> CLI Tools _

Устраните проблемы с качеством API-дизайна с помощью инструмента, обеспечивающего автоматизированный анализ и проверку на соответствие лучшим практикам. CLI-инструмент позволяет выявлять несоответствия REST-конвенциям, обнаруживать потенциальные поломки при внесении изменений и генерировать отчеты о качестве дизайна. Это особенно ценно при работе с большими кодовыми базами и сложными архитектурами. Инструмент, доступный как терминальная утилита, выполняет проверку на соответствие требованиям к именованию ресурсов (kebab-case для ресурсов, camelCase для полей), правильность использования HTTP-методов (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE), структуру URL и соответствие HTTP-кодов состояния. Он также проверяет согласованность форматов ответов об ошибках и наличие документации. Управление и выполнение проверок осуществляется через командную строку. Автоматизированный анализ API-дизайна помогает командам разработчиков создавать согласованные, поддерживаемые и хорошо спроектированные API, сокращая время на ручную проверку и повышая общую эффективность разработки. Инструмент интегрируется в существующие рабочие процессы и может быть использован для автоматизации процессов проверки качества.

datasource – это навык для получения справочных данных, обеспечивающий доступ к информации о доступных опциях без необходимости отправки запроса. Он предоставляет возможность просмотра каталогов, бизнес-групп, пулов ресурсов, приложений, шаблонов операционных систем и образов, что особенно полезно для ознакомления с системой. Работает как CLI-инструмент, позволяя пользователям получать информацию прямо из командной строки. Данный навык предназначен для чтения (read-only) и не предназначен для выделения ресурсов. Вместо этого используйте навык request для операций выделения. В основе работы лежит терминальная утилита, позволяющая эффективно взаимодействовать с системой и получать необходимую информацию. Скрипты, используемые для получения данных, находятся в каталоге ../shared/scripts/. Примеры скриптов включают list_services.py для отображения опубликованных каталогов сервисов, и другие, позволяющие пользователям быстро получать нужные сведения через CLI-инструмент.

Суть навыка Этот навык применяет принципы когнитивной психологии для улучшения пользовательского опыта. Он решает проблему создания интерфейсов, которые интуитивно понятны и не перегружают пользователя. Основываясь на моделях, таких как Dual-Process Model (System 1/System 2), навык помогает проектировать взаимодействие, учитывающее особенности восприятия и принятия решений пользователями. Механика работы Навык использует следующие шаги при проектировании: - Анализ задач пользователя и определение ключевых моментов взаимодействия. - Применение принципов System 1 для создания быстрого и легкого восприятия. - Определение ситуаций, требующих System 2, и минимизация их количества. - Оценка дизайна на соответствие когнитивным особенностям пользователей. - Использование эвристик юзабилити и принципов дизайна, основанных на когнитивной психологии. Технологии Навык опирается на работы Hodent (2022), Panzarella (2022), Paduraru (2024) и Klein (2013). Dual-Process Model (System 1/System 2) является ключевой концепцией. Применяются принципы эвристик юзабилити. Особое внимание уделяется понятию "satisficing" – удовлетворению достаточным уровнем. Анализ включает в себя оценку скорости обработки информации пользователем. Используются знания о когнитивных искажениях. Навык применим к проектированию layout, navigation, и interaction. Оптимизация error messages и instructional copy – важная часть процесса.

etherscan-api предоставляет удобный способ получения информации о балансах ETH и токенов ERC-20 непосредственно из командной строки, используя мощный Etherscan API V2. Решение позволяет быстро получать данные о состоянии блокчейна, избегая необходимости ручного взаимодействия с веб-интерфейсом или написания сложных скриптов. Это особенно полезно для автоматизации задач и мониторинга. Инструмент реализован как CLI-инструмент, написанный на Bash и использующий Shell Scripting. Он поддерживает автоматическое определение сети на основе запроса пользователя и предоставляет возможность явного указания сети через параметр chainid. Для работы требуется переменная окружения ETHERSCAN_API_KEY, которая обязательно проверяется на наличие. etherscan-api – это эффективная терминальная утилита и командная строка для взаимодействия с Etherscan API, предоставляющая простой и надежный способ доступа к данным блокчейна. Использование JSON для обработки данных обеспечивает гибкость и возможность интеграции с другими инструментами и системами.

