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
Framework de validación de skills más inteligencia diaria de salud y regresiones de la suite de tests: valida conformidad y clasifica fallos por tandas.
searchlist_pagesen todo el repo
0–100, la ruta de este skill
último commit aquí
últimos 90 días
79 tok en reposo
8 KB
Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add garrytan/gbrain --skill testing --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Convention: see conventions/quality.md for the test-before-bulk pattern; this skill enforces it across the project's own test suite.
This skill has two related but distinct modes:
Skill conformance validation — gbrain's own conformance bar (the original 1.0 scope). Validates every skill has SKILL.md with frontmatter, every reference exists, manifest + resolver coverage round-trips.
Project test-suite health (v0.25.1 extension) — runs the project's tiered test suite and produces a regression-classified report. Used by daily cron, container-restart bootstrap, and "how are the tests" prompts.
Pick the mode by trigger.
This mode guarantees:
SKILL.md fileSKILL.md has valid YAML frontmatter (name, description)SKILL.md has required sections per
test/skills-conformance.test.tsskills/manifest.json lists every skill directoryskills/RESOLVER.md references every skill in the manifestopenclaw.plugin.json skills[] round-trips with bothopenclaw.plugin.json keeps OpenClaw install-required native plugin fields
(id, object configSchema, and contracts.contextEngines when applicable)SKILL.md.manifest.json.bun test test/skills-conformance.test.ts test/resolver.test.ts test/openclaw-plugin-manifest.test.ts
The CI-gated check is the package.json test script.
Skill Validation Report
========================
Skills found: N
Conformance: N/N pass
Manifest coverage: N/N
Resolver coverage: N/N
Round-trip: N/N
MECE violations: N
Issues:
- <skill>: <issue>
| Tier | What it runs | Wall time | Gates |
|---|---|---|---|
| Unit | bun test (deterministic, zero external calls) |
<2s | Every commit |
| Evals | LLM-judge or quality evals | ~60s | Daily |
| Integration | E2E tests against real Postgres | ~5m | Pre-ship + nightly |
| System health | Disk / memory / CPU / service liveness | <10s | Daily |
When the cron fires (or the user asks), do ALL of this:
bun test 2>&1
Parse: total passed, total failed, total skipped, file-level results.
# Adapt to the project's eval config
bun test --filter eval 2>&1
Parse: same format. Note any flakes (tests that fail due to API timeouts, not code bugs).
gbrain doctor --fast --json# What changed since last test run?
git log --oneline --since="24 hours ago"
For each failing test:
| Classification | Marker | Action |
|---|---|---|
| REGRESSION — code changed, test broke | 🔴 | Flag with the commit that broke it |
| STALE — test expects old behavior; code is correct | 🟡 | Fix the test, not the code |
| FLAKE — API timeout, service down, LLM variance | ⚠️ | Note, don't alarm; retry once |
| NEW — test was just added and isn't passing yet | 🟢 | Check if intentional |
| INFRA — container restart wiped state | 🛠 | Run bootstrap, retest |
🧪 Daily Tests — YYYY-MM-DD
Unit: X/Y passed (Z skipped)
Evals: X/Y passed
System: [health summary]
REGRESSIONS:
🔴 <test-name>: broke by commit <sha> "<commit message>"
STALE TESTS:
🟡 <test-name>: expects X but code now does Y (commit <sha>)
FLAKES:
⚠️ <test-name>: timeout (retry passed)
✅ ALL CLEAR (when applicable)
DO auto-fix:
DO NOT auto-fix:
When uncertain: check the commit message that changed the code, check if there's a related PR or conversation, ask the user if still unclear.
Track results in ~/.gbrain/test-state.json for trend tracking:
{
"lastRun": "2026-04-16T13:37:00Z",
"unit": { "passed": 1262, "failed": 31, "skipped": 8 },
"evals": { "passed": 17, "failed": 0 },
"system": { "doctor": "ok", "gbrain": "0.25.1" },
"failureHistory": [
{ "test": "<name>", "since": "2026-04-14", "classification": "stale" }
]
}
This enables:
manifest.json without adding to RESOLVER.mdThis skill guarantees:
writes_to: (when applicable).quality.md, brain-first.md, _brain-filing-rules.md) are followed.The full behavior contract is documented in the body sections above; this section exists for the conformance test.
The 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 bun test configurado, y opcionalmente gbrain doctor y una base de datos Postgres para tests de integración.
Necesita en el PATH:bungit
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.
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.
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.