> Automation Tools _

Используйте эту функцию всякий раз, когда в запросе содержится URL `github.com`, даже если пользователь просто вставляет ссылку и не использует ключевые слова, относящиеся к GitHub. Она выполняет операции с Git и GitHub, используя командную строку `gh`. Триггерами являются любые ссылки на GitHub, ведущие к issue, pull request, коммиту, странице сравнения, запуску Actions, релизу, обсуждению или репозиторию. Она охватывает создание и просмотр pull request, отслеживание проверок CI, интерактивное перебазирование, очистку веток, управление подмодулями и исследование репозитория с помощью `git log/blame/bisect`.

Наша команда quality assurance обеспечивает надежность и качество продукта, автоматизируя рутинные задачи и оптимизируя рабочий процесс. Мы используем передовые инструменты и методологии для выявления и устранения дефектов на всех этапах разработки, гарантируя соответствие высоким стандартам. В основе нашей работы лежит гибкая архитектура, позволяющая организовать сложные multi-agent quality assurance workflows. Мы активно применяем скриптинг и автоматизация задач с использованием Python и JSON для повышения эффективности и сокращения времени на тестирование. Благодаря использованию автоматизация задач и оптимизированному рабочий процесс, наша команда позволяет разработчикам сосредоточиться на создании инновационных решений, а не на рутинных проверках. Мы используем современные модели, такие как Gemini, Qwen и Codex, для улучшения качества и скорости анализа.

Создавайте новые навыки, изменяйте и улучшайте существующие навыки, а также оценивайте их производительность. Используйте эту функцию, когда пользователям необходимо создать навык с нуля, отредактировать или оптимизировать существующий навык, провести тесты для оценки навыка, сравнить производительность навыка с анализом отклонений или оптимизировать описание навыка для повышения точности срабатывания.

Генерируйте двоичные журналы MSBuild (binlogs) для диагностики и анализа сборки. Активируйте только в контексте сборки MSBuild/.NET. ИСПОЛЬЗУЙТЕ ДЛЯ: добавления параметра `/bl:{}` к любой команде dotnet build, test, pack, publish или restore для захвата полной трассировки выполнения сборки, что является необходимым условием для анализа сбоев binlog и диагностики производительности сборки, а также для последующего исследования ошибок или проблем с производительностью. Требуется MSBuild 17.8+ / .NET 8 SDK+ для использования заполнителя `{}`; для PowerShell необходимо использовать `-bl:{{}}`. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ ДЛЯ: систем сборки, отличных от MSBuild (npm, Maven, CMake), анализа существующего binlog (используйте binlog-failure-analysis вместо этого). ВЫЗЫВАЕТ: команды оболочки (например, dotnet build /bl:{}).

`Neta` – это skill, предназначенный для навигации и обзора других skillов, связанных с Neta, таких как neta-space, neta-creative и neta-community. Он помогает определить подходящий skill для конкретной задачи и служит для перехода от устаревшей документации, где использовался единый skill. Для работы с конкретными функциями необходимо устанавливать отдельные skillы с помощью команды `skills add`.

Эта функция должна использоваться, когда агентам необходимо искать в кодовой базе текстовые шаблоны или структурные шаблоны кода. Она обеспечивает быстрый поиск, используя ripgrep для поиска текста и ast-grep для поиска кода с учетом синтаксиса.

Генерируйте специализированные навыки для каждой подсистемы в монорепозитории. Создавайте общие языковые навыки и специфичные для подсистемы контрольные списки для высококачественной генерации кода с использованием искусственного интеллекта.

Автоматически документируйте всю работу по разработке и изменениям в коде в структурированном формате. Используйте эту функцию после выполнения любой задачи разработки, исправления ошибки, реализации новой функции или рефакторинга кода для создания всесторонней документации.

