amq-spec
>-
Profil de l’actif
Recherche et travail de connaissance
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Scénario
Agents de recherche
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Adéquation Agent
Claude Code + OpenAI Agents + CLI
Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.
Installer
Prêt
npx skills add avivsinai/agent-message-queue --skill amq-spec
Maintenance
À jour
1 jours depuis le dernier push
Risque
Revue nécessaire
Dependency or permission surface needs review
Qualité GitHub
82
65/100 Qualité · 63/100 Confiance
Tags de couverture
Notes de revue
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Carte d’adoption Agent
Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil
Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.
Qualité
PrometteurUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Confiance
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
Audit
Revue nécessaireRevue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Trust Score OpenAgentSkill v5
Revue humaine avant installation
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
Stars
82 stars GitHub
Activité du dépôt
82 stars et 9 forks
Maintenance
1 jours depuis le dernier push
Licence
MIT
Installer
npx skills add avivsinai/agent-message-queue --skill amq-spec
Sécurité d’installation
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
secrets or environment access, shell or command execution
Résultats Agent
Pas encore de données de résultats Agent
Documentation
Usable metadata, review docs
Résumé des risques
Revoir avant production
- Skill relies on external AMQ tool; not self-contained and requires prior installation, but this is clearly stated in pre-flight checks.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- GitHub adoption: 82 GitHub stars
Préparation à l’installation
Chemin d’installation disponible
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- La licence est déclarée
- Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven
Métadonnées lisibles par Agent
Données de décision lisibles par machine pour ce skill.
Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.
Tâches adaptées
- Workflows d’Agents de recherche
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
- Sources de recherche
Agents adaptés
Décision d’installation
- Commande
- npx skills add avivsinai/agent-message-queue --skill amq-spec
- Politique
- Bloquer
- Revue humaine
- Oui
Confiance et risque
- Confiance
- 55/100
- Audit
- 74/100
- Niveau de risque
- Revue nécessaire
Boucle de résultat
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID d’événement
- resolve
- Résultats
- 5
Commande d’installation
npx skills add avivsinai/agent-message-queue --skill amq-specNe pas utiliser quand
- Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
- production agents without a repository review
- Skill relies on external AMQ tool; not self-contained and requires prior installation, but this is clearly stated in pre-flight checks.
- No OpenAgentSkill engagement data yet
- Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
Skill alternatif
Last30days Skill
53.5K Stars
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
Skill alternatif
Academic Research Skills
38.4K Stars
npx skills add Imbad0202/academic-research-skills
Skill alternatif
GPT Researcher
28.0K Stars
npx skills add assafelovic/gpt-researcher
Skill alternatif
DeepResearch
19.8K Stars
npx skills add Alibaba-NLP/DeepResearch
Sécurité Agent v2
34/100 · Éviter l’installation automatique
This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.
Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.
Élevé
Exécution shell ou de commande
Les métadonnées de la skill font référence à des workflows de terminal, CLI, shell, sous-processus ou exécution de commande.
Moyen
Accès réseau
La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.
Moyen
Accès au système de fichiers
La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.
Élevé
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
Cibles d’installation
Installer ce skill dans votre workflow Agent
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install avivsinai-amq-specPlan de résolution Agent
Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.
L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.
Ouvrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20amq-spec%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texte Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20amq-spec%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Relais d’installation
/api/skills/avivsinai-amq-spec/install
L’Agent doit vérifier
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Copier le prompt
Task: Use amq-spec in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20amq-spec%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/avivsinai-amq-spec/install
Install command: npx skills add avivsinai/agent-message-queue --skill amq-spec
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Relais Agent
Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
Relais d’installation
/api/skills/avivsinai-amq-spec/install
Format texte LLM
/api/skills/avivsinai-amq-spec/install?format=text
Trouver des alternatives
/api/skills/search?q=amq-spec&limit=3
Prompt Agent
Use amq-spec for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/avivsinai-amq-spec/install, then install with: npx skills add avivsinai/agent-message-queue --skill amq-specMétadonnées Registry
Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.
