AI Skills

Инструмент для создания CLI-приложений на Rust. Использует clap для парсинга аргументов, ratatui и crossterm для TUI, а также поддерживает прогресс-бары, цветовую вывод и shell completion. Подходит для разработки терминальных утилит.

Помогает создавать облачно-нативные приложения. Использует Kubernetes, Docker, gRPC, микросервисы, service mesh, observability и мониторинг. Подходит для разработки, деплоя и отслеживания состояния сервисов.

Помогает разрабатывать встроенное ПО (firmware) для микроконтроллеров на Rust без стандартной библиотеки (no_std). Подходит для работы с bare-metal, периферией (GPIO, SPI, I2C, UART), прерываниями и фреймворками RTIC, embassy на архитектурах ARM, RISC-V, ESP32, STM32, NRF.

Используйте при разработке ML/AI-приложений на Rust. Включает работу с тензорами, моделями, нейросетями, обучением и инференсом через ndarray, tch-rs, burn, candle.

Оптимизация производительности: профилирование, бенчмарки (criterion), анализ аллокаций, кэшей и SIMD. Используйте при проблемах со скоростью, необходимости ускорении кода или анализе flamegraph.

Диагностика и устранение проблем с Azure Event Hubs и Service Bus SDK (Python, Java, JS, .NET). Помогает при ошибках подключения, аутентификации, таймаутах блокировок и AMQP. Используется при сбоях в работе очередей, топиков и процессоров событий.

Ищет в каталоге Azure skills подходящие навыки для агента, сопоставляя задачу с метаданными и инструкциями по установке. Полезно перед началом задач с Azure или сервисами Microsoft Cloud, если нужный инструмент еще не загружен.

Устанавливаемый навык для ИИ-агентов из репозитория microsoft/azure-skills. Назначение и функциональность не указаны.

azure-postgres — устанавливаемый навык для ИИ-агентов. Назначение и сценарии использования не указаны.

Использовать для дженериков, трейтов и абстракций без накладных расходов. Применять при ошибках E0277, E0308, E0599, а также при работе с monomorphization, static/dynamic dispatch и impl Trait.

Безопасное рефакторинг Rust-кода с анализом через LSP. Активируется по командам /refactor, rename symbol, move function, extract, 重构, 重命名, 提取函数, 安全重构.

Навык для моделирования предметной области (DDD). Применяется при работе с сущностями, агрегатами, репозиториями, бизнес-правилами и валидацией.

Проектирует обработку ошибок домена: категоризацию, стратегии восстановления, иерархию ошибок и коды. Полезно при реализации retry, fallback, circuit breaker и graceful degradation для transient и permanent ошибок.

Обязательно к прочтению перед созданием или улучшением проектов на ADK. Используйте, когда нужно создать нового агента (например, поискового) или доработать существующий проект (например, добавить CI/CD или RAG).

Руководство по настройке наблюдаемости для ADK-агентов: Cloud Trace, логирование, BigQuery Agent Analytics и интеграции. Применяется при мониторинге, отладке и анализе производительности агентов в продакшене.

Навигация по коду на Rust через LSP. Выполняет переход к определению, поиск ссылок и определение мест использования. Активируется по команде /navigate или запросам на русском и китайском.

Устанавливаемый навык для ИИ-агентов. Назначение и функциональность не указаны в исходных данных.

Анализирует структуру проекта Rust через LSP-символы. Полезно для запросов /symbols, поиска структур, трейтов и функций. Поддерживает команды на русском и китайском.

Проверяет небезопасный код Rust, FFI и сырые указатели. Помогает выявить неопределенное поведение (UB) и ошибки в памяти при работе с libc, bindgen и unsafe-блоками.

Помогает с вопросами по Rust, Cargo, компиляцией, ошибками (E0382, E0597 и др.), асинхронностью (tokio, async-std), владением и заимствованием. Применяется для анализа ошибок, сравнения технологий и написания кода.

Помогает при разработке IoT-приложений: работа с датчиками, MQTT, устройствами, граничными вычислениями и умным домом. Полезно для создания систем телеметрии и шлюзов.