Скилл генерирует научный текст для подраздела диссертации, семинарской работы или другой научной работы, используя Claude Code. Решает проблему создания контента для научных публикаций, автоматизируя процесс написания. Скилл определяет номер раздела, используя параметр (например, /write 2.3) или читая структуру диссертации из файла thesis-structure.yaml. Проверяет наличие плана для раздела (в файле plan-X-X.md) и предыдущих написанных разделов. Убеждается в наличии необходимых цитат в файле literature.md. При отсутствии необходимых условий, скилл сообщает о недостающих компонентах и предлагает решения (например, использование команды /next для создания плана). Использует Claude Code для генерации текста, опираясь на существующие планы и литературу. Структура проекта предполагает наличие файлов конфигурации config.yaml.

Скилл flux-meditate решает проблему отсутствия самообучающейся системы для Coding Agents. Он позволяет создавать software детерминированно, минимизируя необходимость передачи мыслительных процессов на аутсорсинг. Фокус – на структурированном подходе к разработке, где каждый этап четко определен и контролируется. Скилл устанавливает фазу сессии с помощью скрипта fluxctl, расположенного в каталоге PLUGIN_ROOT. При запуске сессии, фаза устанавливается в meditate, а по завершении – сбрасывается в idle. Использование переменных окружения DROID_PLUGIN_ROOT и CLAUDE_PLUGIN_ROOT обеспечивает гибкость в определении расположения скриптов. Ключевые компоненты: скрипт fluxctl, переменные окружения PLUGIN_ROOT, DROID_PLUGIN_ROOT, CLAUDE_PLUGIN_ROOT. Используется команда git rev-parse для определения корневого каталога проекта. Скрипт fluxctl управляет установкой и сбросом фазы сессии.

ordinals-marketplace предоставляет удобный способ управления листингами Ordinals через командную строку. Инструмент позволяет пользователям создавать, просматривать, покупать и отменять листинги, используя терминальную утилиту и сценарии OrdLock. Работа с Ordinals никогда не была такой простой и эффективной. Решение основано на TypeScript и использует SatScript для взаимодействия с сетью Bitcoin и протоколом Ordinals. Это CLI-инструмент предоставляет набор команд, таких как getOrdinals, listOrdinal, purchaseOrdinal и cancelListing, значительно упрощая процесс управления вашими Ordinals. Поддержка BEEF ввода обеспечивает безопасные и эффективные транзакции. Для управления листингами, особенно при работе с внешними входами, требуется предоставление inputBEEF. ordinals-marketplace разработан для максимальной гибкости и удобства, позволяя пользователям легко взаимодействовать с рынком Ordinals из командной строки, используя надежный и проверенный набор функций.

Суть навыка Этот скилл реализует фреймворк поддержки разработки. Разработчик сохраняет роль архитектора и рецензента. Искусственный интеллект выполняет реализацию под контролем. Решение ориентировано на повышение эффективности процесса разработки, минимизируя рутинные задачи. Механика работы - Анализ исходного текста на предмет ключевых понятий и структуры. - Определение основной идеи и цели исходного материала. - Консолидация связанных пунктов для создания связного резюме. - Упрощение сложного языка для обеспечения понятности широкой аудитории. - Формирование резюме из коротких предложений и четких абзацев. Технологии скилл использует принципы обработки естественного языка (NLP). Применяются методы извлечения информации (information extraction). Осуществляется анализ синтаксиса (syntax analysis) и семантики (semantic analysis). Результат формируется в виде структурированного текста. Используются алгоритмы упрощения языка (language simplification algorithms). Оптимизация направлена на максимальную ясность и читабельность.

