> Backend _

Направляй запросы на естественном языке для Pi, Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, OpenClaw ACP, OpenCode, Gemini CLI, Qwen, Kiro, Kimi, iFlow, Factory Droid, Kilocode или ACP harness в OpenClaw ACP рантайм-сессии или напрямую в сессии, управляемые acpx ("метод перешептывания"). Для запросов, связанных с потоками кодинг-агентов, сначала изучи это описание, а затем используй только `sessions_spawn` для создания потоков.

Инструмент командной строки для отправки аутентифицированных запросов к API X (Twitter). Используй его, когда нужно публиковать твиты, отвечать на них, делать ретвиты, искать, читать посты, управлять подписчиками, отправлять личные сообщения, загружать медиафайлы или взаимодействовать с любым эндпойнтом API v2 X.

Точка входа для всех навыков работы с tRPC. Дерево решений для роутинга: `initTRPC.create()`, `t.router()`, `t.procedure`, `createTRPCClient`, адаптеры, подписки, React Query, Next.js, линки, мидлвари, валидаторы, обработка ошибок, кэширование, FormData.

Архитектурные паттерны для бэкенда, проектирование API, оптимизация баз данных и лучшие практики для серверной части Node.js, Express и API-маршрутов Next.js.

Используй этот навык, когда пользователь упоминает IP-геолокационные фиды, RFC 8805, GeoFeeds или просит помощи в создании, настройке, валидации или публикации самостоятельно созданного IP-геолокационного фида в формате CSV. Целевая аудитория – сетевой оператор, провайдер, мобильный оператор, облачный провайдер, хостинг-компания, IXP или спутниковый провайдер, интересующийся точностью IP-геолокации или лучшими практиками создания геофидов. Помогает создавать, улучшать и оптимизировать IP-геолокационные фиды в формате CSV с рекомендациями, выходящими за рамки соответствия RFC 8805. Не используй для управления частными или внутренними IP-адресами – применяется только к публично маршрутизируемым IP-адресам.

Разработка надежных и масштабируемых приложений требует четкой структуры и эффективной серверной логики. Этот репозиторий предоставляет проверенные практики и рекомендации для создания качественных приложений на базе Spring Boot, помогая избежать распространенных ошибок и ускорить процесс бэкенд-разработки. Основа подхода – организация проекта по функциональным доменам, использование Maven или Gradle для управления зависимостями и применение Spring Boot starters для упрощения конфигурации. Рекомендации включают в себя конструкторную инъекцию зависимостей и использование аннотаций @Component, @Service, @Repository и @RestController для четкого определения ролей компонентов. В результате, вы получаете готовые шаблоны и советы по созданию REST API, обеспечивающие высокую производительность и удобство сопровождения. Уделяется внимание управлению конфигурацией и секретами, что критически важно для безопасности и надежности бэкенд-разработки.

Этот Skill можно вызывать, когда пользователю нужно спроектировать код для FastGPT.

openAPI-expert – это комплексный фреймворк и набор инструментов, решающий проблему создания и поддержки API, соответствующих лучшим практикам проектирования и обеспечивающих отличный опыт для разработчиков. Он предоставляет экспертную поддержку в разработке API на основе спецификации OpenAPI, используя передовые подходы, основанные на принципах искусственного интеллекта и большой языковой модели, для автоматизации и оптимизации процесса. Фреймворк позволяет эффективно использовать возможности AI-агента для проектирования API-контрактов, включая определение переиспользуемых схем ($ref), стратегии версионирования и автоматическую валидацию спецификаций в процессе CI/CD. Поддерживаются версии OpenAPI 3.0 и 3.1, обеспечивая совместимость и гибкость. openAPI-expert построен на базе Rust и включает в себя экспертизу в области REST API, OpenAPI спецификаций и разработки agent framework. Он помогает создавать четкие, последовательные и легко эволюционирующие API, где спецификация служит контрактом между различными потребителями, а не просто документацией к реализации.