Калибрует LLM-судью по человеческим меткам через сплиты данных, TPR/TNR и коррекцию смещения. Применяйте после написания промпта (write-judge-prompt) для проверки соответствия перед использованием. Не подходит для кодовых оценщиков (для них используйте unit-тесты из write-code-eval).

Помогает оценивать качество извлечения и генерации в RAG-системах. Полезно для проверки релевантности, верности генерации, создания синтетических QA-пар и оптимизации стратегий чанкинга.

Визуализирует зависимости Rust-проекта в виде ASCII-арта. Активируется по командам /deps-viz, dependency graph, show dependencies, visualize deps, 依赖图, 依赖可视化, 显示依赖.

Обязательно к прочтению перед запуском любой оценки ADK. Описывает методологию: метрики, схему evalset, LLM-as-judge, оценку траекторий инструментов и типичные ошибки. Используйте при оценке качества агента, запуске adk eval или отладке результатов. Не подходит для кода API, деплоя или создания проектов.

Превращает ответы в одностраничные HTML-инфографики. Используйте для объяснений архитектуры, сравнений, диаграмм и визуализаций, особенно по запросу «нарисуй» или «объясни визуально».

sensei — устанавливаемый навык для ИИ-агентов. Информация недостаточна для определения конкретных функций.

Применяет функции IRQL-графа к результатам KQL/IRQL для визуализации в Kusto Explorer. Генерирует маппинги Lift_To_Graph и вызывает Graph_Render_View, Enrich_Node_*. Полезно для иконок, сворачивания узлов и обогащения графов по готовым запросам.

Устанавливает 19 официальных навыков Gangtise (岗底斯投研) и настраивает доступ по accessKey/secretAccessKey. Запускает диагностику. Используйте при упоминании Gangtise, 岗底с, gangtise-* или ошибках 'token is invalid' / '接口地址错误'.

Генерирует речь на китайском и японском с помощью StepFun TTS (stepaudio-2.5-tts, stepaudio-3-tts). Позволяет управлять интонацией через текстовые инструкции, создавать партии диалогов и использовать клонированные голоса. Подходит для миграции с step-tts-2. Не предназначен для транскрипции.

Применяет сдержанный, точный стиль для написания и редактирования китайских технических документов, API-справочников и руководств. Сохраняет факты и машинно-читаемые данные, опираясь на терминологию и стандарты tech-doc-style-chinese.

Находит и восстанавливает историю Claude Code (JSONL) из архивов и ~/.claude/history-sources.json. Поддерживает поиск по ключевым словам, датам, анализ инструментов и восстановление удалённых файлов. Используйте --all-projects, --codex, --kimi для расширенного поиска.

Генерирует интерактивный веб-урок по стереометрии: слева MathJax-разбор, справа Three.js 3D-модель с анимацией. Решает задачи по векторам (sympy) по тексту, фото или случайно. Подходит для изучения углов, расстояний и объемов.

CLI-инструмент для аутентифицированных запросов к X (Twitter) API v2. Подходит для постинга, поиска, управления подписчиками, отправки DM и XChat, а также загрузки медиа. Поддерживает OAuth 2.0, 1.0a и app-only.

Программный захват скриншотов на macOS через screencapture и AppleScript. Полезно для автоматизации, создания документации или визуальных рабочих процессов.

Помогает создавать и развивать сообщества продуктов. Полезно при запуске сообщества, масштабировании программы амбассадоров, росте за счет сообщества или выборе между сообществами пользователей, разработчиков и партнеров.

Помогает внедрять product-led sales. Полезно при переходе от PLG к sales-assisted, определении PQL, настройке handoff-процессов или масштабировании self-serve пользователей на enterprise-контракты.

Помогает приоритизировать дорожные карты и бэклог продукта. Полезен при выборе следующих шагов, распределении ресурсов, обработке запросов стейкхолдеров и управлении конкурирующими приоритетами.

Помогает создавать и масштабировать дизайн-системы. Полезен при разработке библиотеки компонентов, настройке design tokens, обеспечении единообразия бренда и решении вопроса о необходимости внедрения дизайн-системы.

Помогает эффективно квалифицировать лиды, строить фреймворк и улучшать процесс discovery. Пригодится, если тратите время на плохие лиды, низкая конверсия или нужно структурировать квалификацию.

