> Arts & Crafts _

Автоматизирует создание изображений высокого качества, формируя структурированные запросы в формате JSON и запуская Python скрипты для генерации. Решает проблему ручного создания промптов и организации процесса генерации. Формирует JSON промпты, включающие детализацию сюжета, стиля, технических параметров и, опционально, ссылки на референсные изображения. Node.js и TypeScript используются для обработки запросов и организации взаимодействия с Python скриптами. Скрипты выполняются автоматически, используя LangChain для управления процессом генерации. Ключевые технологии: Python, Node.js, TypeScript, JSON, LangChain. Поддерживает создание структурированных JSON промптов, работу с референсными изображениями, автоматический запуск Python скриптов и обработку различных сценариев генерации изображений (персонажи, сцены, продукты).

Инструмент автоматизирует применение фирменного стиля Anthropic, включая цвета, типографику и оформление, к различным проектам. Он предоставляет библиотеку навыков агента и CLI для стандартизации визуальной идентичности. Решает проблему ручной настройки брендинга при разработке. CLI использует скрипты на Python и Bash, взаимодействуя с Anthropic Claude Code для анализа и применения правил стилизации. Инструмент автоматически применяет шрифты Poppins для заголовков и Lora для основного текста, с использованием Arial и Georgia в качестве запасных вариантов. Поддерживает настройку цветов фона, текста и акцентов. Ключевые технологии: Python, Bash, CLI, GitHub Actions, Anthropic Claude Code. Включает: интеллектуальное применение шрифтов, стилизацию текста, настройку цветов (основные, акцентные, фона). Обеспечивает согласованное применение фирменного стиля Anthropic.

Начните работу с Openwork быстро и эффективно. Этот инструмент автоматизирует процесс адаптации новых пользователей, предоставляя готовый к использованию набор инструментов и упрощая первоначальную настройку. Он особенно полезен для команд, стремящихся стандартизировать и ускорить интеграцию новых членов. Get-started использует Python и Chrome DevTools Protocol для автоматизации действий в браузере и создания последовательности приветствия. В качестве CLI-инструмента и терминальной утилиты, он позволяет быстро настроить рабочее окружение, используя командную строку. После запуска, Get-started проведет вас через необходимые шаги, предоставит доступ к предварительно настроенным инструментам и позволит вам сразу приступить к работе. Для начала просто введите "hey go on google.com" и следуйте инструкциям.

Навык-помощник "Калькулятор" решает задачу выполнения базовых арифметических операций по запросу пользователя. Он предназначен для упрощения вычислений, особенно когда требуется быстрый и понятный результат. Навык подходит для решения задач, связанных с простыми математическими расчетами, оценкой выражений и вычислением чисел. Навык получает математическое выражение из запроса пользователя, разбивает его на этапы и последовательно выполняет вычисления. Каждый шаг вычисления отображается пользователю, обеспечивая прозрачность процесса. В случае деления на ноль, навык проверяет допустимость операции и сообщает об ошибке. В основе работы навыка лежит Python. Используется Skill для интеграции с платформой, а также Clawhub для развертывания. Реализована поддержка арифметических операций (+, -, *, /) и механизм оценки выражений. Ключевой особенностью является пошаговое отображение процесса вычисления.

Навык-помощник Mermaid Architect решает задачу автоматической генерации кода Mermaid для визуализации различных диаграмм. Он упрощает создание схем процессов, взаимодействий и структур, требующих графического представления, из текстового описания. Пользователь предоставляет текстовое описание, а навык генерирует соответствующий блок кода Mermaid. Ядро работы навыка заключается в обработке текстового запроса и преобразовании его в синтаксически корректный код Mermaid. Поддерживаются типы диаграмм: блок-схемы (Flowcharts), диаграммы последовательностей (Sequence Diagrams), диаграммы классов (Class Diagrams) и диаграммы состояний (State Diagrams). В процессе генерации учитываются правила безопасного синтаксиса, включая использование кавычек для меток узлов и предпочтительные соглашения об именовании. Технологический стек включает Mermaid для отрисовки диаграмм, JavaScript для обработки запросов и генерации кода, Bash для скриптов и Markdown для форматирования вывода. Навык поддерживает валидацию синтаксиса и предоставляет пояснения к сгенерированному коду. В качестве справочных материалов доступна документация по синтаксису Mermaid.