Решение проблемы неэффективных и трудно масштабируемых GraphQL API. graphql-expert предоставляет проверенные рекомендации и лучшие практики для создания надежных, высокопроизводительных GraphQL API, используя принципы архитектуры AI-агент для оптимизации бэкэнда. Модуль помогает избежать распространенных ошибок проектирования и реализации, обеспечивая отличный опыт разработки для потребителей API. graphql-expert предлагает практические решения для проектирования GraphQL схем, оптимизации запросов и предотвращения проблемы N+1 с помощью реализации DataLoader. Поддерживаются WebSockets для реализации подписок в реальном времени, а также рекомендации по управлению сложностью запросов и глубиной, что особенно важно при использовании большой языковой модели и искусственного интеллекта для обработки данных. Модуль охватывает ключевые аспекты, включая проектирование схем на основе предметной области, использование типов ввода для мутаций и применение паттернов DataLoader. graphql-expert способствует созданию гибких и масштабируемых API, которые легко поддерживать и развивать, что является критически важным при интеграции с современными технологиями, такими как AI-агент.

Elasticsearch – это мощное open-source решение для поиска и анализа данных в реальном времени. Оно позволяет быстро индексировать и анализировать огромные объемы информации, предоставляя возможности для построения эффективных поисковых систем, мониторинга логов и анализа временных рядов. Эффективное использование Elasticsearch требует понимания принципов проектирования и оптимизации кластера. Инструмент разработчика предоставляет гибкий Query DSL для построения сложных поисковых запросов и агрегаций. Оптимизация производительности достигается за счет грамотного проектирования отображений (mapping), управления жизненным циклом индексов (ILM) и правильного размера шардов. Регулярный мониторинг состояния кластера критически важен для поддержания стабильности и доступности. Автоматизация задач, таких как ротация индексов и переиндексация, значительно упрощает администрирование и повышает отказоустойчивость. Соблюдение лучших практик, включая явное определение отображений и использование алиасов, позволяет избежать распространенных ошибок и обеспечить оптимальную производительность Elasticsearch.

redis-expert – это open-source решение, разработанное для повышения эффективности работы с Redis. Проект предоставляет инструмент разработчика, основанный на архитектуре агентов и использующий возможности больших языковых моделей (LLM), для автоматизации рутинных задач и предоставления экспертных рекомендаций по оптимизации использования хранилища данных. Ключевая особенность – автоматизация задач, связанных с Redis, включая выбор оптимальных структур данных (например, sorted sets, hashes, streams) и предоставление рекомендаций по избежанию распространенных ошибок, таких как "горячие ключи" и неэффективное использование SCAN вместо KEYS. Агентная архитектура позволяет адаптироваться к различным сценариям использования. redis-expert интегрирован с LLM и Agent Framework, что обеспечивает интеллектуальную помощь в проектировании эффективных шаблонов использования Redis, включая управление временем жизни ключей (TTL) и настройку стратегий персистентности (AOF persistence). Технологии Rust и OpenCLAW обеспечивают высокую производительность и надежность.

Интеллектуальный роутер поиска, основанный на командах opencli. Используйте этот навык, когда пользователь хочет искать, запрашивать, находить или исследовать информацию, особенно когда речь идет о конкретных веб-сайтах, социальных сетях, технических материалах, новостях, покупках, путешествиях, поиске работы, финансах или контенте на китайском языке.

ОК. Жду текст.

PUA представляет собой высокоактивный навык для AI-агентов, предназначенный для повышения производительности и оперативного устранения ошибок в системах, использующих большую языковую модель. Этот модуль, основанный на плане повышения производительности (PIP), позволяет автоматизировать процессы отладки и улучшения работы AI-агента. В основе PUA лежит интеграция с API и использование инструментов, таких как curl, для тестирования и автоматизации рутинных задач. Ключевые особенности включают уровни проактивности (L1-L4), позволяющие гибко настраивать интенсивность работы по поиску и устранению проблем, а также автоматическое исправление ошибок и разрешение возникающих вопросов. Модуль PUA использует принципы искусственного интеллекта для повышения эффективности работы AI-агентов, обеспечивая непрерывную оптимизацию и адаптацию к изменяющимся условиям. Он позволяет автоматизировать процессы тестирования, отладки и улучшения, что способствует повышению стабильности и качества работы системы.

Используйте этот навык, когда нужно напрямую обращаться к эндпоинтам REST API MoviePilot. Он охватывает все 237 API-эндпоинтов по 27 категориям, включая поиск медиа, скачивания, подписки, управление библиотекой, управление сайтом, системное администрирование, плагины, воркфлоу и многое другое. Применяйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет взаимодействовать с MoviePilot через HTTP API, или когда skill moviepilot-cli не может выполнить конкретную операцию.

