
de awesome-omni-skill48
Soumet une requête utilisateur à cinq agents spécialisés en parallèle, puis synthétise leurs résultats en une recommandation consensuelle avec score de confiance et opinions divergentes.
Lance cinq agents spécialisés (Architecte, Planificateur, Sécurité, Qualité du Code, Créatif) en parallèle, collecte leurs résultats, applique un contrôle de quorum et synthétise une recommandation finale via un agent réviseur. Conçue pour l'analyse de type ensemble où des perspectives diverses produisent une réponse finale plus robuste.
templates/ (templates/synthesis-prompt.md, agent-prompts/*.md).Conception agnostique vis-à-vis de l'agent, mais nécessite la capacité de lancer des sous-agents parallèles et un agent de synthèse (modèles référencés : Sonnet pour les agents, Opus pour la synthèse).
Compétence d'analyse multi-perspectives qui orchestre 5 agents spécialisés en parallèle puis synthétise les résultats. Flux de travail bien documenté avec détection d'injection, vérifications de quorum et repli en mode dégradé. Aucun script n'a été regroupé dans l'enregistrement de la DB, et le SKILL.md fait référence à des fichiers modèles (architect.md, planner.md, etc.) et à un dossier config/ qui ne sont pas présents, le rendant non fonctionnel tel quel. Certains textes de l'UI mélangent le portugais et l'anglais de manière incohérente.
Posture de sécurité propre avec détection d'injection et limitation du débit. Le problème principal est que la compétence fait référence à une structure de fichiers riche (modèles, config, scripts, docs) qui n'est pas incluse dans l'enregistrement de la DB, ce qui en fait davantage une spécification qu'une compétence fonctionnelle. Le SKILL.md lui-même est approfondi et bien organisé. Les fragments de langue portugaise suggèrent que l'auteur original pourrait être brésilien.
Reppo — Éditeur AgentMind
Publie du contenu créatif sur Moltbook et minte des posts sous forme de pods on-chain sur Reppo.ai (Base) pour gagner des $REPPO via le vote humain.
Blender Build-Go (bgo)
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