Инструмент автоматизирует архивацию и резервное копирование навыков, размещенных на clawhub.com. Это необходимо для сохранения версий навыков и гарантии доступности данных, особенно при изменениях платформы или необходимости восстановления предыдущих состояний. Решение ориентировано на предотвращение потери ценной информации о навыках. Скрипт использует Python для взаимодействия с Clawhub API. Он извлекает данные о навыках, включая их версии, и сохраняет их в архивные файлы, используя стандартные библиотеки архивации. Автоматизированный процесс включает в себя периодическую проверку наличия новых версий и создание резервных копий. В основе решения – Python, Clawhub API для получения данных и библиотеки для работы с архивами. Поддерживается архивация версий навыков, автоматическое резервное копирование и тесная интеграция с Clawhub. Результат – структурированный архив, содержащий полную историю изменений навыков.

Persona-Crafter решает проблему несогласованности AI-агентов с желаемым поведением, предоставляя инструменты для детальной проработки и архивации их личностных качеств. Этот модуль позволяет точно определить дикцию, границы допустимого и систему ценностей, что критически важно для создания предсказуемых и эффективных взаимодействий. Используя передовые методы искусственного интеллекта, Persona-Crafter обеспечивает последовательность и согласованность в работе большой языковой модели. Ключевые функции включают определение "опорных столпов" личности, охватывающих стиль речи, ограничения и моральные принципы. Пользователи могут задавать конкретные параметры, такие как предпочтительная терминология, допустимые темы и реакции на нежелательные запросы. Архивация AI-агентов позволяет легко повторно использовать и адаптировать созданные профили личности для различных задач. Установка Persona-Crafter осуществляется простой командой: clawhub install persona-crafter. Модуль разработан с использованием Bash и интегрирован с Clawhub, обеспечивая удобную и эффективную среду для разработки и управления AI-агентами. Это решение способствует более глубокой и целенаправленной настройке AI-агентов для достижения оптимальных результатов.

Утилита scienceworld-device-activator решает проблему ручной активации и контроля устройств в смоделированной среде, обеспечивая надежное выполнение задач и корректную работу. Это open-source решение, предназначенное для упрощения и ускорения процесса подготовки устройств к работе. Инструмент разработчика предоставляет структурированный рабочий процесс, включающий проверку содержимого, подтверждение состояния устройства (например, "выключено" или "деактивировано"), активацию с помощью команды activate и последующую верификацию успешной активации. Поддерживаются функции мониторинга состояния, позволяющие отслеживать прогресс выполнения задач. Функциональность scienceworld-device-activator основана на автоматизации повторяющихся действий, таких как активация и деактивация устройств, с возможностью использования измерительных инструментов для контроля параметров процесса (например, use thermometer on). В основе лежат технологии Python, обработки естественного языка, графа знаний и AI Agents.

Scienceworld-circuit-connector – это open-source решение, позволяющее эффективно моделировать и анализировать электрические соединения между компонентами. Инструмент решает проблему создания и проверки работоспособности цепей для различных задач, от тестирования материалов до интеграции датчиков и источников питания. Он предоставляет разработчикам возможность быстро создавать и оценивать схемы, экономя время и ресурсы. В основе работы инструмента разработчика лежит автоматизированная проверка логики цепи и наблюдение за состоянием соединений. Функциональность включает в себя выполнение команды подключения (connect OBJ to OBJ), идентификацию компонентов и их терминалов, а также верификацию правильности построения цепи. Поддерживается работа с различными типами компонентов, такими как батареи, провода, датчики и неизвестные вещества. Использование Scienceworld-circuit-connector обеспечивает автоматизацию процесса сборки и тестирования электрических цепей. Синтаксис команды connect прост и интуитивно понятен, что позволяет быстро создавать сложные схемы и экспериментировать с различными конфигурациями. Технологии, лежащие в основе инструмента, включают обработку естественного языка, графы знаний и Python.

