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Umfangreiche Erweiterung der Skill-Bibliothek: Neue Skills für Humanisierung (Englisch/PT-BR), Design-Validierung, AI-SEO und Coolify-Deployment inkl. Regelwerke, Presets, Pattern-Referenzen, Testfälle und Automatisierungsskripte. Zusätzliche Skills für Revenue-Centric Design, Pier Cloud, OKF, Lebenslauf- und LinkedIn-Optimierung sowie zahlreiche Referenzdateien, Checklisten und YAML/JSON/Markdown-Templates. Einführung einer vollständigen OpenWiki-Dokumentation mit Architektur-, Domain- und Workflow-Beschreibungen, zentralem Index und automatisierten Updates. Modularer Aufbau, restriktive Lizenzen und umfassende Qualitäts- und Evaluationsmechanismen für alle neuen Inhalte.
AI Workflow Mapping Example
This example shows the Looper artifact shape for mapping customer process notes into an agent-ready workflow.
Compile after editing:
python ../../scripts/looper.py compile loop.yaml --out loop.resolved.json --render LOOP.md --session-prompt RUN_IN_SESSION.md
The easy path is to ask the current LLM session to follow RUN_IN_SESSION.md.
Use the Python runner only when you want to run the loop outside the LLM session, after reviewing model invocations and privacy egress:
python run-loop.py