> Scripting _

Вычислительный анализ через выполнение кода — выполняйте собственные вычисления.

Создаёт полные директории рабочих процессов Claude Code с подобранными навыками. Используйте, когда пользователю нужно (1) создать новый рабочий процесс для конкретной задачи (например, для создателя контента, разработчика, маркетолога и т.д.), (2) настроить проект Claude Code с предустановленными навыками, (3) загрузить и организовать навыки из репозиториев GitHub или (4) сгенерировать документацию README.md и AGENTS.md для рабочих процессов. Активируется по фразам вроде "создать рабочий процесс", "новый рабочий процесс", "настроить рабочий процесс", "сформировать xxx-workflow".

База знаний по автоматизации воркфлоу в n8n. Содержит информацию о нодах n8n, детальное описание их функциональности, шаблоны воркфлоу и примеры конфигурации. Охватывает триггеры, трансформацию данных, ввод/вывод данных, интеграцию с ИИ, рассматривая 10 нод. Ключевые слова: n8n, воркфлоу, автоматизация, нода, триггер, вебхук, HTTP-запрос, база данных, ИИ-агент.

Лёгкое руководство по использованию SDK Upstash Workflow для определения, запуска и управления воркфлоу. Используйте этот навык, когда пользователю нужно создать эндпоинты для воркфлоу, запускать шаги или взаимодействовать с клиентом Upstash Workflow.

Обязательно включай этот навык в начале каждой задачи. Загружай контекст проекта из директории `.claude/`, включая правила кодирования, принятые решения по дизайну и документацию, прежде чем выполнять какие-либо действия.

Этот навык стоит применять, когда пользователь просит добавить фоновую обработку, кэшировать данные, выполнять задачу асинхронно, обрабатывать одновременные запросы, управлять состоянием между запросами, обрабатывать задания из очереди, жалуется на медленный GenServer, или упоминает GenServer, Supervisor, Agent, Task, Registry, DynamicSupervisor, handle_call, handle_cast, деревья супервизии, отказоустойчивость, "let it crash" или выбор между Broadway и Oban.

Этот навык стоит применять, когда пользователь просит "добавить фоновую задачу", "обрабатывать асинхронно", "запланировать задачу", "повторно запускать неудачные задачи", "добавить отправку email", "запустить это позже", "добавить cron-задачу", "гарантировать уникальность задач", "выполнить пакетную обработку" или упоминает Oban, Oban Pro, воркфлоу, очереди задач, каскады, grafting, записанные значения, аргументы задач или устранение неполадок при сбое задач.

Этот навык пригодится, когда пользователь вводит "/ultrawork", "ultrawork" или хочет автоматически запускать полный пайплайн "уточнение → выполнение" одной командой. Это автоматизированный сквозной воркфлоу, объединяющий навыки уточнения и выполнения.

Выполняй вычислительный анализ через выполнение кода — запускай код для анализа вычислений, исследуй программное обеспечение и ищи примеры реализации. Используй эту возможность для задач вычислительной науки, требующих выполнения кода, анализа программ и поиска датасетов и литературы. Объединяет 4 инструмента из 2 SCP-серверов.

Проверка работоспособности всех инструментов плагинов — `use_skill`, `read_skill_file`, `run_skill_script`, `find_skills`.

Суть навыка Этот скилл автоматизирует создание и форматирование заголовков сцен для сценариев, романов и кинопроизводства. Он решает проблему неконсистентности и несоответствия индустриальным стандартам при создании заголовков. Скилл гарантирует единообразие и точность в структуре заголовков сцен. Механика работы Скилл работает следующим образом: - Анализирует контекст сцены (внутреннее/внешнее пространство, местоположение, время суток). - Генерирует заголовок сцены на основе анализа, используя заданные шаблоны. - Применяет пользовательские настройки форматирования, включая префиксы и обозначения времени. - Обеспечивает консистентность местоположений в заголовках сцен. Технологии Скилл использует Python для обработки логики и управления данными. Формат Fountain применяется для структурирования сценариев. Используются AI Agents для анализа контекста и генерации заголовков. Поддерживаются префиксы: INT., EXT., INT./EXT., INT/EXT, I/E, EST.. Обозначения времени включают: DAY, NIGHT, MORNING, AFTERNOON, EVENING, DAWN, DUSK, CONTINUOUS, LATER, MOMENTS LATER. Управление местоположениями происходит на основе метаданных сцен.

Суть навыка Этот скилл анализирует взаимосвязи в потоках данных, выявляя паттерны в истории переписок. Он преобразует неструктурированные данные потоков в реляционные базы данных. Скилл позволяет строить сети концепций и визуализировать их с помощью Colored S-expressions. Механика работы - Скилл использует ACSet Schema для определения объектов (поток, сообщение, концепция, файл) и морфизмов (связи между ними). - Он извлекает информацию из потоков данных, определяя ключевые концепции и их взаимосвязи. - Данные сохраняются в постоянной базе данных DuckDB для последующего анализа и визуализации. - Сгенерированные Colored S-expressions отображают структуру потока и взаимосвязи между элементами. Технологии Скилл разработан на Python с использованием HyJAX для обработки потоков данных. Для хранения данных используется база данных DuckDB. В качестве языка для описания структур данных применяется Lisp. ACSet Schema определяет структуру потоков и связей. Визуализация строится на основе Colored S-expressions. Основной аналитический модуль находится в файле /Users/bob/ies/music-topos/lib/thread_relational_hyjax.hy. Постоянные данные хранятся в /Users/bob/ies/music-topos/lib/unified_thread_lake.duckdb.

Суть навыка Этот навык предоставляет доступ к данным Стронговской конкорданции, позволяя пользователям искать греческие и еврейские слова и их определения в Библии в переводе King James Version (KJV). Решает проблему поиска точных значений библейских терминов, предоставляя структурированную информацию о словах и их контексте. Механика работы - Навык использует API для взаимодействия с сервером KJBC MCP. - Получает Strong's номера для английских слов через mcp__kjbc__word. - Извлекает полные определения Strong's номеров с помощью mcp__kjbc__entry. - Предоставляет список доступных языков (greek, hebrew) через mcp__kjbc__langs. - Параметр show_verses позволяет включить ссылки на стихи. Технологии Навык реализован на Python. Использует API для доступа к данным. Взаимодействует с сервером KJBC MCP. Поддерживает языки greek и hebrew. Функция mcp__kjbc__word ищет по английским словам. mcp__kjbc__entry возвращает определения. mcp__kjbc__langs предоставляет список доступных языков. Параметр language определяет язык поиска. Работает с номерами Strong's, например, "G26" или "H7965".

Модуль soultrace предоставляет AI агентам возможность автоматизировать проведение и интерпретацию теста личности SoulTrace, используя Node.js, Bash и Likert Scale. Он позволяет собирать ответы по шкале Лайкерта и возвращать архетип личности на основе 5-цветной психологической модели, демонстрируя навык в обработке и анализе данных. В процессе работы используется Bayesian Active Learning для адаптивного тестирования.