Опишете задачата
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 35: 24 записа в 3 групи по репозиторий. Всички записи от страницата са показани. Номерът пази позицията от избраната подредба.

Общ източник

OthmanAdi/planning-with-files

12 skills от този източник на тази страница

01

planning-with-files

OthmanAdi · Данни и AI

Persistent file-based planning for multi-step AI-agent work. Keeps task_plan.md, findings.md, and progress.md on disk; lifecycle hooks inject selected project planning context. Automatic recovery reads project planning files only. Explicit session-catchup.py --metadata reads same-project local agent session records and emits aggregate counts only; --replay may emit bounded nonce-framed excerpts. Optional gated mode can request continuation only when the host supports it and never runs commands d

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
02

planning-with-files

OthmanAdi · Данни и AI

Persistent file-based planning for multi-step AI-agent work. Keeps task_plan.md, findings.md, and progress.md on disk; Gemini lifecycle hooks inject selected project planning context. Automatic recovery reads project planning files only. Explicit session-catchup.py --metadata reads same-project local agent session records and emits aggregate counts only; --replay may emit bounded nonce-framed excerpts. The session-end hook reports status only; it does not request continuation or run commands dec

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.
03

planning-with-files

OthmanAdi · Данни и AI

Persistent file-based planning for multi-step AI-agent work. Keeps task_plan.md, findings.md, and progress.md on disk; lifecycle hooks inject selected project planning context. Automatic recovery reads project planning files only. Explicit session-catchup.py --metadata reads same-project local agent session records and emits aggregate counts only; --replay may emit bounded nonce-framed excerpts. Optional gated mode can request continuation only when the host supports it and never runs commands d

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
04

planning-with-files

OthmanAdi · Данни и AI

Persistent file-based planning for multi-step AI-agent work. Keeps task_plan.md, findings.md, and progress.md on disk; Kiro skill instructions and steering state read selected project planning context. Recovery reads project planning files and their timestamps only, not agent transcript stores. This adapter registers no Stop hook, never requests continuation, and never runs commands declared in Markdown. The skill has no network upload path. Use for research or work needing 5+ tool calls.

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.
05

planning-with-files

OthmanAdi · Данни и AI

Persistent file-based planning for multi-step AI-agent work. Keeps task_plan.md, findings.md, and progress.md on disk; lifecycle hooks inject selected project planning context. Automatic recovery reads project planning files only. Explicit session-catchup.py --metadata reads same-project local agent session records and emits aggregate counts only; --replay may emit bounded nonce-framed excerpts. Optional gated mode can request continuation only when the host supports it and never runs commands d

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
06

planning-with-files

OthmanAdi · Данни и AI

Persistent file-based planning for multi-step AI-agent work. Keeps task_plan.md, findings.md, and progress.md on disk; lifecycle hooks inject selected project planning context. Automatic recovery reads project planning files only. Explicit session-catchup.py --metadata reads same-project local agent session records and emits aggregate counts only; --replay may emit bounded nonce-framed excerpts. Optional gated mode can request continuation only when the host supports it and never runs commands d

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
07

planning-with-files

OthmanAdi · Данни и AI

Persistent file-based planning for multi-step AI-agent work. Keeps task_plan.md, findings.md, and progress.md on disk; lifecycle hooks inject selected project planning context. Automatic recovery reads project planning files only. Explicit session-catchup.py --metadata reads same-project local agent session records and emits aggregate counts only; --replay may emit bounded nonce-framed excerpts. Optional gated mode can request continuation only when the host supports it and never runs commands d

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
08

planning-with-files-ar

OthmanAdi · Данни и AI

تخطيط مستمر قائم على الملفات لعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي متعدد الخطوات. يحتفظ بملفات task_plan.md و findings.md و progress.md على القرص، وتحقن خطافات دورة الحياة سياق التخطيط المحدد للمشروع. تقرأ الاستعادة التلقائية ملفات تخطيط المشروع فقط. يمكن للأمر الصريح session-catchup.py --metadata فحص بيانات وصفية لجلسات الوكيل المحلية التابعة للمشروع نفسه، بينما قد يصدر --replay مقتطفات محدودة مؤطرة بقيمة nonce. يمكن للوضع المحكوم الاختياري طلب المتابعة فقط عندما يدعمه المضيف، ولا ينفذ أبدًا أوامر معلنة

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
09

planning-with-files-de

OthmanAdi · Данни и AI

Persistente dateibasierte Planung für mehrstufige Arbeit mit KI-Agenten. Hält task_plan.md, findings.md und progress.md auf dem Datenträger; Lebenszyklus-Hooks speisen ausgewählten Planungskontext des Projekts ein. Die automatische Wiederherstellung liest nur die Planungsdateien des Projekts. Nur ein ausdrücklicher Aufruf von session-catchup.py --metadata darf lokale Sitzungsmetadaten desselben Projekts prüfen; --replay darf begrenzte, nonce-gerahmte Auszüge ausgeben. Der optionale Gate-Modus ka