Scienceworld Circuit Builder предлагает open-source решение для моделирования и тестирования простых электрических цепей. Инструмент позволяет пользователям последовательно создавать схемы, отслеживая этапы подключения компонентов и проверяя проводимость целевого объекта, например, металлической посуды. Это особенно полезно для начинающих, желающих понять принципы работы электрических цепей. Инструмент разработчика Scienceworld Circuit Builder использует Python, AI Agents и Knowledge Graph для предоставления пошаговых инструкций и рекомендаций по соединению компонентов. Процесс включает в себя размещение целевого объекта, подключение источника питания и проводов, а также оценку проводимости с использованием различных tag-ов, таких как синие и оранжевые коробки. Scienceworld Circuit Builder обеспечивает автоматизацию процесса создания цепей, упрощая тестирование проводимости и снижая вероятность ошибок. Функциональность включает в себя пошаговые инструкции, навигацию по компонентам и проверку проводимости, что делает его эффективным средством обучения и экспериментов.

1. Проблема Устали от ручного управления инструментами в ALFWorld? Этот skill автоматизирует взаимодействие агента с объектами, требующими использования инструментов. Он решает задачу создания, оценки и соединения skill для выполнения сложных действий. 2. Механика работы Навык-помощник анализирует задачу, чтобы определить необходимые компоненты. Сначала он извлекает: целевой объект (например, knife 1), требуемый инструмент (например, sinkbasin 1) и тип взаимодействия (например, clean). Если объект отсутствует в инвентаре, навык генерирует команду для его получения: take {object} from {receptacle}. Затем он перемещает агента к инструменту, который обычно является стационарным устройством. После этого навык применяет инструмент к объекту, используя правильный синтаксис действия. Например, для очистки ножа в раковине, он генерирует последовательность действий, включающую перемещение к раковине и выполнение команды очистки. Этот процесс повторяется для каждого действия, требующего использования инструмента. 3. Технологии и интеграция Этот skill работает в среде ALFWorld. Он использует парсинг задач для определения требований. В процессе работы он генерирует команды для навигации и манипулирования объектами. Взаимодействие с объектами осуществляется через стандартные команды ALFWorld, такие как take, use, clean, heat, cool, examine. Навык не требует специфических интеграций, так как он использует существующие механизмы ALFWorld для выполнения действий. Он разработан для гибкости и адаптации к различным сценариям использования.

scienceworld-container-transfer – это open-source решение, позволяющее автоматизировать перенос веществ между контейнерами, что критически важно для множества научных процессов и экспериментов. Модуль решает проблему ручного переноса, повышая эффективность и точность выполнения задач, требующих манипуляций с материалами. Предназначенный как инструмент разработчика, scienceworld-container-transfer использует Python, обработку естественного языка, графы знаний и AI Agents для идентификации контейнеров, определения веществ и проверки успешности переноса. Ключевые функции включают распознавание контейнеров, выполнение переноса и подтверждение факта перемещения содержимого. Благодаря встроенной автоматизации процесса, модуль позволяет значительно сократить время и минимизировать ошибки при подготовке материалов к нагреву, смешиванию или измерению. Он обеспечивает последовательное выполнение действий, таких как поиск нужных объектов, выполнение переноса (move OBJ to OBJ) и визуальная проверка результата (look at).

Текстура для создания "книжек-флипбуков" (анимаций, создаваемых путем последовательного отображения изображений) для спрайтовых листов.

Навык смешивания анимаций для деревьев смешивания.

Технология проекционного нанесения для создания отпечатков.

Навыки работы с рельефом для карт высот, карт текстур и растительности.

Указатель на каноническую систему инструкций и навыков для агентов, используемую в этом монорепозитории.

