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
Control de calidad mediante un segundo modelo: hace que otro modelo revise el trabajo antes de darlo por bueno, con enrutamiento de negativas y opción de derivar a Codex para revisión de diffs.
searchqueryget_pageen todo el repo
0–100, la ruta de este skill
último commit aquí
últimos 90 días
76 tok en reposo
7 KB
Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add garrytan/gbrain --skill cross-modal-review --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Convention: see conventions/cross-modal.yaml for the review pairs and refusal routing chain.
Relationship to
gbrain eval cross-modal: This skill is the manual mid-flow gate (one model reviews work product before commit, with refusal routing). Thegbrain eval cross-modalcommand (v0.27.x) is a sibling surface: 3 different-provider frontier models score-and-iterate on a documented dimension list before tests cement behavior. Use this skill for ad-hoc second opinions; usegbrain eval cross-modalfor the skillify Phase 3 quality gate. The two are complementary, not redundant.
This skill guarantees:
Invoke this skill when:
Do NOT invoke for:
For diff review specifically, gstack ships a /codex skill that wraps
the OpenAI Codex CLI. Two modes:
Independent diff review from a different AI system. The user invokes
/codex review (gstack-shipped); cross-modal-review's job is to
RECOGNIZE when this is the right tool and recommend it explicitly.
When to recommend /codex review:
Output framing (when cross-modal-review surfaces Codex output):
CODEX REVIEW (independent second opinion):
══════════════════════════════════════════
<full codex output, verbatim>
══════════════════════════════════════════
CROSS-MODEL ANALYSIS:
Both found: [overlapping findings]
Only Codex: [findings unique to Codex]
Only Claude: [findings unique to my analysis]
Agreement: X% (N/M findings overlap)
User decides what to act on. Cross-model agreement is signal, not permission.
Same shape, different prompt. Used on security-sensitive changes: the reviewer is asked to find injection vectors, race conditions, auth bypasses, data leaks, privilege escalation paths.
Output adds an exploitability rating (CRITICAL / HIGH / MEDIUM / LOW) and recommended mitigations.
If the primary review model refuses:
conventions/cross-modal.yaml).Cross-Modal Review
==================
Reviewer: {model name}
Contract: {originating skill}
Verdict: PASS | ISSUES FOUND
Findings:
- {finding with evidence}
Agreement with primary: {X}%
Cross-Modal Review (code)
==========================
Mode: Codex Review | Adversarial Challenge
Files changed: N
Lines changed: +N / -N
{mode-specific output above}
Reviewer findings are INFORMATIONAL until the user explicitly approves each one. Do NOT incorporate reviewer recommendations into the work product without presenting each finding and getting explicit approval. This applies even when the reviewer is correct. Cross-model consensus is a strong signal — present it as such — but the user makes the decision.
/codex — the actual Codex CLI wrapper this skill hands off
to for diff-review mode. Cross-modal-review knows WHEN to invoke;
/codex knows HOW.skills/testing/SKILL.md — runs the project test suite; complementary
signal for "is this commit safe to land"skills/conventions/cross-modal.yaml — review pairs + refusal routingThe skill's output shape is documented inline in the body sections above (see "Output", "Brain page format", or equivalent). The literal section header here exists for the conformance test (test/skills-conformance.test.ts).
Reproducido de garrytan/gbrain bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere acceso a un modelo AI distinto para la revisión y, para el modo de código, la skill /codex de gstack.
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.
Verificación sistemática, afirmación por afirmación, de cualquier contenido antes de publicarlo, basada en estándares de fact-checking profesional (The New Yorker, ProPublica, IFCN).
Redacta un eval para una skill existente a partir de su historial real de uso (no de su spec), etiqueta casos como SPEC-DERIVED o HISTORY-IMPLIED y lo deja pendiente de aprobación humana.
Framework de validación de skills más inteligencia diaria de salud y regresiones de la suite de tests: valida conformidad y clasifica fallos por tandas.