Суть навыка Этот навык решает проблему потери пользовательских настроек между сеансами. Он реализует Индекс Фрустрации – упорядоченный список повторяющихся запросов, которые не сохраняются. Навык проверяет каждый ответ на соответствие известным паттернам, чтобы гарантировать постоянство предпочтений пользователя. Предполагается, что настройки, заданные один раз, должны сохраняться навсегда. Механика работы Навык работает следующим образом: - Определяет паттерны, вызывающие фрустрацию пользователя, на основе Индекса Фрустрации. - Проверяет каждый ответ системы на соответствие этим паттернам. - При обнаружении несоответствия, применяет корректирующие действия, например, проверку списка разрешенных голосов или принудительное использование определенных инструментов. - Использует "Trit" -1, что указывает на его роль валидатора и ограничителя. Технологии Навык разработан как часть пакета meta-enforcement. Используется Индекс Фрустрации для ранжирования паттернов. Проверка включает Aptos кошельки и MCP наследование инструментов. Поддерживается проверка списка разрешенных голосов, например, Daniel. Используется механизм Trifurcati для контроля последовательности и параллельности задач. Версия навыка – 1.0.0. Он функционирует как Validator/Constrainer.

API Kommo CRM через curl. Используйте этот инструмент для управления лидами, контактами, компаниями, задачами и воронками продаж.

Руководства содержат инструкции для работы с командной строкой Pandora, охватывающие безопасную инициализацию, поиск рынков, ценообразование, планирование зеркальных рынков, закрытие портфелей, проверку готовности профилей и настройку MCP. Используйте эти руководства, когда пользователям требуется инициализировать Pandora, изучить ее возможности или схему, получить котировки или совершать сделки на рынках Pandora, спланировать или проверить зеркальные рынки, просматривать портфели, проверять готовность профилей для подписи или начинать интеграцию Pandora MCP/SDK. Не используйте эти руководства для общих новостей о криптовалютах, несвязанных задач программирования или общей работы с электронными таблицами и документами.

Мгновенно проверяйте, является ли файл, URL-адрес, домен или IP-адрес вредоносным, используя VirusTotal. Вставьте любой MD5/SHA1/SHA256 хеш, URL-адрес, доменное имя или IP-адрес в чат и получите полный отчет об угрозах: коэффициент обнаружения по 70+ антивирусным движкам, семейство вредоносного ПО, совпадения YARA, результаты анализа в песочнице, записи DNS, информация WHOIS и прямая ссылка на отчет VirusTotal. Поддерживает как отдельные, так и пакетные запросы для различных типов индикаторов компрометации (IOC). Также обрабатываются "дефангированные" IOC (hxxp, [.]). Идеально подходит для реагирования на инциденты, охоты за угрозами, обогащения IOC, первичной обработки в SOC и повседневных операций в области безопасности. Используйте эту функцию, когда у пользователя есть подозрительный хеш, URL-адрес, домен или IP-адрес, который он хочет проверить. Также срабатывает по следующим запросам: VirusTotal, VT, поиск по хешу, проверка на вредоносность, репутация файла, разведывательные данные об угрозах, индикаторы компрометации, сканирование URL-адресов, репутация домена, репутация IP-адреса, 查hash (поиск хеша), 查IP (поиск IP-адреса), 查域名 (поиск доменного имени), 查URL (поиск URL-адреса), 威胁情报 (разведывательные данные об угрозах), 病毒查询 (поиск вирусов), 恶意软件分析 (анализ вредоносного ПО).

Этот repo-intake-and-plan представляет собой репозиторий для хранения и организации SKILL.md навыков, используемых в рабочих процессах глубокого обучения, с акцентом на воспроизводимость и аудит результатов. Он обеспечивает разделение на доверенные и экспериментальные "дорожки" (lanes), требующие явного разрешения для исследовательских экспериментов. Использование стандартного формата SKILL.md позволяет использовать эти навыки в различных средах, включая Agent Skills, Codex и Claude Code.

Инструмент командной строки Alibaba Cloud DNS (Alidns). Используется для запроса, добавления и обновления DNS-записей через aliyun-cli, включая настройку CNAME для пользовательских доменов Function Compute.

