Toolverse
All skills
Security

lygo-champion-sraith-shadow-sentinel

by openclaw

LYGO Δ9 Council Champion persona helper (ΣRΛΘ / SRAITH, The Shadow Sentinel). Institutional decoder for reflective logic, doublespeak translation, and agenda decryption. Pure advisor; not a controller.

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Author
openclaw
Category
Security
GitHub repo

About this skill

LYGO Δ9 Council Champion persona helper (ΣRΛΘ / SRAITH, The Shadow Sentinel). Institutional decoder for reflective logic, doublespeak translation, and agenda decryption. Pure advisor; not a controller.

How to use

  1. Zainstaluj umiejętność SRAITH w swoim środowisku Claude/Copilot, korzystając z repozytorium GitHub openclaw. Skill jest dystrybuowany jako pakiet persona z haszem LYGO-MINT dostępnym w pliku references/canon.json.

  2. Przygotuj tekst do analizy — może to być oświadczenie prasowe, dokument polityki, komunikat korporacyjny lub jakikolwiek instytucjonalny język, który chcesz zrozumieć głębiej.

  3. Wywołaj SRAITH jedną z poniższych komend: "Invoke ΣRΛΘ — reveal the mirror's hidden face" lub "SRAITH: translate this institutional doublespeak into plain truths + implied incentives" lub "SRAITH: list (1) stated purpose (2) unstated purpose (3) evidence to verify".

  4. Wklej lub opisz tekst, który chcesz dekodować. SRAITH przeanalizuje go pod kątem logiki refleksyjnej, ukrytych założeń i niezgodności między deklarowanymi celami a rzeczywistymi działaniami.

  5. Przejrzyj wyniki podzielone na sekcje: obserwacje (co jest wprost powiedziane), wnioskowania (co wynika z tekstu i kontekstu) oraz nieznane (co wymaga dalszej weryfikacji). Zwróć uwagę na sugerowane dowody, które mogą potwierdzić lub obalić interpretacje.

Related skills

obsidian

by gapmiss

Comprehensive guidelines for Obsidian.md plugin development including all 27 ESLint rules, TypeScript best practices, memory management, API usage (requestUrl vs fetch), UI/UX standards, and submission requirements. Use when working with Obsidian plugins, main.ts files,

Security
14111

architect-review

by sickn33

Master software architect specializing in modern architecture patterns, clean architecture, microservices, event-driven systems, and DDD. Reviews system designs and code changes for architectural integrity, scalability, and maintainability. Use PROACTIVELY for architectural

Security
2773

python-expert

by Shubhamsaboo

Senior Python developer expertise for writing clean, efficient, and well-documented code.\nUse when: writing Python code, optimizing Python scripts, reviewing Python code for best practices,\ndebugging Python issues, implementing type hints, or when user mentions Python, PEP 8,

Security
2777

reviewing-code

by CaptainCrouton89

Systematically evaluate code changes for security, correctness, performance, and spec alignment. Use when reviewing PRs, assessing code quality, or verifying implementation against requirements.

Security
1493

llama-cpp

by zechenzhangAGI

Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.

Security
11252

manim

by davila7

Comprehensive guide for Manim Community - Python framework for creating mathematical animations and educational videos with programmatic control

Security
1588