AI Skills

Использует Shopify CLI для валидации конфигурации, отладки рабочих процессов и выполнения операций с данными магазина (например, вывод списка продуктов). Применяется, когда требуется запуск команд или исправление ошибок на диске.

Создаёт качественные фронтенд-интерфейсы, следуя эстетическим философиям. Генерирует рабочий код с уникальным дизайном, избегая шаблонных решений. Пригодится при разработке компонентов и страниц.

Проводит структурированный обзор дизайна по брифу и кодовой базе: проверяет визуальную иерархию, консистентность, адаптивность, доступность и эстетику. Используйте при запросе на review, critique, QA или полировку после разработки.

Навязчиво опрашивает пользователя о плане или дизайне, чтобы достичь взаимопонимания и протестировать решение. Используйте, когда нужно проверить идею на прочность или вы упомянули "grill me".

Комплексные правила написания кода на Rust (265 правил). Используйте при написании, ревью или рефакторинге кода Rust. Вызывается через /rust-skills.

Навык для написания и рецензирования китайских технологических еженедельников. Помогает генерировать и проверять тексты, чтобы они были ясными, сдержанными и лишёнными «AI-впечатления». Подходит для создания качественного контента в рамках проекта miantiao-me/aigc-weekly.

Сшивает подтвержденные уязвимости в многошаговые пути атаки, строя граф, где узлы — активы, а ребра — подтвержденные эксплойты. Полезно для анализа рисков и понимания полного вектора компрометации в организации.

Анализирует паттерны контента: определяет, что работает, а что нет, и выявляет лучшие темы, форматы и время постинга. Используйте при запросах о паттернах контента, метриках эффективности или необходимости изменений. Для сырых метрик см. performance-analyzer-sms, для рекомендаций — optimization-advisor-sms.

Генерирует подписи для визуальных постов в Facebook, Instagram, TikTok, Pinterest и YouTube. Подходит, когда пользователь просит текст для фото, видео, Reels, Shorts или описания для Pinterest. Для текстовых постов в LinkedIn, X, Threads или Bluesky используйте post-writer-sms.

Помогает планировать график публикаций, создавать контент-календари и организовывать расписание постов. Полезно при запросах о 'content calendar', 'posting schedule', 'batch content' или частоте публикаций.

Даёт конкретные рекомендации по улучшению соцсетей, анализируя производительность, аудиторию и паттерны. Полезно при запросах на оптимизацию, поиск возможностей роста или советы по следующим шагам. Для сырых данных используйте performance-analyzer-sms.

Предоставляет тактические рекомендации для LinkedIn, Twitter/X, Threads и Bluesky. Полезно при вопросах об алгоритмах, кросс-постинге, различиях платформ и выборе фокуса. Для общей стратегии контента используйте content-strategy-sms, для написания постов — post-writer-sms.

Генерирует текст для слайдов каруселей в LinkedIn, Instagram, Facebook, TikTok и Pinterest. Подходит, когда пользователь упоминает 'carousel', 'slides', 'swipe post' или 'visual content'. Не включает дизайн или подписи.

Помогает планировать контент-стратегию, определять темы и рубрики. Пригодится, когда нужно решить, что публиковать, или сформулировать 'что' и 'зачем' постить. Для написания постов используйте post-writer-sms, для расписания — content-calendar-sms.

Отслеживает рост подписчиков, анализирует причины притока или оттока аудитории. Используйте при запросах о росте подписчиков, анализе аудитории или вопросах 'кто меня подписывает'. Использует данные BlackTwist follower. Для метрик постов см. performance-analyzer-sms, для паттернов контента — content-pattern-analyzer-sms.

Помогает создавать цепляющие заголовки, хуки, первые строки постов и названия для видео. Подходит для LinkedIn, Twitter/X, Instagram, TikTok, YouTube и Pinterest. Используйте при запросах на 'hook', 'headline' или 'scroll stopper'.

Помогает подключить OpenTelemetry Collector к Managed ClickStack в ClickHouse Cloud: развернуть локально (Docker) или настроить существующий. Отправляет синтетические телеметрические данные и проверяет их видимость в ClickStack.

Помогает проектировать архитектуру ClickHouse, выбирать паттерны загрузки и моделирования, а также адаптировать лучшие практики под конкретные нагрузки. Используется при создании системных решений на основе фреймворков принятия решений.

Набор из 31 правила для проверки схем, запросов и конфигураций ClickHouse. Обязателен к использованию при ревью и подготовке рекомендаций.

