Към ресурсите

Skills за
вашата задача.

Намерете инструкция, прочетете оригиналния файл и подгответе команда за своя инструмент.

31 301 skills в каталога

Как подбирам и измервам

Данните имат нужда от нова проверка.Последна успешна проверка: 23.09.2026 г.

Обхват и актуалност
Skills в индекса
31 301
Наблюдавани репозитории
23 011
Skills в наблюдавани репозитории
21 767
Skills без наблюдение на репозитория
9534
Чакащи репозитории / файлове
21 801 / 28 839
Чакащи търсения
381
Грешки при проверката
19
Последен опит
23.09.2026 г.

Проверката на източника не означава, че всяка инструкция е изпробвана от Level8. Каталогът не обхваща непременно всички публични хранилища.

Търсене в целия индекс. Метаданните показват посоченото от източника; липсващите стойности остават означени.

Филтри и подредба1 активни

Датата в GitHub е отделна от първата поява в моя индекс. Филтърът по дата изключва записите без посочено обновяване.

4946 резултата

Страница 21: 24 записа в 3 групи по репозиторий. Всички записи от страницата са показани. Номерът пази позицията от избраната подредба.

Общ източник

wshobson/agents

1 skill от този източник на тази страница

01

visual-edit-precision

wshobson · Данни и AI

Use when making UI/frontend changes guided by visual context, when the user selects elements visually, draws annotations, or provides screenshots alongside change requests. Also use when editing components where spatial context (element identity, DOM references, layout data) supplements text instruc

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 22.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
Общ източник

Yeachan-Heo/oh-my-claudecode

12 skills от този източник на тази страница

02

ai-slop-cleaner

Yeachan-Heo · Данни и AI

Clean AI-generated code slop with a regression-safe, deletion-first workflow and optional reviewer-only mode

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 18.09.2026 г.
03

autoresearch

Yeachan-Heo · Данни и AI

Stateful single-mission improvement loop with strict evaluator contract, markdown decision logs, and max-runtime stop behavior

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.
04

ccg

Yeachan-Heo · Данни и AI

Claude-Codex-Gemini tri-model orchestration via /ask codex + /ask gemini, then Claude synthesizes results

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
05

harbor

Yeachan-Heo · Данни и AI

Harbor intake for external work — the captain only handles unresolved decisions. Sweeps incoming issues and PRs, verifies every claim before disposition, reuses every decision already made, and hands the maintainer a docket whose pending items each carry one question with options, recommendation, impact and evidence. Agent-autonomous for facts and for actions covered by standing authorization; signed for every new judgment. Never merges.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 23.09.2026 г.
06

launch

Yeachan-Heo · Данни и AI

Shipyard's governed delivery pipeline — converge the mission, synthesize a durable spec, decompose vertical-slice tickets with blocking edges, run the frontier in parallel via team, close with verification, and report with a full decision log. Two entry gates — the yard gate (drydock audit) and the fog gate (an effort whose destination is unclear is routed to /ask-navigator before this pipeline starts). Humans own the checkpoints where there is no unique answer or the error cost is severe; agent

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 23.09.2026 г.
07

local-build-reminder

Yeachan-Heo · Данни и AI

Remind the user to rebuild OMC after editing TypeScript when running from a local fork. Triggered automatically by the AI whenever it notices it (or the user) just changed a src/**/*.ts file in an OMC dev install.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
08

omc-teams

Yeachan-Heo · Данни и AI

CLI-team runtime for claude, codex, or gemini workers in tmux panes when you need process-based parallel execution

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
09

research

Yeachan-Heo · Данни и AI

Investigate an open question and return grounded, sourced findings

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.
10

team

Yeachan-Heo · Данни и AI

N coordinated agents on shared task list using Claude Code implicit agent teams

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 23.09.2026 г.
11

trace

Yeachan-Heo · Данни и AI

Evidence-driven tracing lane that orchestrates competing tracer hypotheses in Claude built-in team mode

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
12

ultragoal

Yeachan-Heo · Данни и AI

Durable multi-goal workflow that persists plan/ledger artifacts under .omc/ultragoal and prints Claude /goal handoff text for the active session

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
13

wiki

Yeachan-Heo · Данни и AI

LLM Wiki — persistent markdown knowledge base that compounds across sessions (Karpathy model)

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.
Общ източник

github/awesome-copilot

11 skills от този източник на тази страница

14

acreadiness-assess

github · Данни и AI

Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc readiness` and hands off rendering to the @ai-readiness-reporter custom agent. Supports policies (--policy) for org-specific scoring. Use when

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
15

acreadiness-assess

github · Данни и AI

Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc readiness` and hands off rendering to the @ai-readiness-reporter custom agent. Supports policies (--policy) for org-specific scoring. Use when asked to assess, audit, or score the AI readiness of a repo.

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.
16

acreadiness-generate-instructions

github · Данни и AI

Generate tailored AI agent instruction files via AgentRC instructions command. Produces .github/copilot-instructions.md (default, recommended for Copilot in VS Code) plus optional per-area .instructions.md files with applyTo globs for monorepos. Use after running /acreadiness-assess to close gaps in

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
17

acreadiness-policy

github · Данни и AI

Help the user pick, write, or apply an AgentRC policy. Policies customise readiness scoring by disabling irrelevant checks, overriding impact/level, setting pass-rate thresholds, or chaining org baselines with team overrides. Use when the user asks about strict mode, AI-only scoring, custom weights,

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
18

acreadiness-policy

github · Данни и AI

Help the user pick, write, or apply an AgentRC policy. Policies customise readiness scoring by disabling irrelevant checks, overriding impact/level, setting pass-rate thresholds, or chaining org baselines with team overrides. Use when the user asks about strict mode, AI-only scoring, custom weights, CI gating, or wants org-wide standardisation.

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.
19

add-educational-comments

github · Данни и AI

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
20

adobe-illustrator-scripting

github · Данни и AI

Write, debug, and optimize Adobe Illustrator automation scripts using ExtendScript (JavaScript/JSX). Use when creating or modifying scripts that manipulate documents, layers, paths, text frames, colors, symbols, artboards, or any Illustrator DOM objects. Covers the complete JavaScript object model, coordinate system, measurement units, export workflows, and scripting best practices.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
21

agent-governance

github · Данни и AI

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification t

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
22

agent-skill-stack

github · Данни и AI

Find, evaluate, and assemble the smallest compatible set of AI Agent Skills for an end-to-end natural-language goal. Use when a user wants Skills for a multi-step workflow, asks which Skills fit a project, needs an installed-Skill audit or conflict check, has low Skill recall, wants indirect helpers such as humanizers or compliance checks, or wants a project-specific Skill Stack with controlled installation. Search local Skills, registries, GitHub, and OpenCLI; compare adoption, verified fit, sa

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.
23

agent-supply-chain

github · Данни и AI

Verify supply chain integrity for AI agent plugins, tools, and dependencies. Use this skill when: - Generating SHA-256 integrity manifests for agent plugins or tool packages - Verifying that installed plugins match their published manifests - Detecting tampered, modified, or untracked files in agent

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.09.2026 г.
24

ai-prompt-engineering-safety-review

github · Данни и AI

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 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.

Темата Agent Skills в GitHub