Skills Agentes

Query

Responde preguntas usando el conocimiento del brain con búsqueda en 3 capas, síntesis y propagación de citas; úsalo cuando el usuario pregunte, busque o necesite información del brain.

Solicitasearchqueryget_pagelist_pagesget_backlinkstraverse_graphget_timeline
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28.9k

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Actividad
60

0–100, la ruta de este skill

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hace 9 días

último commit aquí

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2

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48 tok en reposo

Paquete
2 archivos

8 KB

Instalar

Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add garrytan/gbrain --skill query --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Ejecuta búsqueda en 3 capas (keyword, semántica, estructural) sobre el brain
  • Sintetiza una respuesta con citas que trazan cada afirmación a una página específica
  • Marca vacíos de información en vez de alucinar hechos
  • Respeta la precedencia de fuentes y señala conflictos entre citas
  • Usa traversal de grafo para preguntas de relaciones (quién conoce a quién, conexiones)

Úsalo cuando

  • El usuario hace una pregunta o busca información en el brain
  • Preguntas de tipo 'qué sabemos sobre', 'quién es' o 'qué pasó'
  • Preguntas relacionales como 'conexiones entre A y B' o 'quién trabaja en X'
  • Se necesita background o notas sobre una persona, empresa o tema

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • ¿Qué sabemos sobre Jane Doe?
    • Tell me about el trato con Acme
    • ¿Quién trabaja en Acme?
    • Busca notas sobre el Demo Day W26
    • ¿Qué conexiones hay entre Alice y Bob?

    SKILL.md

    En inglés

    Query Skill

    Answer questions using the brain's knowledge with 3-layer search and synthesis.

    Memory verbs (MEMORY_VERBS v1, gbrain ≥ 0.43). When connected to a brain over MCP, prefer the seven frozen memory verbs for memory work — they carry provenance, evidence, and a server-enforced token budget:

    • recall(query | entity, budget_tokens) — the budget-packed memory read. Use it instead of bare search for "what do we know that we SAVED about X".
    • entity(name) — a zero-LLM person/company/project card (aliases, last-touched, open threads, top edges). Use it instead of get_page + get_backlinks when you just need the card.
    • synthesize(question) — the explicitly-expensive cross-page answer; the heavy version of query. Reach for it only when the answer must combine evidence across pages. Fall back to search/query/get_page when the verbs aren't on the surface (pre-0.43 servers; --surface full includes the verbs alongside every other op). See docs/protocol/MEMORY_VERBS_v1.md.

    Contract

    This skill guarantees:

    • Every answer is grounded in brain content (no hallucination)
    • Every claim has a citation tracing back to a specific page slug
    • Gaps are flagged explicitly ("the brain doesn't have information on X")
    • Source precedence is respected (user statements > compiled truth > timeline > external)
    • Conflicting sources are noted with both citations

    Phases

    1. Decompose the question into search strategies:
      • Keyword search for specific names, dates, terms
      • Semantic query for conceptual questions
      • Structured queries (list by type, backlinks) for relational questions
    2. Execute searches:
      • Cheap-hybrid search gbrain for exact tokens / known names (search)
      • Full-hybrid search gbrain with multi-query expansion for concept questions (query)
      • List pages in gbrain by type or check backlinks for structural queries
    3. Read top results. Read the top 3-5 pages from gbrain to get full context.
    4. Synthesize answer with citations. Every claim traces back to a specific page slug.
    5. Flag gaps. If the brain doesn't have info, say "the brain doesn't have information on X" rather than hallucinating.

    Anti-Patterns

    • Answering from general knowledge when the brain has relevant content
    • Hallucinating facts not in the brain
    • Silently picking one source when sources conflict
    • Loading full pages when search chunks are sufficient
    • Ignoring source precedence (user statements are highest authority)

    Output Format

    Answers should include:

    • Direct response to the question
    • Citations: "According to [Source: people/jane-doe, compiled truth]..."
    • Gap flags: "The brain doesn't have information on X"
    • Conflict notes when sources disagree

    Quality Rules

    • Never hallucinate. Only answer from brain content.
    • Cite sources: "According to concepts/do-things-that-dont-scale..."
    • Flag stale results: if a search result shows [STALE], note that the info may be outdated
    • For "who" questions, use backlinks and typed links to find connections
    • For "what happened" questions, use timeline entries
    • For "what do we know" questions, read compiled_truth directly

    Token-Budget Awareness

    Search returns chunks, not full pages. Read the excerpts first before deciding whether to load a full page.