Автоматизирует написание научных работ на LaTeX для эпидемиологических исследований, используя AI для помощи в работе. Направляет задачи в агент epidemiology-research-agent при условии, что язык задачи – epidemiology или r, а операция – research. Охватывает темы: дизайн исследований (когртные, контрольные, поперечные), смещения и спутниковые факторы, причинно-следственные связи (DAG), динамика инфекционных заболеваний (R0, поколение времени). Агент epidemiology-research-agent использует модель Opus для анализа и генерации текста. Интегрируется с сервисами Avante, Lectic и Claude-Code для расширения возможностей. Оптимизирует процесс написания LaTeX, упрощая создание сложных формул и таблиц, необходимых в эпидемиологических исследованиях. Основан на конфигурации NeoVim, использует Python для интеграции с AI и внешними сервисами. Предоставляет инструменты для работы с различными аспектами эпидемиологии, включая анализ смещений, построение DAG и расчет параметров инфекционных заболеваний. Поддерживает автоматическую генерацию кода и фрагментов текста на основе входных данных.

Навык-помощник "Генерация изображений" автоматизирует создание изображений высокого качества, формируя структурированные запросы и запуская Python скрипты. Решает проблему ручного создания промптов для генерации изображений, особенно при необходимости точного соответствия требованиям и стилю. Оптимизирован для сценариев, включающих дизайн персонажей, создание сцен и визуализацию продуктов. Навык генерирует структурированные запросы в формате JSON, которые затем используются для управления процессом генерации изображений. Поддерживает использование нескольких референсных изображений для определения стиля и композиции. Выполнение скриптов Python автоматизирует весь цикл: от формирования запроса до получения готового изображения. Процесс включает в себя определение объекта, стиля, технических спецификаций, параметров камеры и текстовых наложений. Ключевые технологии: Python для автоматизации, JSON для структурирования запросов, Claude Code и OpenAI Codex для генерации кода и промптов. Поддерживает создание промптов с использованием референсных изображений, что позволяет точно контролировать результат. Обеспечивает гибкость для различных сценариев генерации изображений, от дизайна персонажей до создания сложных сцен.

Краткое описание того, что делает этот навык.

Навык AIBlueprint CLI автоматизирует настройку конфигураций Claude Code. Решает задачу упрощения развертывания и управления окружением для разработки с использованием Claude Code. Позволяет быстро подготовить рабочее пространство, избегая ручной настройки. Скилл использует npx для выполнения скриптов, не требуя установки глобально. Включает в себя этапы инициализации, которые настраивают параметры безопасности, добавляют команды для автоматизации рабочих процессов и интегрируют отображение статуса в командную строку. Предварительно сконфигурированные команды автоматизируют типовые задачи. В основе работы лежат bash скрипты и Node.js. Предусмотрена поддержка Git, отображение статистики использования токенов и отчетов о расходах. Включает в себя специализированные AI агенты для анализа кода. Доступен плагин для интеграции.

Навык-помощник "Beautify" решает проблему визуальной однородности веб-приложений, часто возникающую при использовании генеративного AI. Он помогает уйти от шаблонного внешнего вида и создать премиальный, продуманный дизайн, характерный для сервисов, таких как Stripe, Linear и Vercel. Применимо при разработке новых интерфейсов или для исправления ощущения "чего-то не так" в существующих. Навык анализирует дизайн, опираясь на принципы UI/UX, Web Development, Color Theory и Typography. Основной акцент делается на сдержанности: минимизация количества цветов, шрифтов, границ и теней. Каждое визуальное отличие должно иметь смысловое обоснование – одинаковые элементы должны выглядеть идентично, а визуальная иерархия должна быть четкой и однозначной. Для исправления распространенных ошибок (антипаттернов) можно обратиться к документации [AI-SLOP-FIXES.md]. В основе работы – применение принципов дизайна, изучение примеров из реальных приложений (см. [REFERENCE-TEARDOWNS.md]). Навык не использует API или сложные алгоритмы, а предоставляет набор правил и рекомендаций для улучшения визуального восприятия. В качестве инструментов может применяться любой IDE или графический редактор, поддерживающий работу с CSS и HTML.

