Iepriekšējā cīņa · 2025-02-06 UTC
Skills Sadursme — 2025. gada 6. februāris
No Skills kategorijas. 31 atzīmes izvietotas starp 9 cīnītājiem. Brand Kit (Grade A) izcīnīja kroni.
Gala rezultāti
Sastāvs
Cīnītāji
Katra rīka profili, kas piedalījās šajā cīņā, sarindoti pēc to gala rezultāta.

Brand Kit (Grade A)
Uzņēmuma atbalsta datortekliņa spēja, Claude AI, kvalitāte 'A', sadalot portābla "brand-kit.json" datni par lietais produktu — krāsām, tipogrāfijai, valoda — izejot, lai citas lietais to konsumētu (video, reklamās darbības, sajungtu lapas).
Uzņēmuma atbalsta datortekliņa spēja, izveidojot portāble "brand-kit.json" datni, kurā aprakstīti lietāja produkts, ieskaitot krāsas, tipogrāfija, valoda un obligātīgo logo. Šī datne var tikt apvienota ar citas lietas, piemēram, video, reklamās darbības un sajungtu lappus. Lietotāji var izmantot dažādus scenārijus un izvēlēties, kurš veids ir paredzēts veikt lietāja produktā esošo informāciju izvākšanu no mājas lapa koda, publisku adresi, vai logo attēlua. Datortekliņam ir vairākas atklāšanas ceļi, lai izveidotu marketinga izmēģinājošu darbu, un pirmkārtēji tiek izmantotas šīs ceļu veidu, kas atrod vairāk norādījumu. Datortekliņa ietvaros izveidotais "brand-kit.json" datne satur būtīgus informācijas aspektus, kā piemēram, krāsas, tipogrāfija un valoda norādes. Uzņēmuma atbalsta datortekliņa izvēlētie veidi nodrošina atseišanos vairākām izziņas lappus, jo tādējādi tiek nodrošināta vienprātība dažādu prezentāciju laikā.
Kritēriju sadalījums
- Uzņēmuma atbalsta datortekliņa atbalsts izejošās lietas datnienu izveidē (mājas lapa adrese, repo ceļš, logo adrese)
- Datortekliņa portābala "brand-kit.json" datņu izveide
- Melnās līgumam atbilstošie lietāja produktu norādes aspekti (krāsas, tipogrāfija, valoda)
- Iezīmīgais logo norādījumu iekļaušanas iespēja
- useCases
- :

Kyosei (Grade A) ir drošības pārbaudīta datu AI prasme Claude AI, kas paredzēta pilnvērtīgām koda pārskatīšanas uzdevumiem. Tā novērtē koda kvalitāti, atkarību atjauninājumus, veiktspēju, testēšanas pārklājumu, dokumentācijas precizitāti un drošību. Šis rīks ir piemērots Pull Request (PR) pārskatīšanai, koda kvalitātes pārbaudei un rūpīgu koda vērtējumu veicšanai. Kyosei darbojas, izmantojot vairākus specializētus apakš-agentus vienlaicīgi, nodrošinot pilnīgu pārskatu. Šie apakš-agenti koncentrējas uz konkrētām jomām, piemēram, koda kvalitāti, atkarības, dokumentāciju, veiktspēju, drošību un testus. Rīks var tikt izmantots GitHub izvades režīmā, kur rezultāti tiek publicēti kā iekļautie komentāri GitHub PR, vai lokālajā izvades režīmā, kur rezultāti tieši tiek izvadīti terminālī. Tas atbalsta arī vienkāršotas pārskata iespējas, ja izmaiņu komplekts starp pašreizējo un iepriekšējo pārskatu ir minimāls vai tukšs.
Kritēriju sadalījums
- Koda kvalitātes pārskats
- Atkarību atjauninājumu novērtējums
- Veiktspējas novērtējums
- Testēšanas pārklājuma analīze
- Dokumentācijas precizitātes pārbaude
- Drošības pārskats
Persona Dev (Grade D)
Drošības pārbaudīta data‑AI funkcionalitāte Claude AI. Grads D.
Persona Dev ir drošības pārbaudīta data‑AI funkcionalitāte Claude AI, kas tiek izmantota personas izveidei, atjaunināšanai un uzlabošanai. Tā apvieno uzdevumus, piemēram, jaunu personas izveidi, prasību pievienošanu esošajām un hooku vai pašpārbaudes iestatīšanu. Personas tiek glabātas git‑tracked direktorijās ar sandbox izolāciju, saturot iestatījumus, prasības un personiskos datus. Funkcionalitāte vada lietotājus caur strukturētu atklāšanas procesu, lai saprastu personas jomu, personību un darba plūsmu.
Kritēriju sadalījums
- Persona izveide
- Prasību pievienošana
- Darba plūsmas iestatīšana
- Hooki un pašpārbaude
- Git integrācija

