> Tools _

Скилл Character Interview помогает авторам разрабатывать многогранных персонажей для сценариев, романов и других творческих проектов, предоставляя структурированный шаблон интервью. Решает проблему недостаточной проработки персонажей, способствуя созданию убедительных и запоминающихся образов. Скилл генерирует серию из 80 вопросов, охватывающих биографию, мотивацию, взаимоотношения и мировоззрение персонажа. Ответы на вопросы формируют детальную картину личности, даже если не все сведения напрямую отражены в тексте. Рекомендуется фиксировать ответы на карточках или в отдельных файлах для удобства организации информации и создания бэкграунда. В основе работы скилла лежит сочетание Fountain (для форматирования сценариев), Claude (для генерации ответов на вопросы, если необходимо), Python (для логики и управления процессом) и Template Engine (для создания динамических шаблонов интервью). Ключевой особенностью является структурированный подход к развитию персонажа, охватывающий широкий спектр аспектов его личности.

Навык Story Structure помогает структурировать сценарии, романы и производство фильмов, направляя пользователя через трех-актную структуру и ключевые сюжетные точки. Решает проблему организации повествования, предлагая готовый шаблон для планирования и анализа. Подходит для планирования структуры сценария, анализа сюжетного арка и размещения сюжетных точек. Скилл использует Template Engine для создания трех-актной структуры: экспозиция (25 страниц), конфронтация (60 страниц) и разрешение (25 страниц). В первой акте (страницы 1-25) происходит установление мира, персонажа и конфликта, включая такие элементы как "Opening Image", "Theme Stated", "Set-Up", "Catalyst", "Debate" и "Break Into Two". Вторая акта (страницы 25-85) фокусируется на эскалации конфликта и испытании персонажа. В основе работы – интеграция AI Agents для анализа повествования и Fountain для форматирования сценариев. Ключевые особенности: шаблон трех-актной структуры, разбивка на сюжетные точки (Beat Breakdown) и возможности AI-анализа. Используется для проверки структурной целостности повествования.

Суть навыка Этот скилл предоставляет структурированный шаблон для разработки и отслеживания сюжетных арок персонажей. Он решает проблему создания последовательных и убедительных трансформаций героев в сценариях, романах и кинопроизводстве. Скилл помогает визуализировать путь персонажа от изъяна к силе, от желания к потребности, и от страха к мужеству. Механика работы Скилл оперирует на основе следующих этапов: - Анализ первоначальной установки персонажа (ложь, изъян). - Определение ключевых событий, провоцирующих конфликт и переосмысление. - Формирование финальной трансформации, основанной на принятии новой истины. - Поддержка различных типов арок: позитивных (рост), негативных (деградация) и плоских (отсутствие изменения). - Использование шаблонов для систематизации процесса создания. Технологии Скилл использует Fountain для форматирования сценариев. Claude обеспечивает генерацию текста и анализ персонажей. Python управляет логикой работы AI Agents. Агенты обрабатывают данные и предлагают варианты развития арок. Внутренние процессы используют анализ "Want vs. Need". Поддерживается визуализация арок в виде последовательности событий. Скилл адаптируется к различным типам повествования. Используется для создания как главных, так и второстепенных персонажей.

Скилл упаковывает и распространяет AI-навыки в виде NuGet-пакетов. Это упрощает автоматическую установку и управление AI-возможностями в проектах. Решение ориентировано на стандартизацию процесса развертывания навыков, аналогично работе Roslyn Analyzers. Скилл использует паттерн Imprint, позволяющий создавать NuGet-пакеты, содержащие AI-навыки. При сборке проекта (dotnet build) пакеты автоматически устанавливаются в директорию .github/skills/. Очистка проекта (dotnet clean) удаляет установленные навыки. Поддерживается одновременное существование нескольких пакетов навыков. В основе решения – C#, NuGet, MSBuild и Markdown. Предусмотрена автоматическая установка навыков, управление метаданными, интеграция с MSBuild и распространение через NuGet-пакеты. Файлы MSBuild (build/{PackageId}.targets) отвечают за копирование и очистку навыков.

Функция просмотра каталога только для чтения, предназначенная для поиска и просмотра информации о каталоге ролей. Используйте, когда пользователь хочет просмотреть, выполнить поиск, изучить или проверить каталоги и статистические данные.

