AI Skills

Получает подробные данные о локальных организациях и точках интереса (POI), включая рейтинги, часы работы и контакты. Требует POI-идентификаторы от local-place-search или web-search с result_filter=locations. Поддерживает до 20 ID за запрос.

Возвращает извлеченный веб-контент (текст, таблицы, код), оптимизированный для LLM. Используйте для RAG/LLM grounding в AI-агентах, настраивая max_tokens и count. Поддерживает Goggles и POI.

Создаёт и редактирует konsistent.json для контроля структуры TypeScript-кода. Полезно при настройке правил экспортов, импортов, именования файлов и кастомных маппингов регистра (kebabToPascalMap).

Исправляет опечатки в запросах. Используйте для предварительной очистки запроса или создания интерфейса «Did you mean?». Большинство поисковых API уже имеют встроенную проверку, поэтому применяйте этот инструмент только для очистки запроса перед поиском.

Навык videos-search из репозитория brave/brave-search-skills выполняет поиск видео, возвращая заголовок, URL, превью, длительность, просмотры и автора. Поддерживает фильтрацию по свежести, SafeSearch и пагинацию.

bx — универсальный инструмент для веб-поиска, исследований, RAG и проверки фактов. Предоставляет оптимизированный для ИИ-агентов контент: новости, изображения, видео и места. Подходит для агентов, требующих доступа к актуальным данным.

Генерирует ответы на основе поиска через OpenAI-совместимый /chat/completions. Поддерживает быстрый single-search и глубокое исследование (enable_research=true) с цитированием.

Навык news-search предназначен для поиска новостей. Возвращает статьи с заголовком, URL, описанием, датой, превью и профилем. Поддерживает фильтрацию по свежести, диапазону дат, SafeSearch и Goggles для кастомного ранжирования.

Находит изображения по запросу, возвращая заголовок, ссылку на источник и миниатюру. Поддерживает фильтр SafeSearch и выдает до 200 результатов. Используйте images-search для поиска визуального контента.

Использует Brave Search для автодополнения запросов с задержкой менее 100 мс. Возвращает предложения с информацией об объектах, устойчив к опечаткам. Подходит для реализации быстрого поиска в интерфейсах.

Генерирует текстовые описания объектов (POI) на основе веб-поиска. Требует POI-IDs из local-place-search или web-search с result_filter=locations. Возвращает markdown-текст, до 20 ID за запрос.

Поиск в памяти Nowledge Mem и предыдущих потоках для получения решений, процедур и контекста с использованием обычного, глубокого или прогрессивного поиска. Автоматически отображает сфокусированный граф успешных результатов.

Устаревший навык совместимости. В среде npx он должен честно деградировать до возобновляемого перехода (resumable handoff), так как импорт потока на основе транскриптов не гарантирован. Используйте save-handoff и нативные коннекторы для захвата сессий.

Сохраняет ключевые моменты и ценные инсайты в виде поисковых записей в базе знаний. Полезно для структурирования накопленной информации в knowledge base.

Читает ежедневный брифинг Working Memory для понимания текущего контекста: активные фокусы, приоритеты, нерешенные флаги и изменения знаний. Загружается автоматически в начале сессий для обеспечения непрерывности между инструментами.

Работает с рынками OKX Outcomes (YES/NO контракты). Позволяет просматривать события, цены, K-линии, управлять позициями и размещать заказы. Используйте okx-outcomes auth login для входа и okx outcomes setup для настройки ключей.

Извлекает структурированные списки компаний из каталогов (YC, Crunchbase, Product Hunt, G2) с помощью Firecrawl. Подходит для создания JSON, CSV, списков для CRM или исследовательских таблиц.

Выполняет веб-поиск через Brave Search, возвращая ранжированные результаты с фрагментами, URL и миниатюрами. Поддерживает фильтрацию по свежести, SafeSearch, Goggles для кастомного ранжирования и пагинацию. Пригодится для поиска актуальной информации в интернете.

Генерирует структурированные списки лидов из баз и веб-каталогов через Firecrawl. Подходит для поиска перспект по роли, компании, индустрии, локации или технологиям с экспортом в CRM-ready JSON или CSV.