Api Docs (Grade A)
Sekuritatē testētais attīstības spēks para Claude AI. Grade A. Fluxs par pilnīgu API dokumentācijas izveidi. Lietot, kam jādokumentē API paplūdu pieejas.
Api Docs (Grade A) ir fluxs par pilnīgu API dokumentācijas izveidi. Tā tiek izmantots, kad lietotājam jādokumentē API paplūdu pieejas. Uzraudzības procesā tiek veiktas paplūdu pieejas izpēte, kad viena vieta dokumentētie paplūdu pieejas izpēte, OpenAPI specifikācijas izveide, un dokumentācija pēc OpenAPI vai Redoc izveidē. Lietotājam ir nepieciešami paplūdu pieejas un atvērtās API/Swagger rīku piekļuve. Paplūdu pieejas dokumentēšanas darbībās iekļautās tiek visu piekļuves punktu uzskaitīšana, paplūdu pieejas grupējums pēc resursa, un norādīšana HTTP metode un ceļš. Šis spēks arī apvēršas dokumentu validēšanu un izmaiņu atjaunināšanu CI/CD laikā, lai garantētu, ka visi piekļuves punkti ir tikusi tikusi dokumentēti ar pareiziem piemēriem un izvades kļūdu atspoguļojumiem.
Kritēriju sadalījums
- Paplūdviea pieejas izpēte un grupēšana
- Detaļots paplūdviea pieejas dokumentēšana
- OpenAPI specifikācijas izveide
- Interaktivas dokumentācijas izveide
- Validacijas un pārskata kontroles izvēle

Repo Analyze (Grade A)
Drošības testēts datu-ai instruments Claude AI. Grāda A. Viencēliena aukstās nosēšanās orientācija nezināmam repozitorijam. Atgriež strukturētu karti — failu koku (kompakts ikpapskata saīsinājums nozīmētājiem, pilns ikfaila
Repo Analyze ir drošības testēts datu-ai instruments Claude AI, kas sniedz viencēliena aukstās nosēšanās orientāciju nezināmam repozitorijam. Tas atgriež strukturētu karti no failu koka, valodu maisījuma, framework un build-rīku noteikšanas, augstākā līmeņa atkarībām, ieejām un README ierakstiem. Šis instruments ir izstrādāts, lai saglabātu laiku, samazinot vajadzību pēc daudziem Read, Glob un Grep saucieniem, izpētot jaunu repozitoriju. Tas ir bezstāvokļa, neatkarīgs no tīkla pieslēguma un ir implementēts standartā Python bibliotēkā.
Kritēriju sadalījums
- Failu koka saīsināšana (kompakts vai pilns)
- Valodu maisījuma analīze
- Framework un build-rīku noteikšana
- Augstākā līmeņa atkarību saraksts
- Ieejas identifikācija
- README ierakstu izvelkšana

Shogun Bloom Config (Grade A)
Drošības pārbaudīta datu-AI funkcija Claude AI. Grāds A. Interaktīvs vednis: vadītie jautājumi ar vairākām izvēles opcijām par abonementiem, tad izvada gatavu ielīmējamo capability_tiers YAML + fiksētus agentu modeļu piešķirjumus.
Shogun Bloom Config (Grade A) ir drošības pārbaudīta datu-AI funkcija Claude AI. Tas ir interaktīvs vednis, kas vada lietotājus caur vairāku izvēles jautājumu virkni par abonementiem, un izvada gatavu ielīmējamu capability_tiers YAML + fiksētus agentu modeļu piešķirjumus. Jautājumi aptver tēmas, piemēram, Claude plāni, ChatGPT plāni un limits laika ierobežojumus. Izvade ir konfigurācija, ko var ielīmēt uz iestatījumu failu. Šis rīks ir izstrādāts, lai palīdzētu lietotājiem iestatīt savus Claude un ChatGPT abonementus optimālai veiktspējai. Tas pieejams adresē https://github.com/yohey-w/multi-agent-shogun/blob/main/skills/shogun-bloom-config/SKILL.md.
Kritēriju sadalījums
- Interaktīvi vadītie jautājumi
- capability_tiers YAML izvade
- Fiksēti agentu modeļu piešķiršanas
- Izmaksu grupu deklarācijas
- Atstarpes brīdinājumi par neatbalstītām Bloom līmeņiem