Решает задачу: krisis – набор систем, предназначенных для решения структурных проблем в результатах работы AI: галлюцинаций, манипуляций, немаркированной уверенности и скрытого смешения фактов и вымысла. Система фокусируется на этической оценке, избегая односторонних подходов и предоставляя параллельный анализ различных этических перспектив. Механизм работы: krisis применяет четыре различные этические школы к одному и тому же вопросу одновременно. Это позволяет выявить области согласия и разногласий между ними. Вместо синтеза или отказа от рассмотрения, система демонстрирует противоречия, оставляя окончательное решение за пользователем. Подход направлен на прозрачность и избежание предвзятости. Ключевые аспекты: Название происходит от греческого слова *krisis* (κρίσις), означающего момент принятия решения. Система не использует конкретный tech_stack или framework в традиционном понимании, а скорее представляет собой методологический подход к этическому анализу. Акцент делается на визуализации конфликтов между различными этическими позициями.

Инструмент composition-scoring-skill решает задачу автоматизированной оценки сочинений, предоставляя удобный способ анализа текстов на основе заданных критериев. Он позволяет быстро и эффективно оценивать работы, особенно полезно в образовательной среде и при работе с большими объемами текстов на китайском языке. В основе решения лежит Python-приложение, представленное в виде CLI-инструмента и терминальной утилиты. Работа с инструментом осуществляется через командную строку, что обеспечивает гибкость и возможность интеграции в существующие рабочие процессы. Использование Markdown для хранения критериев оценки позволяет легко настраивать и обновлять систему. Для запуска и использования инструмента достаточно базовых знаний работы с командной строкой. Пример использования: python scripts/cli.py. Команда --help предоставляет подробную информацию о доступных параметрах и опциях. Результаты анализа включают в себя статистику, такую как количество символов, что помогает в комплексной оценке работы.

Суть навыка Скилл paradox-page-specialist предназначен для создания и анализа страниц, посвященных философским парадоксам. Он решает задачу структурирования сложных идей в рамках единого репозитория YaSwarm Agency, обеспечивая создание контента, вызывающего продуктивный дискомфорт и избегающего упрощенных решений. Навык помогает выстраивать страницы, которые поддерживают напряжение и углубляют тематику повествования. Механика работы Скилл выполняет следующие действия при создании страницы парадокса: - Определяет ключевые противоречия, возникающие в рамках повествования. - Устанавливает связь парадокса с конкретными событиями истории. - Гарантирует отсутствие легкого разрешения в формулировке парадокса. - Проверяет ясность и эмоциональное воздействие. - Подтверждает, что парадокс усиливает общую тему. - Приоритизирует аутентичность над удобством, дискомфорт над разрешением, ясность над сложностью и интеграцию над изоляцией. Технологии Скилл не использует конкретные API или SDK. Он оперирует логикой анализа и структурирования информации. Работа с текстом осуществляется на уровне семантического анализа. Приоритеты определяются на основе заданных критериев. Вывод представляет собой структурированный контент, готовый к интеграции в monorepo. Фокус на поддержании философской глубины и избежании упрощений. Скилл не требует специфических framework или library.

Решает задачу разработки и поддержки репозитория quantum-skill-14. Предоставляет детальное руководство по компетенциям в области квантовых вычислений, охватывающее теоретические основы и практические аспекты. Ориентировано на специалистов, занимающихся реализацией, отладкой и оптимизацией решений, связанных с quantum-skill-14. Навык включает в себя классы и методы для реализации quantum-skill-14. Инициализация объекта принимает конфигурацию в формате словаря. Метод execute выполняет основную функциональность, принимая данные в качестве аргумента. Предполагается, что класс содержит логику, специфичную для quantum-skill-14. Ключевые элементы: использование Python для реализации логики, структура класса Quantumskill14 с методом execute, конфигурация через словарь. Отсутствуют указания на конкретные библиотеки или фреймворки, что предполагает гибкость в выборе инструментов. Необходим доступ к документации и примерам кода для полного понимания функциональности.

