> Tools _

Автоматизирует изменение версии приложения на основе заданного правила, гарантируя обновление данных кэша для пользователей. Решает проблему устаревших данных, особенно актуальную после внесения изменений в C:UsersDemchOneDriveprojectsFood-list. Требуется для обновления manifest.json.version перед окончанием работы над изменениями. Скрипт считывает текущую версию из manifest.json.version на целевой странице и обновляет строку запроса sw.js?v=. Формат версии динамически определяется: YYYY.M.D для первой версии за день и YYYY.M.D.HHmm для последующих версий в тот же день. Правила версионирования описаны в references/versioning-rules.md. Навык написан на Python, использует PowerShell для выполнения команд и обрабатывает данные в формате JSON. Интегрируется с файлом manifest.json, определяя и изменяя версию приложения. Использует скрипт bump_app_version.py для выполнения основных операций.

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.

Решение для разработчиков, которым требуется запуск и управление Chromium браузерами с уникальными, имитирующими реальные устройства, цифровыми отпечатками. Это позволяет эффективно решать задачи, такие как управление несколькими аккаунтами, веб-скрейпинг и автоматизация AI-агентов, обходя системы защиты от ботов. Предоставляется CLI-инструмент для удобной интеграции в существующие рабочие процессы. SDK предоставляет возможности для создания и контроля браузерных профилей через стандартные Playwright API, с возможностью использования командной строки для гибкой настройки. Каждый созданный экземпляр браузера получает уникальный и стабильный цифровой отпечаток, что критически важно для задач, требующих обхода анти-бот защиты и поддержания анонимности. Доступен REST API для программного управления. Инструмент реализован на TypeScript и Node.js, использует Chromium в качестве движка и предоставляет терминальную утилиту для автоматизации. Поддерживает multi-account management, REST API integration и позволяет создавать профили с индивидуальными настройками, включая cookies и хранилище данных. Документация и CLI-инструмент доступны на [https://antibrow.com/docs](https://antibrow.com/docs).

Оптимизация производительности Redis и лучшие практики. Используйте эти навыки при работе со структурами данных Redis, движком запросов Redis (RQE), поиском по векторам с помощью RedisVL, семантическим кэшированием с LangCache или при оптимизации производительности Redis.

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.

Используйте этот навык, когда пользователь спрашивает о "Redis", "кэшировании", "инвалидации кэша", "TTL" (времени жизни), "механизмах защиты от сбоев", "асинхронной обработке", "пулах соединений" или любой работе, связанной с кэшированием в Redis. Предоставляйте шаблоны кэширования в Redis, обеспечивающие устойчивость и оптимизацию затрат.

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.

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.