Выполняет SQL-запросы (включая аналитические) к локальным файлам, URL, S3 и удалённым БД через chDB в Python. Используйте при необходимости SQL, оконных функций или кросс-источниковых JOIN. Не подходит для DataFrame-методов (используйте chdb-datastore) или администрирования сервера.

Генерирует TypeScript/JavaScript код для чтения/декодирования и записи/кодирования потоков ClickHouse RowBinary. Используйте, когда нужно парсить или создавать RowBinary, RowBinaryWithNames или RowBinaryWithNamesAndTypes для ClickHouse HTTP server. Только для Node.js.

Устанавливает и управляет ClickHouse через clickhousectl CLI: настраивает локальный сервер для разработки и создаёт managed-сервисы ClickHouse Cloud для продакшена. Полезен при создании приложений с ClickHouse, миграции в облако или настройке схемы данных.

Пишет код на Node.js с использованием клиента @clickhouse/client: настройка, вставка данных, запросы, параметры, типы данных. Подходит для бэкенд-разработки, не для браузера.

Помогает отлаживать ошибки и проблемы с клиентом @clickhouse/client для Node.js. Полезно при сбоях соединений, таймаутах, ошибках типов данных или настройке TLS/прокси. Не подходит для браузерных клиентов.

chdb-datastore ускоряет работу с табличными данными (pandas, parquet, csv) за счёт движка ClickHouse. Используйте, когда нужно фильтровать, группировать, агрегировать или объединять данные из S3, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse Cloud, Iceberg, Delta Lake. Не подходит для чистого SQL.

Настройте локальную среду разработки ClickHouse: установите сервер, создайте таблицы и начните работу с нуля. Полезно для создания приложений с ClickHouse.

CLI-инструмент bl для управления ресурсами Aliyun Bailian/DashScope: приложения, память,知识库, модели, квоты, MCP, пайплайны и установка скиллов. Используйте при запросах к `bl`, Bailian или DashScope, но не для обычных задач вроде программирования или перевода.

Вход в CLI Alibaba Cloud Bailian для генерации и понимания изображений, видео и аудио (bl image, bl video, bl speech, bl vision describe, bl omni). Пригодится при запросах на создание контента, редактирование медиа или мультимодальный анализ.

Направляет запросы к веб-поиску: для Token Plan использует встроенный поиск, для остальных — Bailian MCP (bl search web). Применяется для поиска актуальной информации в интернете.

Протокол `bl` для Alibaba Cloud Bailian: управление consent, версионированием, авторизацией и ошибками. Необходим перед запуском любых `bailian-*` навыков или при установке/сбое `bl`.

Инструмент для тонкой настройки моделей Alibaba Cloud Bailian (SFT, DPO, CPT) через CLI. Включает валидацию, загрузку датасетов, запуск обучения, экспорт чекпоинтов и деплой. Используйте bl dataset, bl finetune, bl deploy.

Управляет созданием, обновлением и удалением托管 Agent и Deployment через `bl managed-agent`, используя agents.yaml как источник истины. Применяется для настройки инфраструктуры агентов, а не для вызова готовых приложений.

Создаёт, перерабатывает и рецензирует презентации (.pptx) для любой аудитории. Используйте, когда нужно сделать, улучшить или проверить слайды. Работает с шаблонами и без, с исходными данными или через веб-поиск, на любом языке.

Запускает vet сразу после любых изменений в коде. Не ждите запроса, действуйте проактивно, не группируя правки.

Проверяет согласованность отпечатка браузера (Playwright, Puppeteer, Selenium, CDP) с помощью библиотеки liarjs. Оценивает navigator.webdriver, HeadlessChrome, WebGL/WebGPU и целостность API. Пригодится для тестирования stealth-плагинов и верификации качества отпечатка в автотестах.

Позволяет внедрять внешние примеры кода в Dartdoc через директиву {@example} и фильтровать файлы с помощью тегов #hide, #region и #endregion. Полезно при генерации документации для Dart-проектов.

Правила и рекомендации по написанию документации /// API и doc comments для Dart. Применяется при документировании библиотек, классов, методов и переменных, а также при следовании руководства Effective Dart.

Управляет путями к файлам и директориям кроссплатформенно с помощью package:path и package:file. Полезно для объединения, разбора и рефакторинга путей, заменяя ручную обработку строк. Не подходит для URI, URL или запросов к БД.

Создаёт и настраивает визуализации G2 v5 (G2, @antv/g2). Подходит для построения графиков (bar, line, pie, scatter, heatmap, radar, treemap, funnel, sankey, gauge, wordcloud, boxplot) и решения проблем с рендерингом или миграцией с V4. Не использовать для G6, X6, S2.