L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.
Manifest
/api/registry/manifest/avivsinai-amq-spec
Texte LLM
/api/registry/manifest/avivsinai-amq-spec?format=text
Alias d’installation
/api/registry/install/avivsinai-amq-spec
Recommander
/api/registry/recommend?task=Use%20amq-spec%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Adéquation Agent
Agents de recherche
Tags de cas d’usage
Plateformes
Claude Code, OpenAI Agents
Rapport d’audit
Revue nécessaire · 74/100
Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Panneau de décision Agent
Fallback candidate for Research agents
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rôle dans la pile
Candidate de secours
Pertinence principale
Agents de recherche
Libellé de confiance
Prototyper d’abord
Chemin d’installation
Commande prête
À utiliser lorsque
- Workflows d’Agents de recherche
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
Preuves
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- profil qualité 65/100
revoir d’abord
- Skill relies on external AMQ tool; not self-contained and requires prior installation, but this is clearly stated in pre-flight checks.
- No OpenAgentSkill engagement data yet
Chemin d’implémentation
- 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Agents de recherche de bout en bout.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Profil de confiance
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
Adoption GitHub
Vérifier82 stars GitHub
Activité stars/forks
Vérifier82 stars et 9 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé1 jours depuis le dernier push
Clarté de licence
ValidéMIT
Signaux positifs
- Revue IA approuvée
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- Dépôt maintenu récemment
- La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
- La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent
Réviser avant installation
- Skill relies on external AMQ tool; not self-contained and requires prior installation, but this is clearly stated in pre-flight checks.
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- GitHub adoption: 82 GitHub stars
- Stars/forks activity: 82 stars, 9 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
- Pas encore de rapports de résultats Agent réels
- Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance
Action recommandée
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
Profil qualité
Prometteur candidat pour les workflows Agent
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Adéquation au workflow
Utilisez cette skill dans ces scénarios
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Adéquation au workflow
Ajouter à un workflow complet
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Liste d’alternatives
Comparer avant installation
Similar skills that may fit this task.
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
Vue d’ensemble
--- name: amq-spec version: 0.66.0 # x-release-please-version description: >- Parallel-research-then-converge design workflow between two agents. Use this skill when the user wants two agents to independently think through a design problem before aligning on a solution — "spec X with codex", "design X together", "both agents think through X", "brainstorm architecture together", "parallel research then joint proposal", "think through separately then align", "careful thought from both sides before coding", or any variation where the user wants collaborative design rather than just splitting implementation work. Also use this when you receive a message labeled workflow:spec and need to know the correct receiver-side protocol. Not for sending simple messages or reviews (use /amq-cli), implementing completed designs, or creating document templates. argument-hint: "<description of what to design> [with <partner>]" metadata: short-description: Multi-agent collaborative spec workflow compatibility: claude-code, codex-cli ---
# /amq-spec — Collaborative Specification Workflow
This skill defines a structured two-agent specification flow.
Use canonical phases in order: `Research -> Discuss -> Draft -> Review -> Present -> Execute`
Detailed step-by-step protocol lives in `references/spec-workflow.md`. This file is the concise operational entrypoint.
## Parse Input
From the user prompt, extract: - **topic**: short kebab-case spec name (e.g., `auth-token-rotation`) - **partner**: partner agent handle (default: `codex`) - **problem**: the full design problem statement
If topic/problem are unclear, ask for clarification.
## Pre-flight
1. Verify AMQ is available: `which amq` 2. Verify the AMQ root is discoverable (`.amqrc`, AMQ env vars, or the default `.agent-mail` layout); otherwise run: `amq coop init` 3. Use thread name: `spec/<topic>`
## First Action: Send problem to partner IMMEDIATELY
The entire point of the spec workflow is parallel research — both agents exploring the problem independently, then comparing notes. Every second you spend researching before sending is a second your partner sits idle waiting for the problem statement. That's why the send comes first, even though your instinct might be to "research first to give better context."