Оценивает и улучшает навыки Claude Code в соответствии с официальными лучшими практиками. Поддерживает три режима: самооценка (проверка собственных навыков), внешняя оценка (оценка навыков других) и автоматическое создание запросов на внесение изменений (fork, улучшение, отправка). Используйте, когда необходимо проверить качество навыков, просматривать репозитории с навыками или вносить улучшения в открытые проекты.

После решения сложной задачи, выявляй общие закономерности и предлагай обновления навыков, чтобы будущие взаимодействия проходили более эффективно. Работает постоянно — применяется ко всем взаимодействиям.

Создавайте интеллектуальные примечания к релизам GitHub с помощью анализа на основе искусственного интеллекта. Используйте эту функцию, когда вам нужно создать релиз, когда пользователь упоминает создание релиза или запрашивает публикацию новой версии. Автоматически анализирует коммиты, начиная с предыдущего релиза, определяет ключевые изменения, отмечает вкладчиков и включает ссылки на образы Docker для Docker Hub и Aliyun ACR.

Этот навык позволяет проверять код Python на соответствие стандартам с помощью инструмента ruff. Используйте, когда пользователь запрашивает "проверку кода", "анализ качества кода" или "исправление проблем со стилем".

Решение задачи извлечения почвы – критически важный этап для автоматизированных посадочных операций. Модуль soil-extraction позволяет ИИ-агенту выполнять эту задачу, используя лопату, и обеспечивает основу для дальнейшего создания плодородной среды. Внедрение скриптинга и четко определенных действий гарантирует предсказуемый и эффективный результат. Основываясь на Python и интегрированных технологиях, таких как OpenKG и Skillnet, модуль обеспечивает детерминированное действие – использование лопаты для извлечения почвы. Оптимизация рабочего процесса включает в себя последовательное выполнение команд, начиная с навигации к месту, использование инструмента и сбор полученной почвы. Управление выводом – ключевой аспект, гарантирующий доступность извлеченного грунта для последующих этапов. Модуль soil-extraction поддерживает автоматизацию задач и цепочку навыков, позволяя агенту последовательно выполнять сложные операции. Интеграция с большими языковыми моделями (Large Language Models) и ИИ-агентами обеспечивает гибкость и адаптивность к различным условиям окружающей среды. Ключевая особенность – детерминированное действие, обеспечивающее стабильность и предсказуемость процесса.

Скилл alfworld-object-disposer решает проблему автоматизации финальной стадии избавления от объектов в среде ИИ-агента. Он обеспечивает корректное выполнение действия размещения, что позволяет оптимизировать рабочий процесс и снизить необходимость ручного вмешательства. Скилл использует скриптинг для обработки крайних случаев и гарантирует надежное завершение задачи. Принцип работы основан на проверке необходимых условий: наличие объекта в руках агента и присутствие места для утилизации. После подтверждения условий, выполняется действие put с использованием Python и данных из OpenKG. В случае неудачи, предусмотрена повторная оценка идентификаторов объекта и места утилизации, что повышает устойчивость системы. Интеграция alfworld-object-disposer в Skillnet позволяет значительно упростить автоматизацию задач и повысить эффективность работы ИИ-агентов. Скилл не включает в себя приобретение объекта или навигацию к месту утилизации, фокусируясь исключительно на финальном этапе, что делает его идеальным дополнением к другим навыкам, использующим Large Language Models.