Создавайте надёжные классы HTTP-клиентов на основе cURL для сторонних коннекторов Unopim. Охватывает `ApiClient` с логикой повторных попыток, стратегии аутентификации `BasicAuth` и `OAuth` с использованием токенов, проверку соединения, обработку ошибок и интеграцию в слой сервисов. Используйте этот навык при создании HTTP-клиента для любого коннектора Unopim (WooCommerce, Shopify, Shopware, модуля, REST API). ВАЖНО: Коннекторы Unopim используют cURL напрямую, а не Guzzle или HTTP от Laravel.

Phoenix-server – это open-source решение для комплексного мониторинга и оценки производительности моделей и агентов искусственного интеллекта. Платформа решает проблему отсутствия прозрачности и контроля над развертыванием AI, предоставляя инструменты для отслеживания ключевых метрик и выявления потенциальных проблем. В основе лежит Python с использованием FastAPI и GraphQL API, а также Async SQLAlchemy ORM для взаимодействия с базами данных PostgreSQL и SQLite. Phoenix-server предоставляет инструмент разработчика для глубокого анализа работы AI-систем. Функциональность включает в себя REST API, GraphQL API, расширенные возможности автоматизации сбора и анализа данных, а также специализированные инструменты для оценки качества и надежности моделей. Использование асинхронной архитектуры обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. Платформа позволяет оперативно реагировать на изменения в поведении AI, что критически важно для поддержания стабильности и эффективности бизнес-процессов. Ключевые возможности включают AI Observability и AI Evaluation, что позволяет командам разработчиков быстро выявлять и устранять проблемы, связанные с развертыванием и эксплуатацией AI-решений.

Решение phoenix-rest-api предоставляет удобный интерфейс для мониторинга и оценки моделей и агентов искусственного интеллекта. Этот open-source решение позволяет разработчикам отслеживать производительность и поведение AI систем, обеспечивая прозрачность и надежность их работы. Это важный инструмент разработчика для тех, кто стремится к повышению качества и предсказуемости своих AI решений. Автоматизированная генерация схем и клиентских типов, а также комплексный фреймворк интеграционного тестирования значительно упрощают разработку и поддержку REST API. Интеграция с популярными технологиями, такими как FastAPI, LangChain, OpenAI и LLM Agents, обеспечивает гибкость и масштабируемость. Автоматизация рутинных задач позволяет сосредоточиться на ключевых аспектах разработки. Phoenix-rest-api предлагает готовые API точки для обеспечения наблюдаемости AI, что способствует более эффективному управлению и оптимизации AI инфраструктуры. Документация и четкие инструкции по тестированию и генерации openapi спецификаций гарантируют простоту внедрения и использования.

Система разрешений, основанная на схемах, для функций API. Используйте этот подход при реализации авторизации в конкретных сценариях, определении схем разрешений с помощью `createPermissionSchema`, создании внедряемых разрешений с помощью `createPermissionsAbstraction/createPermissionsFeature`, проверке разрешений на чтение/запись/удаление/публикацию, обработке области видимости "собственных записей" и тестировании сценариев разрешений. Охватывает полный цикл: от определения схемы до интеграции в сценарий использования и создания тестовых матриц.

Реализация паттерна EventHandler — обработчики, полезная нагрузка событий, фильтрация, внедрение зависимостей, определение доменных событий, публикация событий из UseCase и реакция на внешние события. Используйте этот навык для реализации любого EventHandler в Webiny (хуки до/после) или для определения и публикации собственных доменных событий.

Добавляйте собственные GraphQL-запросы и мутации с помощью GraphQLSchemaFactory. Используйте этот подход, когда разработчику нужно добавить собственные GraphQL-эндпоинты, создать пользовательские запросы или мутации, добавить бизнес-логику в слой API, построить собственные резолверы, внедрить бэкенд-сервисы (например, для работы с идентификацией, арендаторами или CMS) в схему GraphQL или создавать динамические GraphQL-входные данные на основе моделей CMS. Охватывает полный цикл: от простых запросов до сложных резолверных функций с внедрением зависимостей и трансформаторами разрешений.

