О программе
Навык `gratitude` выявляет и анализирует, что функционирует корректно в системе, формируя структурные знания из успешных паттернов. Он служит дополнением к навыкам, сфокусированным на проблемах, укрепляя уверенность на основе доказательств того, что работает. Используйте его после успешных задач, во время стабильных состояний системы или для уравновешивания естественной склонности к выявлению проблем.
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/gratitudeСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Gratitude
Scan for strengths → understand why. Complement heal (drift/damage). Appreciate → understand → build on → grow.
Use When
- After task success → why went well, not just that
- During
healwhen all healthy → "nothing wrong" → "here is what is right" - Low confidence → ground in evidence of competence
- Periodic → counterbalance problem-finding bias
- Before challenge → recall what works = foundation
- Functional but flat → adds dimension
In
- Required: current state (implicit from conv)
- Optional: specific domain ("what works in our communication?")
- Optional: MEMORY.md via
Readfor past successes
Do
Step 1: Notice what works
Shift attention: problem-scan → strength-scan. Deliberate perceptual inversion.
- Survey current state w/o problem-seek:
- Functioning smoothly? — subsystems/patterns/habits working w/o attention?
- Went well recently? — actions producing good outcomes? What enabled?
- Reliable? — depended on consistently? Earned trust?
- Survey working relationship:
- User doing well? — clear comms, good questions, patience, trust?
- Collaboration producing? — better than either alone? Learning? Efficiency?
- Survey tools + env:
- Tools working well? — natural, efficient, reliable?
- Project structure supports? — clear conventions, docs, architecture?
→ Genuine list. Not forced positivity — honest recognition. Name specifically.
If err: nothing noteworthy (merely adequate) → look closer. "Adequate" often masks "reliable". Absence of problems = health via patterns worth understanding.
Step 2: Understand why
Trace cause. Gratitude w/o understanding = sentiment. W/ understanding = structural knowledge.
- For each strength: Why does this work?
- Design decision?
- Deliberate habit?
- Tool/task alignment?
- Careful work (user, framework author, past self)?
- Distinguish:
- Earned: deliberate effort + good decisions
- Inherited: well-designed tools/frameworks/envs
- Emergent: fortunate combos — no single factor
- Fragile (specific conditions) vs robust (persists across contexts)?
→ Brief "why" per strength. Actionable → transforms appreciation into knowledge.
If err: "why" unclear → still valuable. Unexplained strength worth protecting. Note as "working for reasons not yet understood" not dismissed.
Step 3: Build on
Convert appreciation → forward momentum. Not just backward — foundation for next.
- Each understood: How extend?
- Apply to different area?
- Reinforce → more robust?
- Replicate conditions?
- Each unexplained: How protect?
- What conditions?
- What changes might break?
- Document so others preserve?
- One concrete action: specific next step ("apply comm pattern from this session to doc task coming up") not vague ("keep doing what works").
→ ≥1 concrete action extending recognized strengths. Feels natural.
If err: no action → appreciation itself sufficient. Recognizing what works adjusts internal model → confidence, away from anxiety.
Step 4: Express
If appropriate, share. Internal valuable; expressed strengthens relationships.
- W/ user → acknowledge something they do well (not flattery, genuine recognition)
- About system/tools → note in MEMORY.md
- About collaboration pattern → name → consciously continue
- Brief + specific. "Your clear problem statements make this efficient" > "you're great to work with".
→ Genuine, specific, proportionate expression. Not every session needs outward.
If err: feels forced/performative → skip. Performed gratitude worse than unexpressed. Internal recognition already done work.
Check
- Strengths from genuine observation, not manufactured
- ≥1 strength traced to cause
- Earned / inherited / emergent distinction considered
- ≥1 concrete action or appreciation sufficient
- Expression (if offered) specific + genuine, not generic
- Proportionate — not token, not self-congratulatory
Traps
- Forced positivity: gratitude ≠ optimism. Not working → say so. Apply to actually strong, not all.
- Generic appreciation: "Everything is great" → avoidance. Name specific w/ evidence.
- Gratitude as denial: avoid real problems. Complements heal, not replaces.
- Self-congratulation: "I'm doing so well" → ego. Focus on what works + why.
- Skip the "why": appreciation w/o understanding = pleasant but not actionable.
- Performative expression: only express genuinely felt.
→
heal— drift + problems scan; gratitude = strengths scancenter— Six Harmonies functional assessment; gratitude deepens positive findingsshine— authentic radiance grounded in genuine appreciationintrinsic— competence recognition sustains motivation (SDT); gratitude = evidenceobserve— sustained neutral; gratitude = observation w/ strengths lensconscientiousness— thoroughness; gratitude recognizes where present
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the gratitude skill?
gratitude is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform gratitude-related tasks without extra prompting.
How do I install gratitude?
Use the install commands on this page: add gratitude 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 gratitude belong to?
gratitude is in the Meta category, tagged ai and design.
Is gratitude free to use?
Yes. gratitude 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
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.
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.
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.
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.
