Use this skill for processing and analyzing large tabular datasets (billions of rows) that exceed available RAM. Vaex excels at out-of-core DataFrame operations, lazy evaluation, fast aggregations, efficient visualization of big data, and machine learning on large datasets. Apply when users need to work with large CSV/HDF5/Arrow/Parquet files, perform fast statistics on massive datasets, create visualizations of big data, or build ML pipelines that do not fit in memory.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 23.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
Use when working with Outpost Bio's open microbiome foundation models - the Waypoint checkpoints (Waypoint-6m, Waypoint-45m, Waypoint-170m), the Atlas pretraining corpus, the Compass eight-task benchmark, or the `waypoint` CLI from the `waypoint-bio` package. Covers embedding microbiome samples, fine-tuning on taxonomic abundance data, benchmarking a checkpoint on Compass, pretraining a GPT-2 model on taxonomic abundance profiles, and converting MetaPhlAn, Kraken2, QIIME 2, or MGnify abundance t
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 23.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
Replace the manual commit-by-commit classification step in `breeze release-management prepare-provider-documentation` with AI-driven classification. For each provider with pending changes, analyze every PR (using sub-agents per PR), pay special attention to potentially breaking changes by inspecting
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
Prepare, audit, or revise Nature-ready Data Availability statements, data repository plans, dataset citations, and FAIR metadata checklists for manuscripts. Use when the user asks about Nature data availability, research data sharing, repository selection, accession numbers, restricted or sensitive
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 10.06.2026 г.
Create, revise, audit, and export manuscript scientific figures in Python or R. Use for 论文配图、科研绘图、多面板图 and submission-ready plots, or explicitly requested AI-generated graphical abstracts and mechanism schematics. Not for interactive dashboards, data cleaning, or statistics-only analysis.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
Reconstruct slide images, screenshots, scanned PDFs, or image-only PPTX files as object-level editable PowerPoint. Use for 图片转可编辑PPT、截图还原PPT and diagram reconstruction; not authoring a new deck from research notes.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
Build a structured deep-reading Paper Card for one scientific paper, analysing methods, experiment-to-claim evidence, limitations, and research ideas. Use for 论文精读卡、方法拆解、证据链分析; not full-paper bilingual translation or formal peer review.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
Create or improve a Chinese academic PPTX from a scientific paper or research reading notes, with source figures and speaker notes. Use for 论文做PPT、文献汇报、组会PPT and paper-based conference or defense presentations.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
Check and set the agent's own runtime state (model, iterations, context window, token usage, web config). Use when diagnosing why something doesn't work ("why can't you search the web?", "why did you stop?"), checking resource limits before complex tasks, adapting configuration for long or simple ta
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
Interact with Slack workspaces using browser automation. Use when the user needs to check unread channels, navigate Slack, send messages, extract data, find information, search conversations, or automate any Slack task. Triggers include "check my Slack", "what channels have unreads", "send a message to", "search Slack for", "extract from Slack", "find who said", or any task requiring programmatic Slack interaction.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 18.09.2026 г.
Analyze images using OpenAI's Vision API. Use bash command to execute the vision script like 'bash <base_dir>/scripts/vision.sh <image> <question>'. Can understand image content, objects, text, colors, and answer questions about images.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 03.03.2026 г.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 16.09.2026 г.
Draft a blog post from ideas and resources. Use when users want to write a blog post, create content from research, or draft articles. Guides through research, brainstorming, outlining, and iterative drafting with version control.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
Comprehensive Claude Code self-assessment and learning path advisor. Runs a multi-category quiz covering 10 feature areas, produces a detailed skill profile with per-topic scores, identifies specific gaps, and generates a personalized learning path with prioritized next steps. Use when asked to "assess my level", "take the quiz", "find my level", "where should I start", "what should I learn next", "check my skills", "skill check", or "level up".
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
Control Herdr, a terminal multiplexer for coding agents. Use only when the user explicitly mentions Herdr or asks to use Herdr to inspect or control panes, tabs, workspaces, commands, or another agent. Do not use merely because a task could benefit from a background terminal, delegation, or parallel work. Requires HERDR_ENV=1.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Fetch any X/Twitter post as clean LLM-friendly JSON. Converts x.com, twitter.com, or adhx.com links into structured data with full article content, author info, and engagement metrics. No scraping or browser required.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
This skill should be used when the user asks to "implement LLM-as-judge", "compare model outputs", "create evaluation rubrics", "mitigate evaluation bias", or mentions direct scoring, pairwise comparison, position bias, evaluation pipelines, or automated quality assessment.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
Memory is the cornerstone of intelligent agents. Without it, every interaction starts from zero. This skill covers the architecture of agent memory: short-term (context window), long-term (vector stores), and the cognitive architectures that organize them.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
Systematic improvement of existing agents through performance analysis, prompt engineering, and continuous iteration.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
Какво означават данните.
Пазя съществуващия каталог и добавям намерени SKILL.md файлове след прочит на метаданните. Наличният индекс остава използваем, когато проверката е частична.
Платформата и нивото описват записаното в източника. Те не са гаранция за съвместимост. Български текст се показва само когато в каталога има отделен превод; иначе виждате оригинала с означен език.
Общите звезди показват натрупана популярност. За „Набират интерес“ се сравнява измереният темп при достатъчен интервал. ≥ означава непълна извадка. Под един час не изчислявам дневен темп; методът и изминалият период се показват до записа.
Проверете файла, лиценза и нужния достъп преди употреба. Нито каталогът, нито четенето на SKILL.md изпълняват външни инструкции.