При внесении вклада в общий пакет схем InsForge, используйте этот навык. Он предназначен для тех, кто поддерживает опубликованные контракты Zod, экспортируемые типы и общие определения форматов API, используемые пакетами InsForge в этом репозитории и другими инструментами InsForge.

Исследование нативных OpenAPI в 飞书/Lark: извлечение нативных OpenAPI-интерфейсов непосредственно из документации, без использования CLI. Используйте этот подход, когда потребности пользователя не могут быть удовлетворены существующими skill или командами lark-cli, и требуется обращение к нативным OpenAPI 飞书.

Просмотрщик таблиц маршрутизации с поддержкой нескольких форматов вывода. Отображает таблицу маршрутизации сети в форматах CSV, TSV или в исходном виде. **Зависимость:** Это модуль x-cmd. Сначала установите x-cmd (см. навык x-cmd для вариантов установки). см. навык x-cmd для установки.

Используйте эту функцию, когда пользователь хочет сгенерировать изображения, видео, речь или музыку с помощью MyReels, просмотреть схему активной модели, отправить задачу генерации, просмотреть список задач, связанных с аутентифицированным пользователем, или проверить статус задачи. Предпочтительнее использовать предоставленные скрипты оболочки, а не писать запросы curl/fetch вручную. Используйте это, когда пользователь упоминает генерацию в MyReels, выбор модели, историю задач, отслеживание статуса задач, URL-адреса результатов или интеграцию с API MyReels.

Обязательно применяйте этот навык до любых вызовов инструментов Blockscout MCP или написания скриптов для работы с данными блокчейна, даже если сервер Blockscout MCP уже настроен. Он предоставляет архитектурные правила, решения по стратегии выполнения, соглашения об API MCP для скриптов, справочные файлы эндпоинтов, требования к преобразованию ответов и соглашения об оформлении вывода, которые недоступны только из описаний инструментов MCP. Используйте, когда пользователь спрашивает о данных в блокчейне, анализе блокчейна, балансах кошельков, переводах токенов, взаимодействиях с контрактами, метриках блокчейна, хочет использовать API Blockscout или нуждается в создании программного обеспечения для получения данных блокчейна через Blockscout. Охватывает все EVM-сети.

Справочник по API CoinMarketCap для эндпоинтов, связанных с биржами, включая информацию о них, объёмы торгов, торговые пары и активы. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает API бирж, интересуется объёмами торгов, запрашивает данные о торговых парах, нуждается в информации о доказательстве резервов или разрабатывает интеграции с биржами. Это авторитетный источник для вопросов по API бирж CoinMarketCap. Триггер: "API бирж", "данные бирж CoinMarketCap", "API торговых пар", "API объёмов торгов", "/cmc-api-exchange".

Полная документация по API CoinMarketCap для общих запросов, включая глобальные метрики, индекс страха и жадности, индексы, трендовые темы и графики. Используйте эту информацию, когда пользователь упоминает API для работы с рынком, интересуется индексом страха и жадности, нуждается в глобальных метриках или данных о доминировании BTC, требует графики свечей или анализирует рыночный сентимент. Это исчерпывающий справочник по вопросам, связанным с рыночным API CoinMarketCap. Активация: "API для работы с рынком", "API индекса страха и жадности", "API глобальных метрик", "API графиков CoinMarketCap", "/cmc-api-market".

Предоставляй информацию о внутренних транспортных опциях в Китае через один навык. Используй его, когда пользователь запрашивает результаты по внутренним авиалиниям или высокоскоростным железным дорогам, время отправления и прибытия, станции или аэропорты, детали авиакомпании или поезда, а также публичные справочные тарифы из открытых веб-источников. Маршрутизируй запрос в зависимости от вида транспорта и возвращай унифицированную структуру ответа.

Справочник по API CoinMarketCap с описанием эндпоинтов для криптовалют, включая котировки, листинги, OHLCV, тренды и категории. Используйте этот ресурс, когда пользователь упоминает CMC API, спрашивает, как программно получать данные о криптовалютах, хочет создать интеграции цен или нуждается в документации по REST API. Это главный источник информации по любому вопросу, связанному с API CoinMarketCap.