Автоматизирует создание технических презентаций. Решает проблему разработки сложных визуализаций для разработчиков. Этот skill использует Claude Code плагин. Он работает с Slidev. Соблюдает принципы дизайна, основанные на доказательствах. Навык-помощник создает Excalidraw JSON. Затем сохраняет его в папку diagrams/.excalidraw. После этого запускает скрипт ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/render-excalidraw.sh. Этот скрипт использует excalidraw-brute-export-cli. Он генерирует SVG файлы. Необходимо использовать только этот скрипт для рендеринга. Нельзя делать ручную конвертацию. Нельзя встраивать JSON в Markdown. Нужно только ссылаться на отрендеренный SVG. Этот skill реагирует на запросы вроде "create excalidraw diagram". Он полезен для визуализации архитектуры. Идеален для мозгового штурма. Подходит для создания неформальных, доступных презентаций. Оптимален для отображения взаимосвязей. Поддерживает концептуальные и пространственные отношения.

Решение проблемы доступа к информации о купонах Gate Exchange стало проще благодаря gate-exchange-coupon. Этот инструмент предоставляет удобный способ запроса и анализа информации о купонных/ваучерных аккаунтах непосредственно через командную строку. Он позволяет автоматизировать рутинные задачи и упростить процесс получения необходимой информации. Терминальная утилита gate-exchange-coupon построена на основе Python и использует API Gate Exchange, а также внутреннюю инфраструктуру MCP. Функциональность включает в себя получение детальной информации о купонах, просмотр списка доступных купонов и историю их использования, а также возможность отслеживания источника получения. Это эффективный CLI-инструмент для специалистов. Инструмент поддерживает шесть сценариев использования: перечисление доступных купонов, поиск по типу купона, просмотр истории истекших/использованных купонов, просмотр полных деталей купона, чтение правил использования и отслеживание источника получения. Перед использованием обязательно ознакомьтесь с правилами выполнения, чтобы обеспечить корректную работу.

Публикует контент на brewpage.app — текст, Markdown, JSON или файл. Запрашивает пространство имён и пароль, возвращает публичный URL. Триггеры: публикация, поделиться ссылкой, загрузить на brewpage, разместить страницу, brewpage.

Навыки управления сеансами и соблюдения протоколов. Используйте `Test-InvestigationEligibility` для проверки, соответствуют ли подготовленные файлы требованиям для пропуска тестирования с проведением только анализа (в соответствии с ADR-034), прежде чем фиксировать изменения с пометкой "ПРОПУЩЕНО, только анализ".

Суть навыка Навык trifurcated-transfer реализует отказоустойчивую систему P2P обмена файлами. Он решает проблему ненадежной передачи данных, используя три параллельных под-агента и систему координации на основе тернарного поля GF(3). Это обеспечивает избыточность и распределение нагрузки, повышая общую устойчивость к сбоям. Механика работы - Каждый под-агент получает значение трита из GF(3): MINUS (-1), ERGODIC (0), PLUS (+1). - Каждый трит использует отдельный сетевой канал для передачи данных. - Передача считается успешной, если хотя бы один из каналов завершает передачу. - Под-агенты обмениваются информацией о состоянии через механизм say. - Использование LocalSend HTTP API для передачи данных между под-агентами. - DuckDB используется для локального хранения данных и управления фрагментами. Технологии Навык построен на Tailscale для создания безопасных туннелей. LocalSend HTTP API обеспечивает передачу данных. GF(3) используется для координации между под-агентами. DuckDB хранит фрагменты файлов локально. Система использует параллельную обработку для ускорения передачи. Каждый под-агент работает независимо, используя собственные каналы. Механизм say обеспечивает синхронизацию между под-агентами. Файлы разбиваются на фрагменты для эффективной передачи. Tailscale создает защищенную сеть для P2P обмена.

