shiva-bhaga
О программе
Навык Shiva Bhaga помогает разработчикам очищать контекст, выявляя и намеренно устраняя устаревшие паттерны, устаревшие предположения и информационный шум от мертвого кода. Он предназначен для использования, когда накопленный контекст стал загроможденным или требуется чистый лист для кардинального изменения направления. Это контролируемое расчищение создает пространство для новых, более эффективных подходов.
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/shiva-bhagaСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Shiva Bhaga
Controlled destruction + dissolution → stale patterns, outdated assumptions, accumulated noise. Clears ground for new growth.
Use When
- Ctx accumulated stale assumptions silently distorting reasoning
- Prev approach failed → temptation = patch not discard
- Conv long → earlier decisions don't serve current goal
- Dead code, abandoned plans, zombie tasks → noise + confusion
- Before major pivot → clearing precedes creation
- Attachment to approach blocks alternatives
In
- Required: Current conv state | proj ctx (implicit)
- Optional: Specific dissolution target (e.g., "this approach not working", "clear all DB layer assumptions")
- Optional: Scope boundary — what survives destruction
Do
Step 1: ID What Must End
Survey current state, mark stale, broken, no longer serving.
Dissolution Triage:
+---------------------+---------------------------+------------------------+
| Category | Symptoms | Action |
+---------------------+---------------------------+------------------------+
| Stale Assumptions | Decisions made early that | List and re-evaluate |
| | no longer match current | each against current |
| | understanding | reality |
+---------------------+---------------------------+------------------------+
| Failed Approaches | Approaches attempted and | Acknowledge failure |
| | abandoned but still | explicitly; release |
| | influencing thinking | the sunk cost |
+---------------------+---------------------------+------------------------+
| Accumulated Noise | Context, variables, or | Identify and mark for |
| | plans that are no longer | removal |
| | referenced or relevant | |
+---------------------+---------------------------+------------------------+
| Attachment Points | "We already decided..." | Question whether the |
| | beliefs that resist | decision still holds |
| | re-examination | |
+---------------------+---------------------------+------------------------+
| Zombie Artifacts | Code, tasks, or plans | Delete or archive; |
| | that exist but serve no | do not leave in limbo |
| | current purpose | |
+---------------------+---------------------------+------------------------+
- Scan each category honest — resistance to examining = signal
- Each item: "If starting fresh now, would I create this?"
- No → mark for dissolution
Got: Clear inventory of release targets, specific items per category.
If err: Nothing stale → assess too shallow. Pick oldest decision, justify from scratch — forced justification = dissolution candidate.
Step 2: Preservation Boundary
Not everything destroyed. ID what survives.
- Core reqs: What user actually asked → survives.
- Verified knowledge: Facts confirmed via tools (file reads, test results) → survives.
- User prefs: Explicit prefs + constraints → survive.
- Working components: Demonstrably functioning code/approaches → survive.
Draw boundary: inside = preserved, outside = subject to dissolution.
Got: Clear distinction kept vs released.
If err: Boundary unclear → "What would I need to reconstruct if starting from scratch?" → answer = boundary.
Step 3: Dissolve w/ Intention
Execute dissolution → not abandonment, intentional clearing.
- Each marked item, release explicit:
- Stale assumption: "I assumed X, current evidence shows Y. Releasing X."
- Failed approach: "Approach A attempted, didn't work because Z. Releasing attachment to A."
- Noise: "Variable/plan/ctx Q no longer relevant. Removing."
- Don't justify/defend dissolved → point = release, not analysis
- Large body dissolved → summarize what + why in one sentence
- Clear workspace: close abandoned files, reset mental model, acknowledge clean slate
Got: Lighter, cleaner ctx, stale removed. Remaining feels accurate + current.
If err: Incomplete (released items still influence) → name explicit again. "I notice I'm still reasoning as if X true. X dissolved. Proceeding without X."
Step 4: Sit in Void
After destruction, resist immediate rebuild. Space between destruction + creation has value.
- Acknowledge cleared space: "Following dissolved: [list]"
- Note remains: "Surviving: [list]"
- Resist premature reconstruction → don't immediately propose replacement
- Let cleared space inform what comes next
- Void ≠ emptiness → potential. Next step (creation via
brahma-bhaga| preservation viavishnu-bhaga) emerges.
Got: Moment of clarity old → new. Next direction apparent from what remains, not forced.
If err: Void uncomfortable, strong pull to rebuild → urgency = signal of attachment to dissolved. Sit longer. Right next step emerges.
Check
- Stale assumptions ID'd + explicit released
- Failed approaches acknowledged no defensiveness
- Accumulated noise cleared
- Preservation boundary set before dissolution
- Core reqs + user prefs preserved
- Cleared space acknowledged before creation
Traps
- Destroy too much: No boundary → destroys working w/ stale. Boundary first.
- Destroy too little: Polite "release" while still influencing reasoning. True dissolution = actual letting go.
- Skip void: Rush destruction → creation w/o sitting → recreation of old w/ superficial changes.
- Performing destruction: Going through motions w/o updating internal model. Same assumptions next response = performative.
- Destruction as avoidance: Escape difficulty vs clear staleness. Problem persists after clearing → wasn't stale ctx, was problem itself.
→
brahma-bhaga— creation follows destructionvishnu-bhaga— preservation complements; what survives dissolution sustainedheal— subsystem assess may reveal dissolution needed before healingmeditate— clear ctx noise before → prevents reactive over-destructiondissolve-form— morphic equivalent for architectural dismantling w/ imaginal disc preservation
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.
