Намерете инструкция, прочетете оригиналния файл и подгответе команда за своя инструмент.
31 301 skills в каталога
Как подбирам и измервамДанните имат нужда от нова проверка.Последна успешна проверка: 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.
Датата в GitHub е отделна от първата поява в моя индекс. Филтърът по дата изключва записите без посочено обновяване.
Страница 60: 24 записа в 5 групи по репозиторий. Всички записи от страницата са показани. Номерът пази позицията от избраната подредба.
2 skills от този източник на тази страница
List the models the Weave Router may route to, and turn them on or off.
Alias for unforce-model — clear the active Weave Router model pin.
4 skills от този източник на тази страница
Generate publication-quality PNG chart images from data, supporting line, bar, area, candlestick, pie, and heatmap charts. Triggers when the user asks to visualize data, create a graph, plot a time series, or generate a chart for a report, alert, or dashboard. Runs as a lightweight, headless Node.js process without a browser.
Generate self-contained HTML/SVG infographics from JSON data, including stat cards, bar charts, flow diagrams, and mixed dashboards. Offers 8 color palettes and built-in icons with no external dependencies. Triggered when users request data visualization, infographics, charts, or dashboards.
Run comprehensive quality checks on tabular data (CSV/Excel/TSV/JSON), detecting missing values, duplicates, outliers, format issues, and type inconsistencies to produce an overall score, grade, and actionable suggestions. Triggered when users ask to check data quality, find missing or duplicate values, detect outliers, validate formats, profile data, or clean data.
Builds compliance checklists for business scenarios involving GDPR, PIPL, or advertising/data laws. Outputs a structured checklist with check items, legal basis, risk levels, and actionable recommendations. Triggered by requests like \"run a compliance check,\" \"GDPR/PIPL compliance,\" \"pre-launch review,\" \"privacy impact assessment (PIA/DPIA),\" or asking if a feature is compliant.
1 skill от този източник на тази страница
Scrape any website into clean markdown or structured JSON. Anti-detect browser, smart proxy rotation, AI-powered data extraction.
5 skills от този източник на тази страница
把当前对话交接给一个全新的 background agent，让它立即接手工作。
构建一次性原型来回答一个设计问题。适用于用户想验证某个 state model 或 logic 是否感觉对，或探索 UI 应该长什么样时。
让 issues 和 external PRs 通过一组 triage roles 状态机——分类、验证、必要时 grilling，并写出 agent-ready briefs。
把单个 agent session 装不下的一大块工作规划成 issue tracker 上的 decision tickets shared map，并逐一解决，直到通往 destination 的路清晰。
生成一个交互式 bash wizard，逐步引导人完成只有他们能执行的手动流程。用于 provisioning 基础设施、设置 credentials 或 CI secrets、走查不熟悉的第三方 dashboard，或运行一次性 migration 或 cutover。对于 agent 自己就能执行的步骤，不要调用它。
12 skills от този източник на тази страница
Generates publication-quality figures for ML papers from research context. Given a paper section or description, extracts system components and relationships to generate architecture diagrams via Gemini. Given experiment results or data, auto-selects chart type and generates data-driven figures via matplotlib/seaborn. Use when creating any figure for a conference paper.
Main orchestration workflow for systematic literature research - search, evaluate, traverse, synthesize
This skill covers Bayesian estimation and inference in quantitative social science. Use when the user is specifying priors, running MCMC, diagnosing chain convergence, or reporting posterior summaries — including hierarchical models, Bayesian structural models, and small-sample settings where priors
Safely remove intermediate files from completed research sessions while preserving important data
Computational methods for humanities research including text mining and netwo...
Two-stage paper screening - abstract scoring then deep dive for specific data extraction
Classical end-to-end empirical analysis workflow in the traditional Python econometric stack — pandas + numpy + scipy + statsmodels + linearmodels + pyfixest + rdrobust + econml + causalml + matplotlib/seaborn. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and ev
Classical end-to-end empirical analysis workflow in the traditional Python econometric stack — pandas + numpy + scipy + statsmodels + linearmodels + pyfixest + rdrobust + econml + causalml + matplotlib/seaborn. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and ev
Build and solve Walrasian general equilibrium models with theory derivations and Julia computation
Introduction to literature search & review skills - systematic paper finding, screening, extraction, and citation traversal
Write and typeset economic models in LaTeX with proper notation
Panel data analysis with Python using linearmodels and pandas.
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