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
10

planning-with-files-es

OthmanAdi · Данни и AI

Planificación persistente basada en archivos para tareas multipaso de agentes de IA. Mantiene task_plan.md, findings.md y progress.md en disco; los hooks del ciclo de vida inyectan contexto seleccionado de planificación del proyecto. La recuperación automática solo lee los archivos de planificación del proyecto. session-catchup.py --metadata, solicitado de forma explícita, puede inspeccionar metadatos locales de sesiones del mismo proyecto; --replay puede emitir extractos limitados y enmarcados

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
11

planning-with-files-zh

OthmanAdi · Данни и AI

用于多步骤 AI 代理工作的持久化文件规划系统。将 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 保存在磁盘上，生命周期钩子会注入选定的项目规划上下文。自动恢复只读取项目规划文件。只有显式运行 session-catchup.py --metadata 才会检查本机同项目的会话元数据；--replay 可输出有长度限制且由 nonce 框定的同项目摘录。可选门禁仅在宿主支持时请求继续，绝不执行 Markdown 中声明的命令。本技能没有网络上传路径。适用于研究或需要 5 次以上工具调用的工作。触发词：任务规划、项目计划、制定计划、分解任务、多步骤规划、进度跟踪、文件规划、帮我规划、拆解项目

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
12

planning-with-files-zht

OthmanAdi · Данни и AI

用於多步驟 AI 代理工作的持久化檔案規劃。將 task_plan.md、findings.md 與 progress.md 保存在磁碟上，生命週期鉤子會注入選定的專案規劃內容。自動恢復只讀取專案規劃檔案；只有明確執行 session-catchup.py --metadata 才會檢查本機同一專案的代理工作階段中繼資料，--replay 則會輸出有界且以 nonce 框定的摘錄。選用的閘門模式只會在主機支援時要求繼續，而且絕不執行 Markdown 中宣告的命令。此技能沒有網路上傳路徑。適用於研究或需要超過 5 次工具呼叫的工作。觸發詞：任務規劃、專案計畫、制定計畫、分解任務、多步驟規劃、進度追蹤、檔案規劃、幫我規劃、拆解專案

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
Общ източник

phuryn/pm-skills

7 skills от този източник на тази страница

13

business-model

phuryn · Данни и AI

Generate a Business Model Canvas with all 9 building blocks. Use when creating a business model, documenting how a business creates value, or analyzing an existing business model.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
14

competitor-analysis

phuryn · Данни и AI

Analyze competitors with strengths, weaknesses, and differentiation opportunities. Identifies direct competitors and maps the competitive landscape. Use when doing competitive research, preparing a competitive brief, or finding differentiation opportunities.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
15

ideal-customer-profile

phuryn · Данни и AI

Identify the Ideal Customer Profile (ICP) from research data with demographics, behaviors, JTBD, and needs. Use when defining your ICP, analyzing PMF survey data, or understanding who your best customers are.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
16

intended-vs-implemented

phuryn · Данни и AI

The method for finding the gap between what a system is supposed to do and what the code actually does — the class of bug generic scanners miss because they have no model of intent. Defines what counts as documented intent, what counts as implementation evidence, which mismatches matter, and how to avoid hand-wavy findings. Use when auditing AI-built code, reviewing access control against documented permissions, or checking whether a codebase matches its own documentation.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
17

startup-canvas

phuryn · Данни и AI

Generate a Startup Canvas combining Product Strategy (9 sections) and Business Model (costs + revenue) for a new product. An alternative to BMC and Lean Canvas that separates strategy from business model. Use when launching a new product or evaluating a startup concept.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
18

user-personas

phuryn · Данни и AI

Create refined user personas from research data — 3 personas with JTBD, pains, gains, and unexpected insights. Use when building personas from survey data, creating user profiles from research, or segmenting users for product decisions.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
19

user-segmentation

phuryn · Данни и AI

Segment users from feedback data based on behavior, JTBD, and needs. Identifies at least 3 distinct user segments. Use when segmenting a user base, analyzing diverse user feedback, or building a segmentation model.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
Общ източник

alirezarezvani/claude-skills

5 skills от този източник на тази страница

20

ai-act-readiness

alirezarezvani · Данни и AI

../../../compliance-os/skills/ai-act-readiness/SKILL.md

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

ai-security

alirezarezvani · Данни и AI

../../../engineering-team/skills/ai-security/SKILL.md

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

chief-ai-officer-advisor

alirezarezvani · Данни и AI

../../../c-level-advisor/skills/chief-ai-officer-advisor/SKILL.md

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НачалноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 11.06.2026 г.
23

claude-coach

alirezarezvani · Данни и AI

../../../engineering/claude-coach/skills/claude-coach/SKILL.md

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

clinical-research

alirezarezvani · Данни и AI

../../../research-ops/skills/clinical-research/SKILL.md

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НачалноВ 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