Skills

Открытый реестр Skills для ИИ-агентов — структурированные промпты и рабочие процессы с рекомендуемыми моделями, примерами и совместимыми инструментами.

Добавить Skill

Skills

9

Категории

9

Совместимые инструменты

6

Участники

1

Показано 1–9 из 9

Infrastructure Cost ReviewПродвинутый

Reviews cloud and AI infrastructure spend to identify measurable savings while preserving reliability, performance, security, ownership, and product requirements.

3 модели
LLM Observability DesignПродвинутый

Designs traces, metrics, structured events, privacy controls, dashboards, and alerts for LLM applications so teams can diagnose quality, cost, latency, and tool-use behavior.

3 модели
AI Agent Incident ResponseПродвинутый

Guides containment, evidence collection, root-cause analysis, customer communication, and remediation when an AI agent takes an unsafe, incorrect, or unauthorized action.

3 модели
Model Context BudgetingПродвинутый

Optimizes prompts and agent workflows for finite context windows by prioritizing evidence, compressing history, managing retrieval budgets, and measuring token-cost trade-offs.

3 модели
Disaster Recovery PlannerПродвинутый

Builds disaster recovery and business continuity plans for systems and data. Defines RTO and RPO targets, maps critical dependencies, chooses backup and replication strategies, documents failover and restore procedures, and designs a testing cadence with game days. Produces a plan that balances resilience against cost and operational complexity.

4 модели
Chaos Experiment DesignerПродвинутый

Designs chaos engineering experiments to validate system resilience. Defines steady-state hypotheses, blast-radius limits, fault injections (latency, errors, instance/zone loss, resource exhaustion), abort conditions, and observability checks. Produces a safe, incremental experiment plan and success criteria for game days and automated chaos.

4 модели
Infrastructure as Code GeneratorПродвинутый

Generates production-ready infrastructure as code (IaC) configurations for cloud deployments. Supports Terraform, Pulumi, CloudFormation, and CDK. Creates modular, reusable infrastructure components with proper networking, security groups, IAM policies, and monitoring configurations.

3 модели
Cloud Deployment AssistantПродвинутый

Assists with deploying applications to cloud platforms including AWS, GCP, Azure, and Vercel/Netlify. Generates infrastructure-as-code (Terraform, Pulumi, CDK), Dockerfiles, CI/CD pipelines, and deployment scripts. Handles environment configuration, secrets management, and production readiness checks.

3 модели
Migration PlannerПродвинутый

Plans and generates migration strategies for framework upgrades, language versions, database changes, and architecture shifts. Produces step-by-step migration guides with rollback plans, risk assessment, and automated codemods where possible.

3 модели

Skills и MCP-серверы

в чём разница?

Skillsописывают, что делать

Skill объединяет инструкции, пример промпта и рекомендуемые модели, чтобы агент стабильно выполнял задачу. Skills добавляют знания, а не новые подключения.

MCP-серверыописывают, как подключиться

MCP-сервер расширяет возможности агента, подключая его к реальным системам: базам данных, API и файлам. MCP добавляет подключения и действия, а не инструкции к задаче.

Простое правило: выбирайте Skill, когда модели нужно хорошо выполнить задачу, и MCP-сервер, когда ей нужен доступ к инструменту или системе. Их можно сочетать: Skill может использовать инструменты MCP-сервера.

Создали полезный Skill?

Добавьте SKILL.md в открытый реестр, который поддерживает сообщество.

Добавить на GitHub