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 43: 24 записа в 6 групи по репозиторий. Всички записи от страницата са показани. Номерът пази позицията от избраната подредба.

Общ източник

aiming-lab/AutoResearchClaw

2 skills от този източник на тази страница

01

stat-result-validator

aiming-lab · Данни и AI

Validate statistical research outputs for formulation quality, method-to- problem alignment, theory presence, experimental evidence, fair comparison, artifact completeness, and final-claim consistency.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.08.2026 г.
02

statistical-problem-formulation

aiming-lab · Данни и AI

Formulate statistical research problems with formal notation, target parameters, assumptions, hypotheses, evaluation criteria, and theory targets.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 19.08.2026 г.
Общ източник

NevaMind-AI/memU

1 skill от този източник на тази страница

03

install-memu

NevaMind-AI · Данни и AI

Install or uninstall memU for whatever agent you are — identify your host, print its packaged guide, and follow it to wire (or unwire) both seams (record and inject). Use when the user asks to install, set up, integrate, remove, or uninstall memU.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 20.09.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
Общ източник

tonhowtf/omniget

1 skill от този източник на тази страница

04

omniget-transcribe

tonhowtf · Данни и AI

This skill should be used when the user shares a video, audio, podcast or social-post URL or a local media file and asks "what does this video say", "transcribe this", "summarize this video", "get the transcript", "what is this reel about", "research this post", "pull the caption", "turn this talk into notes", "quote the part where", "translate what they say", or wants to analyze spoken content from a link. Covers YouTube, TikTok, Instagram, X/Twitter, Reddit, Vimeo, Twitch, Bilibili, Threads an

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.
Общ източник

andrewyng/context-hub

6 skills от този източник на тази страница

05

document-workflows

andrewyng · Данни и AI

Use this skill for building end-to-end document processing workflows and pipelines using LandingAI ADE. Trigger when users need to: (1) Process batches of documents in parallel or async, (2) Build classify-then-extract pipelines for mixed document types, (3) Prepare parsed documents for RAG systems

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 31.05.2026 г.
06

electronics-sourcing

andrewyng · Данни и AI

Guide for AI agents to source electronic components using parts-mcp — tool sequencing, decision patterns, and multi-step workflows

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 31.05.2026 г.
07

get-api-docs

andrewyng · Данни и AI

Use this skill to get documentation for third-party APIs, SDKs or libraries before writing code that uses them to ensure you have the latest, most accurate documentation. This is a better way to find documentation than doing web search. This includes when a user asks for tasks like "use the OpenAI A

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 31.05.2026 г.
08

integrate

andrewyng · Данни и AI

Add Olakai monitoring to existing AI code — wrap your LLM client, configure custom KPIs, and validate the integration end-to-end

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 31.05.2026 г.
09

new-project

andrewyng · Данни и AI

Build a new AI agent with Olakai monitoring from scratch — project setup, SDK integration, KPI configuration, and end-to-end validation

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 31.05.2026 г.
10

tavily-best-practices

andrewyng · Данни и AI

Build production-ready Tavily integrations with best practices for web search, content extraction, crawling, and research in agentic workflows, RAG systems, and autonomous agents

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 31.05.2026 г.
Общ източник

nidhinjs/prompt-master

1 skill от този източник на тази страница

11

prompt-master

nidhinjs · Данни и AI

Generates optimized prompts for AI tools. Activates only when the user explicitly asks to write, fix, improve, or adapt a prompt for a specific AI tool (LLM, Cursor, Midjourney, image AI, video AI, coding agents, etc.). Does not activate for general conversation, coding tasks, document writing, or other non-prompt-engineering work.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 24.08.2026 г.
Общ източник

XiaomiMiMo/MiMo-Code

13 skills от този източник на тази страница

12

analyze-data-quality

XiaomiMiMo · Данни и AI

Assess whether structured data, query results, dashboards, or analytical evidence are trustworthy enough to use. Use when the task is to check data quality, reconcile conflicting sources or metric definitions, or decide whether evidence is safe to cite.

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.
13

build-business-case

XiaomiMiMo · Данни и AI

Review commercial proposals and build customer-led business cases, ROI or value models, pricing or investment rationales, executive summaries, and customer-ready value stories tied to a customer, workflow, initiative, or decision.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
14

build-competitive-brief

XiaomiMiMo · Данни и AI

Use when the user wants a competitor or vendor comparison, market-landscape analysis, battlecard, objection package, positioning brief, or account-specific competitive view. Produce an evidence-backed comparison, guidance, and brief, using supplied materials, connected research, and public evidence when appropriate.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
15

compose:subagent

XiaomiMiMo · Данни и AI

Use when executing implementation plans with independent tasks in the current session

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.
16

create-data-context

XiaomiMiMo · Данни и AI

Create, update, inspect, or repair Data Analytics semantic layers. Use when the user asks to save data context or create a semantic layer that future Data Analytics work can inspect and cite.

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.
17

enrich-company-and-contact-data

XiaomiMiMo · Данни и AI

Use for data-first company, contact, lead, and prospect discovery or enrichment, including firmographic or technographic completion, named-company profiling, entity resolution, ICP matching, prospect-list building, segmentation, trigger or sales-signal analysis, market and territory scans, and enrichment-backed comparisons. Exclude meeting preparation, outreach-led company research, and prioritization of an already established account book.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
18

grok-build

XiaomiMiMo · Данни и AI

Reference and workflow guidance for the Grok Build CLI (`grok`), including interactive and headless runs, authentication, sessions, worktrees, permissions, sandboxing, MCP servers, plugins, inspection, updates, and automation output. Invoke only when the user explicitly requests the `grok-build` skill, explicitly asks to use Grok Build CLI, or an already-selected workflow requires Grok Build; do not invoke for general coding, generic shell tasks, or other agent CLIs.

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.
19

index

XiaomiMiMo · Данни и AI

Route broad Data Analytics requests to the appropriate quantitative analysis, visualization, dashboard, report, notebook, KPI, market-sizing, validation, or semantic-layer workflow.

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.
20

index

XiaomiMiMo · Данни и AI

Use this Sales index first for explicit Sales mentions and clear seller workflows: prospecting, lead qualification, account research, monitoring or prioritization, meeting prep, call follow-up, outreach research, deal strategy, pipeline or forecast review, CRM-backed context or data enrichment, internal source finding or sales support, customer quotes or evidence, business cases, competitive briefs, rep coaching, sales company research, and company or contact enrichment. For implicit use require

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.
21

product-business-analysis

XiaomiMiMo · Данни и AI

Analyze product or business data to support a decision or recommendation. Use when a decision depends on metric-backed evidence, such as choosing a direction, prioritizing an opportunity, evaluating a change, segmenting users, sizing tradeoffs, or deciding what to do next.

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.
22

report-to-pdf

XiaomiMiMo · Данни и AI

Narrow conversion skill. Invoke only when the user explicitly asks to convert an existing Data Analytics report, dashboard, or inline chart export into a PDF artifact.

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.
23

sales

XiaomiMiMo · Данни и AI

Use this skill whenever Sales is explicitly invoked or the task involves customer meeting preparation, call follow-up, account prioritization, account signals, deal strategy, business cases, competitive briefs, forecasts, customer evidence, rep coaching, company research, CRM context, or company and contact enrichment.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
24

sales-company-research

XiaomiMiMo · Данни и AI

Research companies, partners, and referral channels to shape draft outreach approaches, messages, or partner motions; exclude descriptive company profiling, list enrichment, and internal source finding.

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.

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