Помогает проектировать эффективный онбординг продукта. Пригодится при создании первого пользовательского опыта, улучшении активации, дизайне первых 30 секунд использования или поиске aha moment.

Помогает формулировать эффективные OKR и цели. Полезно при создании квартальных задач, определении ключевых результатов, планировании годовых целей или выравнивании целей в команде. Названия продуктов, API и команд — как в оригинале.

Помогает создавать убедительные видения продукта, формулировать долгосрочное направление и согласовывать команды. Полезно при написании vision statement, определении стратегии будущего состояния и различении vision и strategy.

Чтение и анализ структуры документов, баз знаний и таблиц Feishu (docx, sheet) по ID, токену или URL. Применяется при запросах на просмотр, чтение или анализ контента без его изменения.

Помогает проводить качественные интервью с пользователями: планировать исследования, составлять вопросы и анализировать результаты. Полезно при подготовке к user research, планировании discovery-интервью и изучении потребностей клиентов.

Помогает создавать и выступать с презентациями: готовит доклады, слайды, помогает справиться с тревогой и стать более убедительным. Используйте при подготовке к ключевым выступлениям или тренировке навыков.

Помогает четко определить проблему до поиска решений. Полезно при оценке новых функций, валидации идей продукта или если пользователь увлекся «блестящими объектами» без четкой цели.

Проверяет изменения перед слиянием. `/check verify` подтверждает соответствие спецификации, `/check review` проводит ревью кода. Используется после /develop или перед PR. Результат записывается в docs/reviews/, код не редактируется.

Настройка и аудит i18n в UI-коде (React/TS, i18next, JSON). Замена хардкода, обеспечение покрытия en-US/zh-CN, маппинг ошибок и проверка ключей, плюрализации и форматирования.

Помогает генерировать и оценивать идеи стартапов. Полезен при мозговом штурме, поиске концепций, оценке перспективности идеи или поиске уникальных рыночных возможностей.

Извлекает файлы из repomix-архивов, восстанавливая исходную структуру каталогов из XML, Markdown или JSON. Полезно, когда нужно распаковать repomix-файлы или вернуть оригинальную структуру проекта.

Собирает реальные финансовые данные по американским публичным компаниям из бесплатных источников (yfinance) и выводит структурированный JSON. Используется для сбора рыночных данных, исторической отчетности, WACC и оценок аналитиков, чтобы избежать выдуманных значений.

Помогает применять методологию working backwards при создании новых продуктов, написании PR/FAQ, планировании от будущего состояния или уточнении ценностного предложения. Полезно перед началом разработки.

Диагностирует и безопасно освобождает место на macOS: очищает кэши, логи, остатки приложений, дубликаты файлов, Docker/OrbStack и кэши разработчиков. Используйте, когда на Mac мало места, появляется предупреждение «Caching needs more space» или перед удалением файлов для предотвращения потери данных.

Помогает разрабатывать и реализовывать стратегии платформ. Полезно при создании маркетплейсов, экосистем, выборе API-стратегии, анализе многосторонних сетевых эффектов или построении developer platforms.

Помогает эффективно управлять временем и задачами. Полезен, когда пользователь перегружен работой, теряет фокус, пытается балансировать между обязанностями или ищет способы повысить продуктивность.

Диагностирует проблемы подключения к Windows (Remote Desktop, AVD, W365) на macOS: выбор транспорта (UDP Shortpath vs WebSocket), влияние VPN/прокси, зависание диалогов. Используйте при медленном подключении, использовании WebSocket вместо UDP или зависании прогресс-баров.

Помогает проверить готовность платить, выбрать метрики ценности и оптимизировать ценообразование и упаковку для роста. Полезно при валидации ценовой стратегии. Источник: refoundai/lenny-skills.

Диагностирует тип сбоя во время сборки, чтобы выбрать правильную стратегию: точечное исправление, жесткий сброс или полный пересмотр. Полезно, когда что-то идет не так при построении проекта.

Превращает размытые запросы в точные спецификации по EARS с учётом GTD, BJ Fogg и гештальта. Используйте, когда в требованиях нет триггеров или измеримых результатов, либо при запросах оптимизировать промпт или уточнить задачу.