Создаёт базу знаний из веб-контента с помощью Firecrawl. Подходит для подготовки RAG-чанков, датасетов для тонкой настройки, зеркал документации и тематических корпусов в формате Markdown.

firecrawl-deep-research: формирует глубокий аналитический отчет с цитатами, контраргументами и источниками по сложным темам. Используйте для строгого синтеза, а не для простых списков или обзоров научных статей (для них — firecrawl-research-papers).

Оптимизирует код MATLAB для повышения производительности через векторизацию, управление памятью и профилирование. Применяется при запросах на ускорение работы, улучшение эффективности или устранение проблем со скоростью выполнения кода.

Создание, настройка и отладка приложений на фреймворке Quasar (npm пакет quasar, v2.33.1). Полезен при работе с кодом, импортирующим "quasar" или "quasar/wrappers", конфигурации с Vite, Vitest, Storybook, UMD или Quasar CLI, стилизации через Sass-переменные и обновлении между версиями Quasar v2.

Проводит структурированное интервью и веб-поиск для создания документа контекста бренда. Запускайте по команде "run brand intake" или перед Creative Strategy Engine, Hook Writing и другими этапами.

Готовая база шаблонов хуков с реальными языковыми паттернами, останавливающими скроллинг. Используйте при создании цепляющих заголовков и первых строк, чтобы они выглядели органично для ленты, а не как искусственная конструкция.

Использует getnote-cli для сохранения текстов, ссылок, изображений и заметок в «Получение Дашэнь». Позволяет просматривать детали, аудио, метки и отчёты, а также управлять заметками. Пригодится для работы с базой знаний «Получение».

Просматривает существующие теги в NoteTag, добавляет их к заметкам или безопасно удаляет по ID, защищая системные теги. Полезно для управления структурой заметок в getnote-cli.

Выполняет семантический поиск по всем заметкам или конкретному хранилищу в 得到大脑 (Getnote) с помощью getnote-cli. Возвращает заголовки, краткие описания, ID и ссылки на найденные заметки. Полезно для быстрого поиска информации в базе знаний.

Устанавливает и подключает getnote-cli, выполняет авторизацию в браузере, диагностику среды, проверку квот и обновление. Применяется при запросах на установку, вход, обновление или диагностику ошибок getnote.

Управление знаниями в Getnote: работа с библиотеками, книгами, архивами и загрузкой файлов в OSS. Полезно при необходимости структурировать данные или добавить документы в базу знаний.

Настройка, конфигурация и миграция Datadog Browser SDK для RUM, логов, записи сессий, профилирования и отслеживания ошибок. Применяется при обновлении версий SDK, настройке RUM/Logs или отладке браузерной instrumentation.

Исследует потенциально скомпрометированный ключ API Datadog: анализирует таймлайн действий, гео/IP-разбивку, вызванные эндпоинты, флаги аномалий и предлагает шаги по устранению. Полезно при подозрении на утечку ключа.

Обновляет Datadog Browser SDK с версии 6 до 7. Применяется при удалении опций (betaEncodeCookieOptions, allowFallbackToLocalStorage, trackBfcacheViews, usePciIntake), изменении API (forwardErrorsToLogs, startDurationVital, stopDurationVital) или использовании CDN datadoghq-browser-agent.com с путями /v6/.

Генерирует готовые к аудиту доказательства соответствия из Datadog Audit Trail для SOC 2 и PCI DSS. Сопоставляет элементы управления фреймворка с конкретными шаблонами запросов и формирует структурированный вывод.

Отвечает на вопросы безопасности по Audit Trail: кто удалил ресурсы, изменил настройки, вошел в систему или изменил права. Полезно для расследования действий конкретных пользователей или IP-адресов.

Анализ первопричин (RCA) для LLM-приложений в Datadog. Определяет причины сбоев, ошибок или аномалий, анализируя дерево спанов от симптомов к корню. Используйте при запросах о причинах ошибок, провалах eval или разборе паттернов сбоев.

Создаёт оценщики (evaluators) из продакшн-трейсов: предлагает LLM-judge, создаёт в Datadog как отключённые черновики или генерирует код Python/JSON. Используйте при запросах 'bootstrap evaluators', 'generate evaluators' или 'create evals from traces'.

Анализирует результаты экспериментов LLM: одиночные, сравнительные, с базовой линией. Используйте при запросах "analyze experiment", "compare experiments", "analyze against baseline" или при предоставлении ID экспериментов.

