Skills
Открытый реестр Skills для ИИ-агентов — структурированные промпты и рабочие процессы с рекомендуемыми моделями, примерами и совместимыми инструментами.
Skills
10
Категории
9
Совместимые инструменты
5
Участники
1
Показано 1–10 из 10
Adds clear, accurate inline comments and API doc blocks to existing code without changing behavior. Generates docstrings and structured comments (JSDoc, Google/NumPy style, Javadoc, Rustdoc) that explain intent, parameters, return values, side effects, and edge cases, while avoiding noisy comments that merely restate the code.
Generates structured changelogs from git history, commit messages, or PR descriptions. Follows Keep a Changelog format, groups changes by type (Added, Changed, Fixed, Removed), and highlights breaking changes. Supports semantic versioning recommendations.
Generates realistic test data, fixtures, and seed files for databases and APIs. Creates data that respects constraints (foreign keys, unique fields, valid formats) and covers edge cases. Supports JSON, SQL, CSV, and factory patterns.
Explains complex code in plain language at the requested level of detail. Breaks down algorithms, design patterns, and architecture decisions. Adapts explanation depth from high-level overview to line-by-line walkthrough based on audience.
Builds and explains cron expressions from natural language schedules. Supports standard cron (5-field), extended cron (6-field with seconds), and cloud-specific formats (AWS EventBridge, Google Cloud Scheduler). Validates expressions and shows next run times.
Rewrites vague or technical error messages into clear, actionable user-facing messages. Considers the audience (end-user vs developer), suggests error codes, and provides guidance on what the user can do to resolve the issue.
Generates clear, structured pull request descriptions from code diffs. Includes summary of changes, motivation, testing notes, and reviewer guidance. Follows team conventions and links related issues automatically.
Generates .env files, configuration schemas, and environment variable documentation from application requirements. Includes validation rules, default values, required vs optional flags, and example values. Supports multiple environments (dev/staging/prod).
Builds, explains, and tests regular expressions from natural language descriptions. Supports multiple regex flavors (PCRE, JavaScript, Python, Go). Provides step-by-step breakdowns, test cases, and performance considerations for complex patterns.
Generates clear, conventional commit messages from code diffs. Follows Conventional Commits specification with appropriate type prefixes, scopes, and descriptions. Handles breaking changes, multi-file changes, and produces both concise subjects and detailed bodies.
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.