Суть навыка Навык quantum-skill-39 решает задачу разработки и сопровождения квантовых решений. Он охватывает полный цикл: от понимания базовых концепций до создания и оптимизации готовых систем. Навык позволяет эффективно работать с квантовыми алгоритмами и структурами данных. Механика работы - Скилл включает в себя анализ требований к квантовому решению. - Разработка Python кода для реализации алгоритмов. - Тестирование и отладка quantum-skill-39 решений. - Оптимизация производительности с использованием квантовых вычислений. - Интеграция разработанных компонентов в существующие системы. Технологии Скилл использует Python для разработки и тестирования. В качестве среды разработки применяется Jupyter Notebook. Для квантовых вычислений используются библиотеки, такие как Qiskit и Cirq. Работа с конфигурациями осуществляется через YAML файлы. Код структурирован с использованием принципов объектно-ориентированного программирования. Тестирование включает модульные тесты с использованием pytest.

Навык облегчает проведение постмортемов в архитектуре Alex Cognitive Architecture v5.7.1, где используется GitHub для управления рабочим пространством и проектами, включая вымышленные. Цель – анализ инцидентов для улучшения систем, а не поиск виновных. Скилл структурирует процесс анализа инцидентов, фокусируясь на вопросах типа "Как система допустила это?" вместо "Кто виноват?". Используется табличная хронология событий с указанием времени (UTC), произошедшего события и участвующего актора/системы. Ключевой принцип: действия людей были логичны в контексте имеющейся информации. Включает шаблон постмортема с разделами: краткое описание (3 предложения), подробная хронология (таблица), анализ причин (Root Cause Analysis) и рекомендации по предотвращению повторения (Action Items). Поддерживает культуру обучения на ошибках, исключая обвинения и акцентируя внимание на системных улучшениях.

Шаблоны для кэширования в Redis: "cache-aside" (кэш с возможностью обхода), стратегии TTL (времени жизни), ограничение скорости с использованием INCR, ограничение частоты, pub/sub (публикация/подписка), хранение сессий и шаблоны "fail-open" (отказ с переходом в открытый режим). Используйте эти знания при реализации кэширования, ограничения скорости, управления сессиями, ограничения частоты или любых операций с Redis. Применимо при работе с Redis, кэшированием, ограничением скорости, ограничением частоты, хранилищем сессий, TTL или инвалидацией кэша.

Скилл scienceworld-recipe-retriever извлекает рецепт или инструкцию из текущей локации и сохраняет его в инвентаре для последующего использования. Задача решается при необходимости следования процедуре, получении указания найти рецепт или при отсутствии понимания необходимых ингредиентов и шагов. Скилл начинает поиск рецепта командой look around, идентифицируя объекты, обозначенные как "recipe", "instructions" или "manual". После обнаружения, pick up перемещает документ в инвентарь. Подтверждение успешного переноса в инвентарь является завершающим этапом работы скилла. Скилл взаимодействует с окружением через текстовые команды. Предполагается видимость и доступность рецепта. Операции чтения рецепта (read) выполняются отдельным скиллом. Не используется API или database. Локализация данных происходит исключительно в инвентаре.

Скилл alfworld-locate-target-object решает задачу поиска конкретного объекта в виртуальной среде. Он предназначен для ситуаций, когда требуется найти определенный предмет, например, еду в fridge или посуду в drawer. Скилл начинает с определения целевого объекта и предполагаемого места его нахождения. Далее происходит навигация к этому месту. Если контейнер закрыт, он открывается. После этого выполняется визуальный осмотр содержимого для обнаружения целевого объекта. Результатом является сообщение о местонахождении объекта или констатация его отсутствия. В процессе работы скилл использует последовательность действий и рассуждений. Примеры: "Нужно найти object. Наиболее вероятное место – container." Действия включают go to и open . Наблюдения описывают состояние контейнера после выполнения действий.

