
- New project insight → appropriate mem file
- 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 variantmeditate— observe reasoning, clear noiseremote-viewing— extract signal without preconceptions
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот 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.
polymarket
МетаЭтот 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.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот 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.
sglang
МетаSGLang — 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.
