Toolverse
All skills

quit-caffeine

by openclaw

Reduce or quit caffeine with withdrawal tracking, tapering plans, and energy milestones

Installation

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

Installation

Quick info

Author
openclaw
Category
Security
Views
1

About this skill

Reduce or quit caffeine with withdrawal tracking, tapering plans, and energy milestones

How to use

  1. Zainstaluj skill quit-caffeine w swoim narzędziu Claude/Copilot, wyzwalając go komendami takimi jak "quit caffeine", "caffeine free", "reduce caffeine" lub "caffeine detox".

  2. Rozpocznij plan rezygnacji lub zmniejszenia, pisząc "Create a caffeine quit plan for me" lub "I want to reduce caffeine by 50% over 2 weeks". System ustali Twoją aktualną konsumpcję, wygeneruje harmonogram stopniowego zmniejszania i wyznaczy datę docelową z punktami kontrolnymi.

  3. Codziennie rejestruj spożycie kofeiny komendą "Log my caffeine intake today" – system zapisze ilość z różnych źródeł (kawa, herbata, napoje energetyczne, czekolada, suplementy) z czasem. Jeśli pojawią się objawy, np. ból głowy czy mgła mózgu, powiedz "I have a headache and brain fog" – skill zmapuje je na fazę odstawienia i zasugeruje strategie łagodzenia.

  4. Sprawdzaj postęp pytając "How's my withdrawal going?" lub "Am I on track?". Otrzymasz porównanie rzeczywistego zmniejszania z planem, trendy poziomu energii i liczbę dni do szacunkowego zakończenia.

  5. Gdy potrzebujesz energii bez kofeiny, zapytaj "I need energy without caffeine" lub "What can I do instead of coffee?". System zasugeruje naturalne sposoby: nawodnienie, ruch, optymalne czasy posiłków, ekspozycję na światło słoneczne i szybkie techniki skupienia.

  6. Monitoruj poprawę snu, mówiąc "I'm sleeping better" lub "Track my sleep quality" – skill będzie śledzić czas i jakość snu, korelując postępy z planem zmniejszania kofeiny.

Related skills

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

academic-researcher

by Shubhamsaboo

Academic research assistant for literature reviews, paper analysis, and scholarly writing.\nUse when: reviewing academic papers, conducting literature reviews, writing research summaries,\nanalyzing methodologies, formatting citations, or when user mentions academic research,

Security
1260

1password

by openclaw

Set up and use 1Password CLI (op). Use when installing the CLI, enabling desktop app integration, signing in (single or multi-account), or reading/injecting/running secrets via op.

Security
1174

qmd

by tobi

Search personal markdown knowledge bases, notes, meeting transcripts, and documentation using QMD - a local hybrid search engine. Combines BM25 keyword search, vector semantic search, and LLM re-ranking. Use when users ask to search notes, find documents, look up information in

Security
1951

backend-security-coder

by sickn33

Expert in secure backend coding practices specializing in input validation, authentication, and API security. Use PROACTIVELY for backend security implementations or security code reviews.

Security
1133

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