From mayring-coder
Zeigt offene Tasks und kategorisiert den aktuellen Prompt via Mayring-Methode (pi_categorize). Legt konkrete Schritte als native Todos an — task_capture-Hook spiegelt sie automatisch nach /tasks.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/mayring-coder:goalThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
```python
mcp__plugin_mayring-coder_memory-agents__task_list(status="open")
Zeige die zurückgegebenen Tasks als geordnete Liste.
Format: - [status] Titel
mcp__plugin_mayring-coder_memory-agents__pi_categorize(
text="<aktueller User-Prompt / Task-Beschreibung>",
task="Was ist das Hauptziel dieser Session? Welche Mayring-Kategorie trifft zu?",
)
Das Ergebnis liefert in EINEM Schritt:
label → die EINE Mayring-Kategorie (embedding-gematcht)match → deductive | dedup | inductiveparaphrase → Kernaussage des Promptsgeneralize → die generalisierte Kategorie-EbeneLeite aus dem kategorisierten Prompt die konkreten Umsetzungsschritte ab und schreibe sie via TodoWrite:
TodoWrite(todos=[
{"content": "<konkreter Schritt 1>", "status": "pending", "activeForm": "<-ing Form>"},
{"content": "<konkreter Schritt 2>", "status": "pending", "activeForm": "<-ing Form>"},
])
Der task_capture-PostToolUse-Hook spiegelt diese Todos idempotent nach /tasks.
Abhaken passiert automatisch wenn Claude den Todo-Status auf completed setzt.
## Erfasst
**Mayring-Kategorie:** <label> (<match>)
**Native Todos:** <N angelegt>
**Abgeleitet:** <paraphrase>
**Offene Tasks vorher:** <N>
/memory/put — das wäre redundant.task=-Parameter in den micro-batch
(canonical-goal-Anchoring im Stop-Hook) — ohne manuellen Ingest./compact → PostCompact-Hook ingested die Summary bereitspi_categorize schlägt fehl → trotzdem Todos anlegen, ohne category_labelstask_list schlägt fehl → Fehler LAUT melden, weitermachen (soft-fail nur bei der Liste)npx claudepluginhub nileneb/mayringcoder --plugin mayring-coderProvides behavioral guidelines to reduce common LLM coding mistakes, focusing on simplicity, surgical changes, assumption surfacing, and verifiable success criteria.
Searches, retrieves, and installs Agent Skills from prompts.chat registry using MCP tools like search_skills and get_skill. Activates for finding skills, browsing catalogs, or extending Claude.
Creates, edits, and optimizes skills for Claude Code, including drafting, evaluating with test prompts, iterating on performance, and improving skill descriptions for better triggering accuracy.