Skills Протистояння — 19 жовтня 2025 р.

1

Tq (Grade A)

Безпечно перевірений розробницький інструмент для Claude AI. Рівень A. Troca Quente (MVP локальний) — перезапуск AppServer Protheus + healthcheck HTTP. Використовуйте, коли потрібен перезапуск AppServer після `compile` і очікування

Поки немає відгуківБезкоштовно

Повний огляд

Troca Quente (MVP локальний) – це безпечно перевірений розробницький інструмент для Claude AI. Він перезапускає AppServer Protheus та виконує перевірку стану через HTTP. Цей інструмент використовується, коли необхідно перезапустити AppServer після компіляції та чекати, поки він повернеться до роботи під час тестування. Він призначений для локального MVP‑тестування і не включає версійність, редагування RPO або повернення до попередньої версії – функцій, які зазвичай потрібні у виробничих середовищах. Для продакшн‑середовищ користувачі залучають власні команди перезапуску. Інструмент можна обгорнути з компіляцією через `/plugadvpl:deploy`. Передумовою є реєстрація сервера з налаштованою командою перезапуску. При використанні інструменту обов’язковий аргумент `--use-server` разом із опційними параметрами, такими як `--timeout`, `--no-healthcheck`, `--dry-run`, `--port` і `--confirm-prod`. Типовий сценарій виконання – компіляція коду для різних середовищ за допомогою `--all-envs`, а потім перезапуск сервера за допомогою цього інструменту. Типові помилки включають не переданий обов’язковий аргумент `--use-server` і неуспішний запуск команди перезапуску через непусті кодові команди оболонки.

• Перезапускає AppServer Protheus
• Виконує healthcheck через HTTP
• Налаштовуваний тайм‑аут та порт
• Режим dry-run для тестування

2

Bump Cabal Index State (Grade A)

Безпечені дані-цінності для AI Claude. Оцінка A. Актуалізувати стан індексу Cabal на останнє значення часу.

Поки немає відгуківБезкоштовно

Повний огляд

Bump Cabal Index State (Оцінка A) - скрипт, призначений для оновлення стану індексу Cabal проєкту до останнього доступного значення часу. Він автоматизує процес оновлення стану індексу та генерується запити про влив на GitHub, якщо необхідно. Скрипт обробляє різні системи будівництва, у тому числі Nix, та особливо корисний для використання при використанні haskell.nix. Він також передбачає потенційний розрив у визнанні haskell.nix останнього стану індексу порівняно зі станом Cabal.

• Оновити стан індексу Cabal
• Створити нову гілку для змін
• Перевіряти проєктову будівлю з використанням Nix чи Cabal
• Зберігати зміни зі спеціальним форматом повідомлення
• Створити запит про влив на GitHub

3

Document Review (Grade A)

Зафіксовано з security розробочий фах, Claude AI. Рейтинзь А+. Огляд вимог чи документів з використанням паралельних агентів персонажів, які виходять на поверхню ролеві питання.

Поки немає відгуківБезкоштовно

Повний огляд

Document Review (Grade A) є зафіксованого security розробочим фахом для Claude AI, який проводить огляд вимог або планів документів за допомогою паралельної агентів персонажів, які виходять на поверхню ролеві питання. Він допомагає юзерам удосконалювати свої документи шляхом відправки спеціалізованих ревізорів агентів у паралельному режимі, авто-ремонтування якості питань та представлення стратегічних запитів для рішення користувача. Фах працює дві моди: інтерактивна та гілочна. У інтерактивній моді він взаємодіє зі користувачем для вдосконалення та оформлення огляду. У гілочній моді він повертає свої знахідки у споряджених текстах для викликання обробник, без інтерактивних запитів.

• Паралельні агенти персонажів для виявлення ролеві питань
• Тип класифікації документів (вимоги або план)
• Умовна активність персонажів залежно від вмісту документів
• Авто-ремонтування якості питань
• Представлення стратегічних запитів для рішення користувача

Terraform Patterns — це безпечна DevOps навичка для Claude AI, спеціально розроблена для надання повторно використовуваних патернів Azure Terraform. Включені шаблони – це утилітні навички, які можна застосувати до різноманітних налаштувань інфраструктури, наприклад, архітектури hub‑spoke, приватних кінцевих точок, діагностики та модулів AVM‑TF. Ці шаблони спрямовані на спрощення процесу налаштування та управління інфраструктурою Azure за допомогою Terraform, пропонуючи стандартизований підхід до поширених дизайнів інфраструктури. Навичка класифікована як інструмент рівня A, що вказує на високий рівень тестування безпеки та надійності. Патерни розроблені так, щоб їх було легко інтегрувати в існуючі робочі процеси Terraform, дозволяючи користувачам скористатися перевагами інфраструктури Azure, зберігаючи при цьому високий рівень безпеки та ефективності.