scienceworld-tool-validator решает проблему предотвращения ошибок в критически важных задачах, обеспечивая проверку работоспособности инструментов и приборов в симулированной среде ScienceWorld перед их использованием. Инструмент использует Python, Natural Language Processing, Knowledge Graph и AI Agents для автоматизации задач и повышения надежности рабочего процесса. Функциональность scienceworld-tool-validator включает в себя скриптинг для проверки готовности инструмента, интеграцию с управлением запасами и автоматическое подтверждение его работоспособности. Это позволяет оперативно выявлять неисправности и исключать их влияние на результаты экспериментов. Инструмент предназначен для немедленной проверки после получения инструмента, при переключении между инструментами в процессе выполнения задачи и после возобновления работы после навигации, что значительно упрощает и автоматизирует рабочий процесс и минимизирует риски, связанные с неисправными инструментами. scienceworld-tool-validator решает проблему предотвращения ошибок в критически важных задачах, обеспечивая проверку работоспособности инструментов и приборов в симулированной среде ScienceWorld перед их использованием. Инструмент использует Python, Natural Language Processing, Knowledge Graph и AI Agents для автоматизации задач и повышения надежности рабочего процесса. Функциональность scienceworld-tool-validator включает в себя скриптинг для проверки готовности инструмента, интеграцию с управлением запасами и автоматическое подтверждение его работоспособности. Это позволяет оперативно выявлять неисправности и исключать их влияние на результаты экспериментов. Инструмент предназначен для немедленной проверки после получения инструмента, при переключении между инструментами в процессе выполнения задачи и после возобновления работы после навигации, что значительно упрощает и автоматизирует рабочий процесс и минимизирует риски, связанные с неисправными

Решение задачи взаимодействия с платформой WeChat Work стало проще благодаря wecomcli-edit-todo. Этот CLI-инструмент предоставляет удобный интерфейс для управления задачами и контактами, позволяя автоматизировать рутинные операции и интегрировать его в рабочие процессы. Он особенно полезен для пользователей, предпочитающих работу через командную строку. wecomcli-edit-todo – это терминальная утилита, разработанная с использованием Rust и Node.js, обеспечивающая эффективное взаимодействие с WeChat Work API. Инструмент позволяет пользователям и AI-агентам выполнять операции, такие как создание, редактирование и удаление задач, а также управление контактами, непосредственно из терминала. Ключевые особенности включают в себя управление списком дел и контактами, а также возможность интеграции с AI-агентами для расширения функциональности. CLI-инструмент обеспечивает гибкость и автоматизацию, что делает его ценным дополнением для тех, кто работает с WeChat Work через командную строку.

Этот навык следует использовать, когда пользователь просит рефакторить код, провести рефакторинг, очистить код, выделить класс или сервис, внедрить зависимость или внести постепенные улучшения в существующую структуру кода.

Навык мета-агента для организации сложных задач через автономных под-агентов. Он разбивает макро-задачи на подзадачи, запускает специализированных под-агентов с динамически генерируемыми файлами SKILL.md, координирует взаимодействие через файлы, собирает результаты и завершает работу агентов после выполнения. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ТРИГГЕРЫ: оркестровать, многоагентность, разложить задачу, создать агентов, под-агенты, параллельные агенты, координация агентов, декомпозиция задач, мета-агент, фабрика агентов, делегировать задачи.

Управляй с помощью `@babysitter`. Используй этот навык, когда нужно присмотреть за процессом, организовать выполнение задачи или когда это указано явно. (присматривать, управляющий, организовать выполнение, воркфлоу и т.д.)

Исправьте проблемы с качеством кода, выявленные в результате проверки качества кода, хранящейся в папке `agent_artefacts/code_quality//`. Систематически устраняйте проблемы, обнаруженные навыком `code-quality-review-all` для любой темы проверки качества кода, с проверкой и тестированием на каждом этапе. Используйте эту инструкцию, когда пользователь просит исправить проблемы, выявленные в результате проверки качества кода, или просит исправить проблемы, находящиеся в папке `agent_artefacts/code_quality//`.

Используйте эту функцию, когда пользователь хочет выпустить новую версию.

Навык безопасности программного обеспечения, который интегрируется с Project CodeGuard, чтобы помочь AI-агентам при написании безопасного кода и предотвращении распространенных уязвимостей. Используйте этот навык при написании, проверке или изменении кода, чтобы обеспечить соблюдение принципов безопасности по умолчанию.

Проанализируйте исходный код платформы Ark, клонировав репозиторий во временное место. Используйте этот навык, когда пользователь задает вопросы о том, как работает Ark, хочет понять реализацию Ark или нуждается в изучении исходного кода Ark.