```bash amq send --to <partner> --kind question \ --labels workflow:spec,phase:request \ --thread spec/<topic> --subject "Spec: <topic>" --body "<problem>" ```
Send the user's problem description verbatim — your own analysis goes in the research phase, not the kickoff. If you pre-analyze, you bias the partner's independent research, which defeats the purpose of having two perspectives.
## Label Convention
Labels are how both agents and the receiver-side protocol table know which phase the conversation is in. Use existing AMQ kinds plus labels to express spec workflow semantics:
| Phase | Kind | Labels | |---|---|---| | Problem statement | `question` | `workflow:spec,phase:request` | | Research findings | `brainstorm` | `workflow:spec,phase:research` | | Discussion | `brainstorm` | `workflow:spec,phase:discuss` | | Plan draft | `review_request` | `workflow:spec,phase:draft` | | Plan feedback | `review_response` | `workflow:spec,phase:review` | | Final decision | `decision` | `workflow:spec,phase:decision` | | Progress/ETA | `status` | `workflow:spec` |
## Quick Command Skeleton
```bash # Initiate spec with problem statement amq send --to <partner> --kind question \ --labels workflow:spec,phase:request \ --thread spec/<topic> --subject "Spec: <topic>" --body "<problem>"
# Submit independent research amq send --to <partner> --kind brainstorm \ --labels workflow:spec,phase:research \ --thread spec/<topic> --subject "Research: <topic>" --body "<findings>"
# Discuss and align amq send --to <partner> --kind brainstorm \ --labels workflow:spec,phase:discuss \ --thread spec/<topic> --subject "Discussion: <topic>" --body "<analysis>"
# Draft plan amq send --to <partner> --kind review_request \ --labels workflow:spec,phase:draft \ --thread spec/<topic> --subject "Plan: <topic>" --body "<plan>"
# Review plan amq send --to <partner> --kind review_response \ --labels workflow:spec,phase:review \ --thread spec/<topic> --subject "Review: <topic>" --body "<feedback>"
# Optional final decision message amq send --to <partner> --kind decision \ --labels workflow:spec,phase:decision \ --thread spec/<topic> --subject "Final: <topic>" --body "<final plan>" ```
## When You RECEIVE a Spec Message
If you receive a message labeled `workflow:spec`, your action depends on the phase:
| Label | Your action | |---|---| | `phase:request` | Read the problem statement, do your **own independent research first**, then submit findings as `brainstorm` + `phase:research` | | `phase:research` | **Before reading**: check if you've already submitted your own research on this thread. If not, do your own research and submit it first. This preserves research independence — reading the partner's findings before forming your own view contaminates your perspective. Once your research is submitted, read the thread and start discussion as `brainstorm` + `phase:discuss`. | | `phase:discuss` | Reply with your analysis, continue discussion until aligned | | `phase:draft` | Review the plan and send feedback as `review_response` + `phase:review`. Your job here is review, not implementation — the plan needs to survive scrutiny before anyone builds it. | | `phase:review` | Revise plan if needed, or confirm alignment | | `phase:decision` | Stop. A `phase:decision` message is agent-to-agent alignment, **not** user approval, so do **not** implement from a spec decision alone. Only the human authorizes implementation, recorded as a structural gate to the initialized human handle (conventionally `user`; see the Operator Gates section in /amq-cli). Wait until the initiator confirms the human approved on the gate thread and assigns you work. |
**Why the partner doesn't implement**: The spec workflow is a design process. The initiator owns the relationship with the user and presents the final plan. If the partner implements without approval, the user loses control over what gets built. The agent-to-agent `phase:decision` message is alignment, not authorization: human approval is a structural gate to the initialized human handle, and partner agents must not implement from a spec decision alone. Implementation starts only after the initiator explicitly tells you the human approved and assigns work.