Навык автоматизирует исходящую коммуникацию в Feishu/Lark, ориентируясь на взаимодействие с агентами. Решает задачу создания структурированного руководства и фреймворка для автоматизации исходящих сообщений, особенно в контексте работы с агентами. Скилл использует Feishu/Lark API для отправки сообщений и карточек. При наличии message_id предпочтение отдается режиму ответа, обеспечивая контекстуальность. Если источник данных указывает на бота (sender_is_bot=true), режим ответа не применяется автоматически, и отправляется обычное сообщение. Требуются переменные окружения BUB_FEISHU_APP_ID и BUB_FEISHU_APP_SECRET. В основе работы – Shell Scripting и Bash. Поддерживает отправку сообщений с предпочтением семантики ответа, а также доставку контента в виде карточек. Необходимые входные данные: chat_id, message/text/content, message_id (для ответов/редактирования), reply_to_message.message_id (опционально, для контекста).

Навык автоматизирует настройку Hyprland в NixOS с использованием Home Manager. Решает проблему управления конфигурацией рабочего окружения, обеспечивая воспроизводимость и упрощая внесение изменений. Помогает настроить Wayland композитор, установить необходимые пакеты и плагины, а также настроить декларативную конфигурацию. Навык использует двухмодульный подход: NixOS модуль (в configuration.nix) определяет базовые системные параметры, включая установку Hyprland и его зависимостей. Home Manager модуль, в свою очередь, отвечает за конфигурацию Hyprland (например, hyprland.conf), а также настройку сопутствующих инструментов, таких как Waybar и rofi-wayland. Это разделение позволяет гибко управлять системными и пользовательскими настройками. Ключевые технологии: NixOS, Home Manager, Hyprland, Wayland, hyprland.conf. Навык предоставляет готовые шаблоны конфигурационных файлов, примеры интеграции плагинов и расширений, а также инструкции по оптимизации производительности Hyprland. Поддерживает миграцию с X11 окружений.

— name: developing-genkit-js description: Develop AI-powered applications using Genkit in Node.js/TypeScript. Use when the user asks about Genkit, AI agents, flows, or tools in JavaScript/TypeScript, or when encountering Genkit errors, validation issues, type errors, or API problems. — # Genkit JS ## Prerequisites Ensure the `genkit` CLI is available. — Run `genkit —version` to verify. […]

Навык автоматизирует настройку окружения рабочего стола GNOME на NixOS, гарантируя воспроизводимость и согласованность конфигурации. Решает проблему ручной и невоспроизводимой настройки, характерную для традиционных подходов. Скилл использует Nix и Home Manager для определения конфигурации в декларативном виде. Интеграция с Stylix обеспечивает автоматическое применение темы оформления ко всем приложениям GNOME. Управление расширениями происходит через конфигурационные файлы, что упрощает их установку и обновление. Поддерживается детальная настройка dconf параметров. Ключевые технологии: Nix, NixOS, Home Manager, Stylix. Предоставляет декларативные конфигурации, управление расширениями, интеграцию с Stylix для темы оформления, а также контроль над настройками dconf. Обеспечивает согласованность внешнего вида приложений GTK3 и GTK4.

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.

Составляет уведомления для участников коллективного иска, соответствующие требованиям правила 23, и предназначенные для уведомления отсутствующих участников о процессе сертификации или урегулирования. Агент использует этот навык при составлении уведомлений о коллективном иске, уведомлений для участников, уведомлений об урегулировании, уведомлений об отказе от участия или уведомлений о слушании о справедливости.

Этот репозиторий предлагает тщательно отобранную подборку навыков для ИИ-агентов, позволяющую оптимизировать автоматизацию задач и избежать повторного изобретения велосипеда. Здесь собраны готовые решения для различных сценариев, от генерации отчетов до анализа данных, значительно упрощая рабочий процесс. В коллекции представлены подробные описания и примеры использования каждого навыка, а также ссылки на инструкции. Это позволяет быстро интегрировать готовые решения в существующие системы и значительно сократить время на разработку. Используя готовые навыки, вы можете сосредоточиться на более сложных аспектах вашей работы, используя скриптинг для интеграции и настройки. Доступ к каталогу навыков осуществляется через файл CATALOG.md. Каждый навык сопровождается кратким описанием, примером запроса и прямой ссылкой на подробные инструкции, что обеспечивает удобство использования и быструю адаптацию к вашим потребностям. Репозиторий постоянно пополняется новыми, проверенными решениями.

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.