Обновляет зависимости Go/Node.js и версии инструментов. Используется, когда пользователь говорит "обновить зависимости", "обновить вендоры", "обновление вендоров", "запустить vendor-upgrade", "повысить версии зависимостей", "обновить пакеты" или просит запустить цель `vendor-update` в Make. Этот навык также проверяет файл `scripts/build/version.mk` после обновления, чтобы увидеть, нужно ли обновлять какие-либо отслеживаемые версии инструментов, и удаляет устаревшие бинарные файлы из директории `bin/`, когда версии меняются.

Создавайте или рефакторите навыки в стиле "Ship Faster" (SKILL.md + ссылки/ + скрипты/). Используйте это при добавлении нового навыка, уточнении описаний триггеров, разделении длинных документов на ссылки, определении контрактов ввода-вывода, ориентированных на артефакты, или упаковке/валидации навыка.

Оркестратор рабочих процессов для разработки, основанной на спецификациях. Координирует навыки.

7-этапная система проверки .NET с структурированным отчетом об успешном/неуспешном прохождении. Обеспечивает, чтобы каждое изменение было проверено на сборку, не содержало диагностических ошибок, не включало антипаттерны, успешно прошло тесты, было просканировано на наличие уязвимостей, соответствовало требованиям форматирования и прошло проверку изменений, прежде чем работа будет отмечена как завершенная. Используйте этот навык, когда нужно: "проверить", "проверить все", "запустить проверку", "предварительная проверка перед созданием pull request", "готово ли это?", "проверить изменения", "собрать и протестировать", "контроль качества", "проверка пайплайна", "готово к слиянию".

Firecrawl-download – это CLI-инструмент, решающий проблему сбора и извлечения данных с веб-сайтов для последующей интеграции в AI агенты. Он позволяет пользователям эффективно сканировать и извлекать информацию непосредственно из командной строки, упрощая процесс получения данных для различных задач. Инструмент разработан на базе Node.js, TypeScript и использует npm для установки и управления зависимостями. Благодаря поддержке протокола курации метаданных (MCP), Firecrawl-download обеспечивает структурированный и организованный сбор информации, что особенно важно для работы с большими объемами данных. Это удобная терминальная утилита для автоматизации сбора данных. Установка осуществляется через npm install -g firecrawl-download. Для быстрой настройки, включая аутентификацию и установку skills, доступна команда инициализации. Инструмент поддерживает интеграцию с популярными AI редакторами и позволяет устанавливать skills глобально или для конкретного редактора.

okx-agentic-wallet предоставляет инструменты для интеграции ИИ-агентов с API OKX OnchainOS, обеспечивая доступ к управлению кошельками, обнаружению токенов, рыночным данным, свопам на децентрализованных биржах и трансляции транзакций. Решение позволяет автоматизировать сложные операции и значительно упрощает взаимодействие с блокчейном для продвинутых пользователей и разработчиков. Модуль предоставляет функциональность для аутентификации, проверки баланса, осуществления переводов токенов, получения истории транзакций и взаимодействия с смарт-контрактами. Для эффективного использования предусмотрен скриптинг и гибкая настройка рабочего процесса, позволяющие адаптировать функционал под конкретные задачи. Важно учитывать правила работы с параметром --chain, требующим указания числового идентификатора сети. Благодаря okx-agentic-wallet, автоматизация задач становится более доступной и эффективной. Модуль позволяет создавать сложные сценарии взаимодействия с OKX OnchainOS, значительно повышая продуктивность и снижая вероятность ошибок, связанных с ручным управлением. Перед началом работы рекомендуется ознакомиться с файлом _shared/preflight.md.

Мост обратной совместимости, который преобразует устаревшие шаблоны `@load` в новый формат Skills. Обеспечивает плавную миграцию без каких-либо критических изменений в течение 6-месячного переходного периода.