Setup
28.9kConfigura GBrain con auto-aprovisionamiento de Supabase o PGLite, inyección en AGENTS.md y primera importación.
- Costo de contexto al activarse
- 7.4k tok
- Tamaño del paquete
- 1 archivo
- Última actualización
- hace 4 días
Compila una briefing diaria con contexto de reuniones, deals activos y seguimiento de citas de fuente.
searchqueryget_pagelist_pagesget_timelineen todo el repo
0–100, la ruta de este skill
último commit aquí
últimos 90 días
20 tok en reposo
9 KB
Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add garrytan/gbrain --skill briefing --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Compile a daily briefing from brain context.
Filing rule: When the briefing creates or updates brain pages, follow
skills/_brain-filing-rules.md.
[Source: slug, updated DATE] citation.Run these BEFORE composing the briefing sections. All four pulls are read-only.
0a. Salience scan. Surface pages with high emotional or activity salience:
gbrain salience --days 7
Returns pages ranked by emotional weight and recent activity. Fold the top 5-10 into the briefing under a "High-Salience Pages" section — these are the entities and topics that are emotionally or operationally hot right now. Use this to prioritize which meetings/deals/people get the most briefing depth.
0b. Anomaly detection. Surface statistical anomalies in the brain:
gbrain anomalies
Defaults to today against a 30-day baseline; widen with
--lookback-days N or lower the threshold with --sigma 2. Flags cohorts
(by tag, by type) whose activity broke from their normal cadence — sudden
spikes in mentions or pages updating far off their usual rhythm. Add hits to
an "Anomalies" section after the brain pulse.
0c. Personal recall. Check stored personal facts and preferences before composing:
gbrain recall --query "current priorities and preferences" --json
Use recall to pull personal context — dietary preferences, communication preferences, prior commitments or promises made. This prevents the briefing from contradicting things the user has previously stated or decided.
0d. Hot memory pulse (v0.32). Before composing anything else, run:
gbrain recall --since-last-run --supersessions --pending --rollup --json
Fold the result into the briefing under a "Brain pulse" section at the top:
--supersessions output. Lead
with these because they're new corrections to your model of the world.top_entities from --rollup (top 5 entity slugs by
fact count in the window).facts array under each
entity from the rollup; include kind, notability, and confidence.pending_consolidation_count > 0,
note N facts await dream-cycle consolidation so the operator can decide
whether to run gbrain dream before reading further. The --since-last-run flag advances ~/.gbrain/recall-cursors/<source>.json
so the next briefing picks up exactly where this one left off. If you're
running this as a cron job, pass --source <slug> or set GBRAIN_SOURCE
explicitly — cron doesn't start in your repo-root cwd, so dotfile resolution
may miss the right source. Thin-client installs (gbrain init --mcp-only)
route through the remote brain transparently.
Before generating any briefing, load context from gbrain systematically.
For every attendee on the calendar invite:
gbrain search "<attendee name>" -- find their brain pagegbrain get <slug> -- load compiled truth, recent timeline, relationship contextBefore drafting or triaging any email:
gbrain search "<sender name>" -- load sender contextRun these queries to populate the briefing sections:
gbrain query "active deals status" -- deal pipeline snapshotgbrain query "meetings this week" -- recent meeting pages with insightsgbrain query "pending commitments follow-ups" -- open threads and action itemsgbrain list --type person --sort updated_desc --limit 10 -- people in playDAILY BRIEFING -- [date]
========================
MEETINGS TODAY
- [time] [meeting name]
Participants: [name] (slug: people/name, [key context])
ACTIVE DEALS
- [deal name] -- [status], deadline: [date]
Recent: [latest timeline entry]
ACTION ITEMS
- [item] -- due [date], related to [slug]
RECENT CHANGES (24h)
- [slug] -- [what changed]
PEOPLE IN PLAY
- [name] -- [why they're active]
If the briefing creates or updates any brain pages (e.g., new meeting prep
pages, updated entity pages), the back-linking iron law applies: every entity
mentioned must have a back-link from their page. See skills/_brain-filing-rules.md.
When presenting facts from brain pages, include inline citations:
[Source: slug, updated DATE]. A fact without a citation is unverifiable.Reproducido de garrytan/gbrain bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
2 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere el CLI `gbrain` configurado con acceso al brain (search, query, get_page, list_pages, get_timeline).
Este repo incluye 75 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Configura GBrain con auto-aprovisionamiento de Supabase o PGLite, inyección en AGENTS.md y primera importación.
Chequeos de salud del brain: aplicación de back-links, auditoría de citas, validación de filing, detección de info obsoleta, páginas huérfanas y benchmarks.
Migra un brain de gbrain-base a la taxonomía de 14 tipos canónicos de gbrain-base-v2 usando gbrain onboard --check y el handler Minion unify-types.
Cuándo y qué recuperar: abre la página del brain de una entidad relevante antes de responder desde memoria.
Operaciones del brain: búsqueda primero, ciclo leer-enriquecer-escribir, atribución de fuentes, enriquecimiento ambiental y back-linking. Leer antes de cualquier interacción con el brain.
Importa exports de ChatGPT, Claude y Perplexity y transcripciones de sesiones como páginas fechadas en conversations/, valida y extrae hechos, y mantiene el archivo sin huecos con detección y backfill.
Archivista universal para archivos personales (Dropbox/B2/Gmail-takeout/disco local). Filtra contenido de alto valor y lo muestra de forma interactiva; exige un allow-list scan_paths explícito en gbrain.yml.
Transforma volcados de texto crudo de artículos en el brain en páginas estructuradas con resumen ejecutivo, citas textuales, insights clave, por qué importa y referencias cruzadas.
Filtro de calidad previo a la escritura para todo lo que entra al brain: nada de cp/mv en crudo. Resuelve entidades con nombre por registro y aplica el árbol de decisión de dedup leyendo el primer resultado.