Мета-навык для проектирования и создания рабочих процессов Antigravity. Он опрашивает пользователя, предлагает оптимальную структуру, проверяет наличие дубликатов и обеспечивает интеграцию рабочих процессов с существующими навыками.

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.

Решение сложной задачи расчета и отчётности по израильскому удержанию налогов стало проще благодаря нашему инструменту. Он автоматизирует процесс определения ставок, проверки сертификатов и расчета сумм удержаний, учитывая различные типы выплат и сценарии. Интеграция с API и использование скриптинга позволяют оптимизировать рабочий процесс и минимизировать ручной ввод данных. Инструмент обеспечивает автоматическое определение налоговых ставок в зависимости от типа платежа, включая услуги, аренду, роялти, проценты, дивиденды и выплаты нерезидентам. Проверка подлинности налоговых сертификатов (ishur nikui mas bemakor) через поиск в системе SHAAM позволяет точно определить размер удержания, используя Python и другие технологии обработки данных. Автоматизация задач удержания налогов значительно повышает эффективность и снижает риск ошибок. Инструмент поддерживает обработку больших объемов данных, обеспечивает точный расчет чистых выплат и упрощает формирование отчётности. Использование автоматизации задач и скриптинга оптимизирует рабочий процесс и обеспечивает соответствие требованиям законодательства.

Israeli Smart Saver – это инструмент, разработанный для помощи пользователям в Израиле в оптимизации личных финансов. Он предоставляет доступ к стратегиям и информации для сравнения цен, отслеживания кэшбэка и получения скидок, позволяя существенно экономить на повседневных покупках. Решение способствует повышению продуктивности при планировании бюджета и выборе наиболее выгодных предложений. Платформа агрегирует данные с популярных израильских сайтов сравнения цен, таких как Zap, Pricez и Wisebuy, а также отслеживает интеграция сервисов кэшбэка и программ лояльности. Используя Python и Web Scraping, система автоматически собирает и анализирует информацию, предоставляя пользователю актуальные данные о скидках и акциях. Israeli Smart Saver обеспечивает автоматизация рабочего процесса по поиску выгодных предложений, избавляя от необходимости ручного мониторинга. Функциональность включает в себя уведомления об изменении цен, анализ истории цен и рекомендации по выбору наиболее экономичных вариантов покупок, что значительно упрощает процесс принятия решений.

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.

Скилл автоматизирует создание презентаций PowerPoint и структурированных коммуникационных материалов, используя Claude. Ориентирован на повышение эффективности работы специалистов, которым требуется визуализация информации и подготовка презентаций профессионального уровня. Активируется при запросах пользователя, связанных с созданием презентаций, слайд-деков или визуализацией структурированного контента. Скилл принимает структурированный контент от пользователя, затем Python скрипт формирует запрос (prompt) для Claude. Claude генерирует структуру и визуальный контент презентации. Полученные данные преобразуются в формат PowerPoint и предоставляются пользователю. Процесс включает в себя Prompt Engineering для оптимизации визуального представления информации. Ключевые технологии: Claude (для генерации контента), PowerPoint (для финального формата), Python (для обработки данных и взаимодействия с API Claude), техники Prompt Engineering (для управления генерацией визуального контента). Результат – автоматизированное создание презентаций с акцентом на структурированный дизайн.

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.

Renewal Upsell – Специализированная команда для увеличения продаж при продлении подписки.

Idea-Maze – это инструмент, разработанный для решения проблемы поиска перспективных идей для стартапов и проектов. Он помогает пользователям генерировать новые концепции, опираясь на принципы решения собственных проблем и выявления неудобств, с которыми сталкиваются в повседневной жизни. Это позволяет значительно повысить продуктивность в процессе генерации идей и избежать распространенных ошибок. Idea-Maze использует структурированный подход к идентификации проблем и предлагает фреймворк для их решения. Функциональность платформы включает в себя интеграцию сервисов для анализа рынка и оценки потенциала идей, а также возможность экспорта результатов в различные форматы для дальнейшей разработки. Платформа стремится к автоматизации рабочего процесса при поиске идей, предоставляя пользователям готовые шаблоны и подсказки, основанные на проверенных принципах. В основе разработки лежат современные технологии, такие как Rust, JavaScript, TypeScript и WebAssembly, что обеспечивает высокую производительность и удобство использования.

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.