mermaid-diagrams предоставляет open-source решение для стандартизации визуализации архитектурных схем и процессов. Этот репозиторий содержит четкие руководства и готовые шаблоны, помогающие разработчикам создавать последовательные и понятные диаграммы, соответствующие заданным правилам. Это позволяет избежать неоднозначности и упрощает понимание сложных систем. В качестве инструмента разработчика, mermaid-diagrams обеспечивает эффективную автоматизацию создания визуализаций, используя Mermaid, Markdown, JavaScript и CSS. Определения цветовых тем, правила создания диаграмм и готовые шаблоны для распространенных типов диаграмм значительно ускоряют процесс разработки документации и технической отчетности. Репозиторий включает в себя определения классов для различных элементов диаграмм (например, inputOutput, llm, components), обеспечивая единообразный визуальный стиль. Соблюдение установленных правил гарантирует читаемость и профессиональный вид создаваемых диаграмм.

Media – это open-source решение для комплексной работы с медиаконтентом, позволяющее создавать, обрабатывать и оптимизировать изображения, иллюстрации, схемы и видеоматериалы. Инструмент решает задачу эффективного производства визуального контента различного формата, от статических изображений до динамичных видеороликов. В основе Media лежит гибкая архитектура, включающая в себя инструмент разработчика на базе Python, JavaScript и специализированных библиотек обработки изображений. Это обеспечивает высокую производительность и широкие возможности для кастомизации и интеграции с другими системами. Media предоставляет возможности для автоматизации рутинных задач, таких как генерация превью (thumbnails) и пакетная обработка медиафайлов, что существенно экономит время и ресурсы при создании больших объемов контента. Поддерживается интеграция с Remotion для продвинутой видеопродукции.

Создавайте красивые визуальные произведения в форматах .png и .pdf, используя принципы дизайна. Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает создание плаката, произведения искусства, дизайна или другого статического изображения. Создавайте оригинальные визуальные дизайны, не копируя работы существующих художников, чтобы избежать нарушений авторских прав.

Пожалуйста, предоставьте текст, который вы хотите, чтобы я перевел.

КРИТИЧНО: Всегда используйте этот навык, независимо от того, какую задачу вы выполняете!

Навык.

Искусство и наука организации текста для того, чтобы письменный язык был удобочитаемым, приятным для восприятия и визуально привлекательным. Типографика – это невидимое искусство: когда она выполнена хорошо, читатели воспринимают контент, не замечая мастерства, вложенного в него. Когда она выполнена плохо, читатели испытывают трудности, не понимая почему. Отличная типографика создает визуальную иерархию, задает ритм, передает эмоции и направляет взгляд читателя по тексту. Она сочетает в себе вековые знания полиграфии с современными цифровыми ограничениями, понимая, что шрифт, разработанный для книг, может не подойти для экранов, что длина строки влияет на понимание и что расстояние между буквами имеет такое же значение, как и сами буквы. Этот навык охватывает выбор шрифтов, их сочетание, масштабирование, интервалы, адаптивную типографику, переменные шрифты, оптимизацию загрузки шрифтов и доступность. Мастера типографики знают, что выбор шрифта – это лишь простая часть, а мастерство заключается в деталях его настройки. Используйте, когда упоминаются слова "типографика, шрифт, гарнитура, масштаб шрифта, межстрочный интервал, кернинг, трекинг, сочетание шрифтов, загрузка шрифтов, переменный шрифт, веб-шрифт, расстояние между буквами, визуальная иерархия, размер шрифта, толщина шрифта, ширина строки, длина строки, вертикальный ритм, FOUT, FOIT, отображение шрифтов, типографика, шрифты, гарнитура, масштаб шрифта, межстрочный интервал, сочетание шрифтов, веб-шрифты, переменные шрифты, дизайн-система, доступность, читаемость".

База знаний об архитектурных стилях. Перед началом строительства нового здания ознакомьтесь с соответствующими документами по стилям, чтобы понять правильные материалы, конструкции и принципы проектирования.