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.

1723 резултата

Страница 8: 24 записа в 6 групи по репозиторий. Всички записи от страницата са показани. Номерът пази позицията от избраната подредба.

Общ източник

sickn33/agentic-awesome-skills

4 skills от този източник на тази страница

01

api-testing-observability-api-mock

sickn33 · Тестване

You are an API mocking expert specializing in realistic mock services for development, testing, and demos. Design mocks that simulate real API behavior and enable parallel development.

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.
02

appium-skill

sickn33 · Тестване

Generates production-grade Appium mobile automation scripts for Android and iOS in Java, Python, or JavaScript. Supports real device and emulator testing locally and on TestMu AI cloud with 100+ real devices.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
03

architecture-patterns

sickn33 · Тестване

Master proven backend architecture patterns including Clean Architecture, Hexagonal Architecture, and Domain-Driven Design to build maintainable, testable, and scalable systems.

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

quinn

sickn33 · Тестване

Proves the system works by writing and executing comprehensive test suites.

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

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

12 skills от този източник на тази страница

05

get-available-resources

K-Dense-AI · Тестване

Detect host inventory and effective CPU, memory, disk, scheduler, container, and accelerator limits when a user asks for resource-aware planning or before a clearly resource-sensitive local workload. Produces a redacted JSON snapshot and conservative planning helpers without stress tests or assuming visible host hardware is usable.

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.
06

hypothesis-generation

K-Dense-AI · Тестване

Formulate evidence-bounded scientific questions, candidate hypotheses, rival explanations, causal or associational claims, discriminating predictions, measurements, and preregistration-ready analysis plans. Use when turning observations or preliminary findings into transparent, testable research plans without treating hypotheses as facts.

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.
07

iso-standards-readiness

K-Dense-AI · Тестване

Prepares and structurally reviews readiness evidence for ISO management-system and laboratory-competence standards - ISO 13485 medical device QMS, ISO 14971 device risk management, ISO/IEC 17025 testing and calibration laboratories, and ISO 15189 medical laboratories. Use when organizing declared scope, controlled documents, risk-management files, scope of accreditation, traceability, CAPA, external-provider controls, or bounded local evidence manifests, and when separating ISO certification fro

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.
08

matlab

K-Dense-AI · Тестване

Build, review, migrate, and safely plan MATLAB or GNU Octave numerical workflows, including arrays, tabular/time data, tests, projects, graphics, MAT files, and explicit Python interoperability.

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.
09

networkx

K-Dense-AI · Тестване

Create, analyze, and visualize complex networks and graphs in Python with NetworkX. Use when working with network/graph data structures, computing graph algorithms (shortest paths, centrality, clustering), detecting communities, generating synthetic networks (random, scale-free, small-world), reading/writing graph file formats, or drawing network topologies. Common applications include social, biological, transportation, and citation networks.

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.
10

nextflow

K-Dense-AI · Тестване

Build, run, and debug Nextflow data pipelines and nf-core workflows end to end. Use whenever the user mentions Nextflow, nf-core, .nf files, nextflow.config, DSL2, processes/channels/operators, samplesheets, or wants to run a community pipeline (e.g. nf-core/rnaseq, nf-core/sarek), write or test a module/subworkflow with nf-test, configure executors/containers (Docker, Singularity/Apptainer, Conda, Wave), scale a workflow to HPC/SLURM or cloud (AWS Batch, Google Batch, Azure, Kubernetes), or deb

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.
11

pydeseq2

K-Dense-AI · Тестване

Differential gene expression analysis for bulk RNA-seq with PyDESeq2, including formulaic designs, Wald tests, FDR correction, LFC shrinkage, and result visualization.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 14.09.2026 г.
12

simpy

K-Dense-AI · Тестване

Build, inspect, test, and analyze bounded process-based discrete-event simulations with SimPy, including events, resources, interrupts, monitoring, replications, warm-up, and reproducible output analysis.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
13

statistical-analysis

K-Dense-AI · Тестване

Guided statistical analysis for research data - test selection, assumption checking, effect sizes, power analysis, Bayesian alternatives, and APA-formatted reporting. Use whenever a user wants to compare groups, test a hypothesis, analyze experimental or survey data, check statistical assumptions, compute required sample sizes, or write up results - even if they never name a specific test. Covers t-tests, ANOVA, chi-square, correlation, regression, non-parametric and Bayesian methods. For low-le