Полный цикл наблюдаемости агентов: классификация трасс, поиск причин сбоев, создание оценщиков и запуск экспериментов. Используйте при запросах типа "run the eval pipeline" или "from traces to experiments" для пошагового анализа данных ml_app.

Анализирует скачки затрат Datadog, сопоставляя данные Usage Metering об изменениях потребления с записями Audit Trail о конфигурационных изменениях. Полезно для расследования причин резкого роста расходов на продукт.

Создавайте и управляйте правилами service remapping для переименования сервисов на этапе ingestion. Используйте для очистки имен, нормализации peer.service, объединения фрагментированных сервисов и обработки переименований в Datadog APM.

Классифицирует, удовлетворен ли запрос пользователя в Datadog Agent Observability trace или session. Поддерживает режимы session_id, trace_id и ml_app. Полезно для оценки качества, разметки данных и работы с pipeline.

Настройка и анализ APM в Datadog: установка агента, инструментация (SSI, ddtrace), мониторинг трасс, сервисов и очередей. Пригодится для настройки Datadog APM и анализа производительности.

Позволяет искать информацию в документации Datadog, используя docs.datadoghq.com/llms.txt и связанные Markdown-страницы. Полезно при работе с Datadog для быстрого получения справочных данных.

Управление логами: поиск, архивы, метрики и контроль затрат в Datadog. Полезно для анализа логов и оптимизации расходов на мониторинг.

Набор навыков для ИИ-агентов Datadog. Обеспечивает мониторинг, логирование, трассировку и общую наблюдаемость (observability) систем.

Управление мониторингом: поиск, создание через файлы и настройка алертов. Полезно при работе с Datadog Agent для контроля состояния систем.

Аудит действий в Datadog: расследование изменений, компрометации ключей, причин роста затрат и активности ИИ. Подходит для сбора доказательств соответствия SOC 2/PCI.

Datadog CLI на Rust с OAuth2-аутентификацией и обновлением токенов. Полезно для автоматизации работы с Datadog через командную строку.

Проектирует и ревьюит публичные API для TypeScript, JavaScript, React и React Native. Полезно при разработке экспортируемых функций, классов, хуков, объектов опций, событий и ошибок. Используйте вместе с build-nitro-modules для библиотек на базе Nitro.

Управление файловыми логами, Git-доказательствами и опциональной разработкой. Активируется через команды godev, devlog, ag, agentflow, fast-lane, skip-ag.

Экспертные рекомендации по доступности iOS: VoiceOver, Dynamic Type, Switch Control и инклюзивному дизайну. Помогает с метками, атрибутами, тестированием и созданием приложений для пользователей с ограниченными возможностями.

Помогает улучшить настойчивые, но уважительные контакты для продвижения сделок. Полезно при упоминании follow-up, staying on top of deals, persistent outreach, keeping deals alive, not letting deals fall through или consistent follow-up.

Позволяет ИИ-агенту интегрироваться с календарями и автономно планировать встречи. Используйте при запросах на "booking meetings", "calendar integration", "scheduling calls", "appointment setting" или "automated booking".

Помогает находить взаимовыгодные решения, не снижая ценность. Полезно при обсуждении цен, скидок, условий и закрытии сделок.

Помогает создавать и улучшать диалоговые сценарии для продаж, сохраняя естественность общения и направляя пользователя к цели. Полезно при работе с "conversation design", "dialog flow", "bot conversations" или "guided conversations".

Помогает с аутборд-проспектингом, поиском лидов и построением воронки продаж. Полезен при запросах по стратегии, исследованию, мультиканальному охвату и работе с ICP или buyer persona.

Помогает создавать, оптимизировать и улучшать презентации для продаж, питч-деки, демо и предложения. Полезно при запросах на структурирование, дизайн и подачу материалов, включая investor pitch и executive presentation.

Создаёт и оптимизирует последовательности продаж, cadence follow-up и кампании по поиску клиентов. Полезно при запросах на outreach sequence, drip sequence или outbound sequence. Для написания отдельных писем используйте copywriting.

Помогает поддерживать здоровый поток сделок и точное прогнозирование. Полезно при управлении воронкой продаж, отслеживании сделок, оценке здоровья воронки и управлении этапами.