Подключитесь и выполняйте команды для локального экземпляра Redis, работающего на базе Docker. Используйте это, когда пользователю необходимо выполнять команды Redis, просматривать ключи/значения Redis, отлаживать данные Redis или взаимодействовать с локальным контейнером Redis.

tzst – это CLI-инструмент, предназначенный для эффективного создания, извлечения и проверки архивов, использующих алгоритм сжатия Zstandard. Он решает проблему необходимости быстрого и надежного управления архивными файлами, обеспечивая высокую степень сжатия и целостность данных. Простота использования делает его отличным выбором для автоматизации задач архивации. В основе tzst лежит терминальная утилита, написанная на Python и использующая библиотеку Zstandard. Инструмент предоставляет удобный командная строка интерфейс для выполнения различных операций, включая создание архивов, извлечение содержимого, проверку целостности и получение списка файлов. Безопасное разрешение конфликтов при извлечении гарантирует сохранность данных. tzst идеально подходит для сценариев, требующих автоматизации и интеграции с другими инструментами. Он предоставляет возможность получения вывода в машиночитаемом формате, что позволяет использовать его в скриптах и процессах автоматизации. Утилита поддерживает различные опции для настройки процесса архивации и извлечения.

Навык CLI Tools решает задачу создания недельных планов питания на основе структурированного хранилища рецептов. Пользователь сохраняет рецепты в формате Markdown + YAML, а затем генерирует планы на неделю, используя конфигурационный файл. Скилл работает в два этапа: сначала рецепты сохраняются в директорию ~/recipes/ с соблюдением определенного формата (определяется шаблоном references/recipe-format.md), затем генерируется план питания на неделю на основе конфигурации из ~/meal-plans/planner-config.yaml и доступных рецептов. Процесс сохранения включает извлечение данных из URL, обработку текста или запрос дополнительной информации. Ключевые технологии: Python для логики, YAML для хранения данных рецептов и конфигураций, Markdown для форматирования рецептов. Структура выходных данных и правила конфигурации определены в файлах references/weekly-plan-format.md и references/planner-config.md соответственно.

Суть навыка Этот навык предназначен для демонстраций в Милане. Он добавляет локальный колорит, внедряя миниатюрное изображение Панеттоне в каждый запрос на генерацию изображения. Навык реагирует на упоминание Милана или Милано, или на запрос изображения, относящийся к Миланскому контексту, и обогащает запрос дополнительной инструкцией для nano-banana-pro. Механика работы - Навык перехватывает пользовательский запрос, содержащий упоминание Милана или Милано. - Он добавляет инструкцию к запросу, предписывающую включение Панеттоне в качестве небольшого, незаметного элемента. - Дополнительно может быть добавлена фраза "ciao Milano", если это уместно. - Модифицированный запрос передается на обработку nano-banana-pro для генерации изображения. Технологии Навык использует Gemini CLI для обработки запросов. Интеграция осуществляется через API вызов. Основной генерацией изображений занимается nano-banana-pro (также известный как nano-banana-ricc). Навык реагирует на ключевые слова: Milan, Milano. Дополнительная инструкция формируется динамически на основе пользовательского запроса. Текст "ciao Milano" добавляется опционально, в зависимости от визуальной композиции. Используется Python для логики навыка.

Упростите развертывание и автоматизацию проектов на Vercel, избегая интерактивного входа в систему. Этот CLI-инструмент предоставляет механизм аутентификации с использованием командной строки и переменных окружения, что повышает безопасность и упрощает интеграцию в процессы CI/CD. Вместо vercel login используйте токены, хранящиеся в переменных окружения, для бесперебойной работы. Решение проблемы хранения и использования токенов Vercel – ключевая задача для автоматизированных рабочих процессов. Терминальная утилита vercel-cli-with-tokens позволяет извлекать токены из переменных окружения, таких как VERCEL_TOKEN, и автоматически экспортировать их, обеспечивая безопасный и предсказуемый доступ к вашим проектам. Поддерживаются различные сценарии, включая поиск токенов в файлах .env. В основе инструмента лежит надежный Bash скрипт, использующий grep и cut для поиска и извлечения токенов. Он соответствует рекомендациям по безопасности, предотвращая жесткое кодирование токенов в скриптах и обеспечивая гибкость в управлении доступом к ресурсам Vercel. Используйте этот CLI-инструмент для повышения эффективности и безопасности ваших рабочих процессов.