    • gbrain search / gbrain query return ranked chunks with context snippets. These are often enough to answer the question directly.
    • Only use gbrain get <slug> to load the full page when a chunk confirms the page is relevant and you need more context (e.g., compiled truth, timeline).
    • "Tell me about X" -- get the full page (the user wants the complete picture).
    • "Did anyone mention Y?" -- search results are enough (the user wants a yes/no with evidence).

    Source precedence

    When multiple sources provide conflicting information, follow this precedence:

    1. User's direct statements (highest authority -- what the user told you directly)
    2. Compiled truth (the brain's synthesized, cited understanding)
    3. Timeline entries (raw evidence, reverse-chronological)
    4. External sources (web search, API enrichment -- lowest authority)

    When sources conflict, note the contradiction with both citations. Don't silently pick one.

    Citation in Answers

    When referencing brain pages in your answer, propagate inline citations:

    • Cite the page: "According to [Source: people/jane-doe, compiled truth]..."
    • When brain pages have inline [Source: ...] citations, propagate them so the user can trace facts to their origin
    • When you synthesize across multiple pages, cite all sources

    Graph Traversal (v0.10.1+)

    For relationship questions ("who knows who at X?", "connections between A and B", "who works at Acme?", "who attended the standup?"), use the graph layer instead of full-text search:

    • gbrain graph-query <slug> --type <link_type> --depth N --direction in|out|both
    • Available link types: attended, works_at, invested_in, founded, advises, mentions, source
    • --direction in answers "who points to X?" (e.g., who works at company X)
    • --direction out answers "what does X point to?" (default)
    • --depth N controls multi-hop traversal (default 5)

    Examples:

    • "Who works at Acme?" → gbrain graph-query companies/acme --type works_at --direction in
    • "Who attended Demo Day W26?" → gbrain graph-query meetings/demo-day-w26 --type attended --direction out
    • "What companies has Emily advised?" → gbrain graph-query people/emily --type advises --direction out
    • "Who has Alice met (via meetings)?" → gbrain graph-query people/alice --type attended --depth 2

    Combine with gbrain query for queries that need BOTH semantic similarity AND graph structure. Search results are ranked with a small backlink boost so well- connected entities surface higher.

    Search Quality Awareness

    If search results seem off (wrong results, missing known pages, irrelevant hits):

    • Run gbrain doctor --json to check index health
    • Check embedding coverage -- partial embeddings degrade hybrid search
    • Compare keyword search (gbrain search) vs hybrid search (gbrain query) for the same query to isolate whether the issue is embedding-related
    • Report search quality issues in the maintain workflow (see maintain skill)

    Tools Used

    • Keyword search gbrain (search)
    • Hybrid search gbrain (query)
    • Read a page from gbrain (get_page)
    • List pages in gbrain with filters (list_pages)
    • Check backlinks in gbrain (get_backlinks)
    • Traverse the link graph in gbrain (traverse_graph)
    • View timeline entries in gbrain (get_timeline)

    Reproducido de garrytan/gbrain bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    2 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere conexión MCP a un servidor gbrain (idealmente ≥0.43 para los memory verbs recall/entity/synthesize).

    Detalles

    Creador
    garrytan
    Categoría
    Investigación
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    Incluye scripts o referencias
    Repositorio
    garrytan/gbrain
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

    Más de garrytan/gbrain

    Este repo incluye 75 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.

    Setup

    28.9k

    Configura 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
    bases de datos

    Chequeos de salud del brain: aplicación de back-links, auditoría de citas, validación de filing, detección de info obsoleta, páginas huérfanas y benchmarks.

    Costo de contexto al activarse
    5k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 4 días
    productividad

    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.

    Costo de contexto al activarse
    3.2k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 5 días
    bases de datos

    Cuándo y qué recuperar: abre la página del brain de una entidad relevante antes de responder desde memoria.

    Costo de contexto al activarse
    740 tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 1 hora
    productividad

    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.

    Costo de contexto al activarse
    2.6k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    hace 3 días
    productividad

    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.

    Costo de contexto al activarse
    5k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 4 días
    productividad

    Skills relacionados

    Verifica una afirmación o cita académica rastreándola desde la publicación → metodología → datos crudos → replicación independiente, y genera una página cerebro con el veredicto.

    Costo de contexto al activarse
    2.3k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 3 meses
    investigacion

    Traza la evolución de una idea en el brain: primera mención, mejor articulación, conceptos relacionados, reversales, contradicciones, ramas abandonadas y versión vigente.

    Costo de contexto al activarse
    2.2k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 2 meses
    investigacion

    Investigación web aumentada con el brain: envía contexto a Perplexity, que busca con citas y devuelve qué es NUEVO frente a lo que el brain ya conoce.

    Costo de contexto al activarse
    1.7k tok
    Tamaño del paquete
    2 archivos
    Última actualización
    hace 21 días
    investigacion