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

statistical-power

K-Dense-AI · Тестване

Sample-size and statistical power calculations for planning studies. Use whenever someone asks "how many subjects/samples/replicates do I need", wants an a priori power analysis, a minimum detectable effect (MDE), a power curve, or needs to justify a sample size for a grant, IRB protocol, or pre-registration. Covers closed-form power for t-tests, ANOVA, proportions, correlations, chi-square, and regression, plus simulation-based (Monte Carlo) power for designs with no formula — logistic/Poisson

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

statsmodels

K-Dense-AI · Тестване

Statistical models library for Python. Use when you need specific model classes (OLS, GLM, mixed models, ARIMA) with detailed diagnostics, residuals, and inference. Best for econometrics, time series, rigorous inference with coefficient tables. For guided statistical test selection with APA reporting use statistical-analysis.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
16

what-if-oracle

K-Dense-AI · Тестване

Run structured What-If scenario analysis with 4–6 branch possibility exploration (best, likely, worst, wild card, contrarian, second-order). Use when the user asks speculative what-if questions about uncertain futures, strategic forks, contingency planning, or stress-testing a decision before committing.

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.
Общ източник

apache/airflow

1 skill от този източник на тази страница

17

magpie-setup

apache · Тестване

Adopt and maintain the apache-steward framework in a project repo via the snapshot-based adoption mechanism. The only framework skill committed in an adopter's repo; every other skill is a symlink the adopt sub-action wires up. Sub-actions: `/magpie-setup` - first-time adoption (default; main-chec

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

danny-avila/LibreChat

2 skills от този източник на тази страница

18

codebase-design

danny-avila · Тестване

Shared vocabulary for designing deep modules. Use when the user wants to design or improve a module's interface, find deepening opportunities, decide where a seam goes, make code more testable or AI-navigable, or when another skill needs the deep-module vocabulary.

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

e2e-deployment-skill

danny-avila · Тестване

Use this deployment skill to verify shared skills load during Playwright startup.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НачалноВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Общ източник

Yuan1z0825/nature-skills

1 skill от този източник на тази страница

20

nature-statistics

Yuan1z0825 · Тестване

Audit or improve manuscript statistical reporting, including experimental units, replication, uncertainty, tests, and figure statistics. Use for 统计审查、统计方法小节、图注统计 and reviewer concerns; compute new analyses only when requested with data.

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

vercel-labs/agent-browser

4 skills от този източник на тази страница

21

agent-browser

vercel-labs · Тестване

Browser automation CLI for AI agents. Use when the user needs to interact with websites, including navigating pages, filling forms, clicking buttons, taking screenshots, extracting data, testing web apps, or automating any browser task. Triggers include requests to "open a website", "fill out a form", "click a button", "take a screenshot", "scrape data from a page", "test this web app", "login to a site", "automate browser actions", or any task requiring programmatic web interaction. Also use fo

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.
22

core

vercel-labs · Тестване

Core agent-browser usage guide. Read this before running any agent-browser commands. Covers the snapshot-and-ref workflow, navigating pages, interacting with elements (click, fill, type, select), extracting text and data, taking screenshots, managing tabs, handling forms and auth, waiting for content, running multiple browser sessions in parallel, and troubleshooting common failures. Use when the user asks to interact with a website, fill a form, click something, extract data, take a screenshot,

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 11.06.2026 г.Обновен в GitHub: 18.09.2026 г.
23

dogfood

vercel-labs · Тестване

Systematically explore and test a web application to find bugs, UX issues, and other problems. Use when asked to "dogfood", "QA", "exploratory test", "find issues", "bug hunt", "test this app/site/platform", or review the quality of a web application. Produces a structured report with full reproduction evidence -- step-by-step screenshots, repro videos, and detailed repro steps for every issue -- so findings can be handed directly to the responsible teams.

Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: НапредналоВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 18.09.2026 г.
24

electron

vercel-labs · Тестване

Automate Electron desktop apps (VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify, etc.) using agent-browser via Chrome DevTools Protocol. Use when the user needs to interact with an Electron app, automate a desktop app, connect to a running app, control a native app, or test an Electron application. Triggers include "automate Slack app", "control VS Code", "interact with Discord app", "test this Electron app", "connect to desktop app", or any task requiring automation of a native Electron applica

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.

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