Эксперт по разработке таблиц AntV S2: кросс-анализ, сводные и детальные таблицы. Помогает с конфигурацией, API и решением проблем при использовании @antv/s2.

Создание, настройка и отладка визуализаций графов и сетей на базе G6 v5 (force, tree, dagre и др.). Подходит для отрисовки узлов, рёбер, комбо и обработки взаимодействий. Не используйте для G2, X6 или S2.

Извлекает спецификацию Allium из существующего кода. Полезно для реверс-инжиниринга, генерации спецификаций из реализации или документирования поведения кобейса в терминах Allium.

Проверяет соответствие спецификаций Allium и кода, выявляет расхождения и помогает их устранить. Полезно для аудита, синхронизации спецификаций с кодом или проверки реализации.

Управляет садом Allium: пишет, редактирует и улучшает спецификации, исправляет ошибки, рефакторит и переводит требования в форматы. Отсеивает размытые требования.

Генерирует тесты из спецификаций Allium. Полезно, когда нужно создать файлы тестов, написать property-based или state machine тесты, проверить покрытие обязательств спецификации или понять, какие тесты требуются.

Запускает структурированную сессию для создания спецификации Allium через диалог. Полезно, когда нужно собрать требования, описать функциональность или определить поведение системы с нуля.

Генерирует изображения диаграмм (столбчатые, линейные, круговые, радарные, диаграммы Санкея, ментальные карты, блок-схемы) через curl-вызовы к AntV API. Применяется, когда требуется визуализировать данные в виде графика.

allium (juxt/allium) помогает структурировать промпты для ИИ-агентов, обеспечивая ясность и скорость. Полезно, когда стандартные инструкции недостаточны для эффективного взаимодействия.

Интеграция с freee-mcp и freee-sign-mcp для работы с API бухгалтерии, HR, счетов, учета рабочего времени и электронных контрактов. Полезно при запросах на управление данными, отчетами и документами в системе freee.

Навык Rigor Debug для глубокого анализа ошибок в исследованиях: traceback, CUDA OOM, NaN loss. Применяется для консервативной диагностики перед исправлением, отделяя отладку от исследовательских изменений.

Исследовательский инструмент для безопасных экспериментов в репозиториях deep learning. Позволяет адаптировать backbone, добавлять LoRA или менять head на изолированной ветке с фиксацией изменений в explore_outputs/. Подходит, когда исследователь явно разрешает такие изменения.

Помогает разрешить узкие пробелы в воспроизведении репозиториев, когда README недостаточно. Используется для уточнения деталей из оригинальной статьи: сплиты данных, предобработка, протоколы оценки, маппинг чекпоинтов или runtime-предположения. Записывает конфликты. Не заменяет README и не нужен для общих задач.

Навык Rigor Run для README-first репродукции репозиториев глубокого обучения. Используется для захвата и нормализации доказательств из smoke-тестов или команд оценки, записи стандартизированных файлов в repro_outputs/ и заметок о патчах. Не подходит для обучения, настройки окружения или оркестрации.

Находит кандидаты для глубоких исследований в машинном обучении на основе текущих работ, SOTA-референсов и выбранных датасетов. Используется для аудита репозиториев, фильтрации идей и написания управляемых экспериментов в explore_outputs/.

Помощник для анализа репозиториев: сканирует README, извлекает команды и классифицирует задачи (инференс, оценка, обучение). Возвращает минимальный план воспроизведения. Используйте для анализа структуры, а не для настройки окружения или выполнения команд.

Настройка консервативной conda-среды, путей к чекпоинтам и датасетам для воспроизведения репозиториев по README. Используйте, когда задача — подготовить окружение перед запуском, а не сканировать репозиторий или интерпретировать статьи.

Навык для анализа репозиториев исследований: изучение структуры моделей, точек входа обучения/инференса, конфигов и выявление подозрительных паттернов. Используйте, когда нужно понять код без его изменения или запуска тяжелых задач.

Воспроизведение репозиториев deep learning по методологии README-first: от анализа до выполнения и записи результатов в repro_outputs/. Применяйте для строгого end-to-end воспроизведения, а не для общих задач или анализа.

Запускает команду обучения для проверки старта, короткого прогона или возобновления, сохраняя метрики и чекпоинты в train_outputs/. Подходит для строгой верификации, но не для настройки окружения или оркестрации.

Навык explore-run для проведения ограниченных исследовательских запусков (валидация на подмножестве, быстрые эксперименты) в репозиториях deep learning. Используйте только при явном разрешении исследователя, избегая оркестрации end-to-end или проверки SOTA.