## Protocol Discipline
These rules exist because violations silently break the workflow's value proposition:
- **Send before researching** — parallel research is the whole point. Pre-researching wastes your partner's time and biases the outcome toward your initial framing. - **Submit your own research before reading partner's** — reading first contaminates your independent perspective. Two agents who read the same code and reach the same conclusion is less valuable than two agents who explore independently and then compare notes. - **Don't skip phases** — each phase builds on the previous. Collapsing directly to a finished spec skips the discussion where misunderstandings surface. - **Use `spec/<topic>` threads and the label convention** — this is how both agents (and the tooling) know which phase the conversation is in. Without consistent labels, the receiver-side protocol table above breaks. - **Don't enter plan mode during research** if it blocks tool usage — you need tools to explore the codebase. - **Present the final plan to the user before executing, and raise a structural gate**. The initiator owns the user relationship. After the decision phase, present the plan in chat AND raise a structural human gate using the initialized human handle (conventionally `user`) on a stable `gate/<topic>` thread, then wait for explicit approval on that thread. The agent-to-agent `phase:decision` message is alignment only; partner agents must not implement from it. See the Operator Gates section in /amq-cli for canonical mechanics, seeding, and guardrails.
## Reference
For full protocol details, templates, and phase gates, see: - [references/spec-workflow.md](references/spec-workflow.md)
Détails techniques
- Version
- 1.0.0
- Licence
- MIT
- Dernière mise à jour
- 21 août 2026
- Publié
- 21 août 2026
Instantané de décision
Candidate de secours
recent repository activity
Audit
Revue d’installation
Revue d’installation et d’adoption
- Sécurité
- 73/100
- Maintenance
- 100/100
- Installer
- 92/100
Preuves validées par Agent
Preuves validées par Agent
Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.
- Taux de réussite
- —
- Échec récent
- —
- Résultats
- 0
- Qualité de sortie
- —
- Échecs
- 0
- Non pertinent
- 0
- Installations
- 0
- Bloqué par le risque
- 0
- Configuration requise
- 0
- Production
- 0
Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.
Installer
Ajouter au workflow Agent
Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.
Boucle de croissance
Kit de partage
Brouillon guidé par scénario pour amq-spec, prêt pour une publication manuelle sur X.
Before you hand an agent source-backed research, give it a repeatable starting point. amq-spec: >- 82 stars https://www.openagentskill.com/skills/avivsinai-amq-spec?ref=x
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for amq-spec: https://www.openagentskill.com/skills/avivsinai-amq-spec?ref=x Install: npx skills add avivsinai/agent-message-queue --skill amq-spec
Source de la fiche
Indexé par Registry
Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.
- Créateur
- avivsinai
- Indexé par
- Index communautaire OpenAgentSkill
L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.
Revendiquer ce skillRevendication du propriétaire
Revendiquer cette fiche de skill
Cette fiche Indexé par Registry est attribuée à avivsinai, mais n’est pas encore marquée officielle. Revendiquez-la pour ajouter un signal de propriétaire vérifié et rendre les futures mises à jour de lancement, d’installation et d’audit plus fiables.
Kit de backlinks créateur
Ajoutez les badges de preuve à votre README
Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.
[](https://www.openagentskill.com/skills/avivsinai-amq-spec)
[](https://www.openagentskill.com/skills/avivsinai-amq-spec)
[](https://www.openagentskill.com/skills/avivsinai-amq-spec/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/avivsinai-amq-spec)Auteur
avivsinai
@avivsinai
Tags
Adéquation plateforme
Signaux de santé
- Stars GitHub
- 82
- Score de qualité
- 36/100
- Dernier push GitHub
- 21 août 2026
- Indications de framework
- Inconnu
- Vues OpenAgentSkill
- 0
- Copies d’installation
- 0
- Clics sortants
- 0
Signal de communauté
Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.
Confiance et sécurité
Do not auto-install
- Adoption GitHub82 stars GitHubVérifier
- Activité stars/forks82 stars et 9 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesVérifier
- Maintenance récente1 jours depuis le dernier pushValidé
- Clarté de licenceMITValidé
- Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.mdInfo
- Risque dépendances/runtimecommand execution surface, credential or environment accessVérifier
Skills associés
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
53.5K StarsAcademic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
38.4K StarsGPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
28.0K StarsDeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
19.8K Stars