• Повторно використовувані шаблони hub‑spoke Terraform
• Конфігурації приватних кінцевих точок
• Налаштування діагностики
• Інтеграція модуля AVM‑TF

5

Commit Message Generator (Grade A)

Провірена на рівні безпеки розробкова здатність для Claude AI. Grade A. Генерувати структуровані повідомлення про коміт з підготовлених змін, diff або описів.

Поки немає відгуківБезкоштовно

Повний огляд

Смарт-коміт повідомлення генератор — це розробкова здатність для Claude AI, яка генерує структуровані повідомлення про коміт у конвенційній формі з підготовлених змін, diff або описів. Він використовується тоді, коли користувач запитує написати повідомлення про коміт. Здатність аналізує зміни коду і видає добре оформлені повідомлення про коміт, що дотримуються конвенцій проекту. Він працює через збір інформації про зміни, класифікацію типу зміни, визначення області, написання підмітки рядка та тіла повідомлення, а також додавання підмітки, якщо необхідно. Генератор забезпечує таке, щоб повідомлення про коміт у форматі Conventional Commits зберігалися, не потрапляють ніяких секретів або внутрішньої інформації, а також усього короткі і описові.

• Генерує повідомлення про коміт у форматі конвенційної зміни
• Аналізує зміни коду та diff
• Відділяє тип зміни (feat, fix, docs, style, refactor, test, chore, perf, ci)
• Визначає область та створює підмітку рядка та тіла повідомлення
• Додає підмітку з зміни, посилання на завдання та авторів

Цей навичок, порівняльна медицина пошук, використовується для знаходження відповідної людської наукової праці, яка може дати керівництво ветеринарним клінічним рішенням коли немає наявності спеціалізованих доказів. Він структурує процес пошуків людської інформації, оцінки її зручності для ветеринарних пацієнтів та чіткого повідомлення про обмеження при перенесенні даних між видами тварин. Він можна застосувати в різних ситуаціях, наприклад, коли немає проведення клінічних випробувань чи керівництв специфічної для виду, або коли нове лікування, яке розраховані для застосування у тварин, має підставу у галузі людської медицини Перший крок полягає в пошуку спеціфічних veterinарних досліджень для відповідної видової проблеми та, якщо недостатньо інформації, він шукає клінічну тему в базі даних PubMed для людини. Він оцінює біологічну ймовірність застосування міжвидової медицини, розглядаючи такий фактори, як патофізіологія, цілі лікарських засобів та біодиспергування лікарських речовин. Нарешті, він оцінює порівняльну інформацію на рівні IV і в результаті чітко виражає усі розширення міжвидової медицини, виводячи на перший план всі розширення міжвидової медицини в виході. Ця технічна можливість вже мала успішні результати у багатьох галузях медицини, включаючи захворювання серця, онкологію, лікування болів та діабет, але також має свої обмеження, наприклад, коли вона провалює своє завдання з вивчення біостимуляції ліків через видоспецифічні відмінності або у поведінковій медицині через відмінності в когнітивних та поведінкових процесах між видами. При використанні порівняльних даних, в складі засобів знаходження порівняльної медицини входить деклараційний вислів для підкреслення обмеженості даних та необхідності додаткової перевірки в дослідженнях. У цілому, навичка порівняльної медичної дослідницької роботи надає цінний інструмент для ветеринарів та дослідників для формування своїх клінічних рішень, коли відсутня конкретна інформація для ветеринарної медицини.

• Шукає спеціфічну спеціфічна спеціфікацію для ветеринарної клінічної документації
• Пошукає людина PubMed для клінічної проблеми
• Оцінює біологічну міркування про міжвидове застосування, враховуючи такі фактори, як патофізіологія, лікарські цілі та фармакокінетичні параметри
• Оцінює порівняльну документацію як рівень IV і чітко маркує усі міжвидові розширення в виході
• Чітко вказує всі міжвидові розширення в виході