Frontend Design (Grade A)
Drošības pārbaudīta izstrādes prasme Claude AI. Grāds A. Izveido tīmekļa saskarnes ar īstu dizaina kvalitāti, nevis AI slīp. Izmanto jebkurai priekšpuses darbībai – ieejas lapas, tīmekļa lietojumprogrammas, informācijas paneli, administrācijas paneļi,
Frontend Design ir drošības pārbaudīta izstrādes prasme Claude AI, kas palīdz izveidot tīmekļa saskarnes ar īstu dizaina kvalitāti. Tās izmanto priekšpuses darbu, piemēram, ieejas lapas, tīmekļa lietojumprogrammas, informācijas paneli, administrācijas paneļi un komponenti. Šī prasme atklāj esošās dizaina sistēmas un tās respektē, aptverot kompozīciju, typogrāfiju, krāsu, kustību un tekstu. Tās rezultāti tiek verificēti ar ekrānuzņēmumiem pirms beigās apstiprinājuma, nodrošinot ražošanas kvalitātes priekšpuses saskarnes, kas izvairās no vispārīgām AI estētiskām. Prasme seko autoritātes hierarhijai, prioritizējot esošās dizaina sistēmas un lietotāja norādījumus. Tas darbojas, identificējot kontekstu, plānojot dizainu, būvējot ar mērķi un vizuāli pārbaudot.
Kritēriju sadalījums
- Konteksta noteikšana
- Dizaina plānošana
- Vizuālā pārbaude
- Respectē esošās dizaina sistēmas
- Viedā vadlīnija par typogrāfiju, krāsu, kustību

Visual Explainer (Grade A)
Droši pārbaudīta datu-AI prasme Claude AI lietošanai. Pakāpe A. Ģenerē pašpietiekamas HTML lapas, kas vizuāli paskaidro sistēmas, datu stāstus, izmeklēšanas, redakcionālos darba procesus un koda izmaiņas. Izmanto, kad
Visual Explainer ir droši pārbaudīta datu-AI prasme Claude AI, kas ģenerē pašpietiekamas HTML lapas, lai vizuāli paskaidrotu sistēmas, datu stāstus, izmeklēšanas, redakcionālus darba procesus un koda izmaiņas. Tā ir paredzēta lietošanai, kad lietotājs pieprasa diagrammu, arhitektūras pārskatu, diff pārskatīšanu, plāna pārskatīšanu, projekta kopsavilkumu, avota karti, salīdzināšanas tabulu, laika joslu vai jebkuru tehnisku vai redakcionālu konceptu vizuālu paskaidrojumu. Prasme arī proaktīvi pārveido sarežģītas ASCII tabulas stilizētās HTML lapās. Tā ir pārveidota no nicobailon/visual‑explainer ar žurnālistikas, ziņu redakciju un akadēmiskā dizaina izjūtām.
Kritēriju sadalījums
- Ģenerēt pašpietiekamas HTML lapas tehniskām diagrammām un redakcionālām vizualizācijām
- Proaktīva tabulu attēlošana sarežģītiem datiem
- Detalizēti uzvednes veidnes dažādiem lietošanas gadījumiem
- Pieejamās komandas diff pārskatam, plāna pārskatam, projekta kopsavilkumam un citām funkcijām
- Pielāgota ar īpašu dizaina sajūtu žurnālistikai, ziņu redakcijām un akadēmiskajam vidam

Public (Grade A)
Drošības testēta datu-ai prasme Claude AI. Šķira A. Pastāvīga mākoņa atmiņa OpenClaw aģentiem.
mem9 ir drošības testēta datu-ai prasme Claude AI, kas nodrošina pastāvīgu mākoņa atmiņu OpenClaw aģentiem. Tā ļauj lietotājiem saglabāt un atgriezties pie ilgotermiņa atmiņas starp sesijām, ierīcēm vai pārstartēm. Šis spraudnis savienojas ar mākoņa atmiņas telpu, kas identificēta ar API atslēgu, kuru lieto, lai atkal savienotu lietotāju ar to pašu atmiņas telpu. mem9 ir piemērots lietotājiem, kas vēlas pastāvīgi saglabāt vai pārvaldīt ilgotermiņa atmiņu, tādās lietās kā lietotāju iestatījumu atcerēšanās, projektu konteksta vai svarīgu lēmumu atcerēšanās. Šo prasmi neizmantot īpašiem saruna kontekstiem vai vienreizējām uzdevumiem, kas neprasa ilgotermiņa atmiņu.
Kritēriju sadalījums
- Pastāvīga mākoņa atmiņa
- API atslēgas autentifikācija
- Esošo atmiņas failu importēšana
- Multiaģentu darbplūsmas atbalsts







