Logseq-Plugin-Entwickler müssen das neue Verhalten von DB-Graphen und ältere Markdown-Graphen korrekt handhaben. Diese Skill bietet fokussierte Anleitung zur Nutzung der Plugin API, zu Datalog-Abfragen, Einstellungen, UI-Aktionen und Kompatibilitätsprüfungen.

Claude Code Hooks sind leistungsstark, lassen sich aber leicht falsch konfigurieren. Diese Skill hilft dabei, Hooks mit sicherheitsorientierten Mustern zu erstellen, zu validieren, zu migrieren und zu überprüfen.

Das Erstellen von Slash-Befehlen ist fehleranfällig, wenn YAML-Felder, Tool-Berechtigungen und Argumente uneinheitlich sind. Diese Skill unterstützt Befehlsdesign, Validierung, Migration und Sicherheitsprüfung für Claude Code-Workflows.

Die Erstellung konsistenter Claude Code Agents ist schwierig, wenn Schemas, Tools und Qualitätsprüfungen variieren. Dieser Skill bietet Vorlagen, Aktualisierungsanleitungen, Validierung und Review-Checklisten für eine zuverlässige Agent-Entwicklung.

Schwache Tests können Defekte verbergen, die Auslieferung verlangsamen und falsche Sicherheit erzeugen. Diese Skill überprüft Testsuiten, Metriken und Muster, um gezielte Verbesserungen zu empfehlen.

KI-Antworten können Anforderungen verfehlen, Fehler enthalten oder klare nächste Schritte vermissen lassen. Diese Skill bietet ein wiederholbares Review-Framework mit Bewertung, Gap-Analyse und Empfehlungen.

Große Codebasen verbergen wiederkehrende Strukturen, Architekturentscheidungen und Anti-Patterns. Dieser Skill gibt Claude, Codex und Claude Code einen strukturierten Workflow, um diese Muster zu finden und zu erklären.

Teams fehlt oft ein klarer Überblick über Abdeckung und Qualität der Dokumentation. Dieser Skill prüft Dokumentation anhand strukturierter Kriterien und erstellt priorisierte Empfehlungen zur Verbesserung.

Schlecht beschriebene Komponenten sind schwer aufzurufen, abzusichern und zu warten. Diese Skill bewertet Claude Code-Komponenten und schlägt konkrete Verbesserungen vor.

Viele KI-generierte Oberflächen wirken generisch und ignorieren den visuellen Kontext. Diese Skill leitet Claude, Codex und Claude Code zu markantem, produktionsreifem Frontend-Design an.

Teams verlieren Zeit, wenn Branches, Commits und Pull Requests uneinheitlichen Regeln folgen. Dieser Skill bietet Claude, Codex und Claude Code strukturierte Git-Workflow-Anleitungen für sauberere Reviews.

Klare Commit-Nachrichten aus einem umfangreichen Diff zu schreiben, kann Reviews und Releases verlangsamen. Diese Skill prüft git-Änderungen, schlägt Conventional Commits-Nachrichten vor und bittet vor dem Commit um Bestätigung.

WordPress-Migrationen können fehlschlagen, wenn Dateien, Datenbanken, URLs und Backups separat behandelt werden. Diese Skill unterstützt sichere Planung, Probeläufe, Archivimporte, Rollback-Prüfungen und Fehlerbehebung mit wp-migrate.sh.

Schnelle Antworten können Annahmen, Zielkonflikte und fehlenden Kontext übersehen. Diese Skill hilft Claude, Codex und Claude Code dabei, Fragen neu zu formulieren und Perspektiven zu vergleichen, bevor ein Vorgehen empfohlen wird.

Forschungsteams benötigen häufig konsistente Datensätze aus vielen wissenschaftlichen PDFs. Diese Skill unterstützt bei Extraktion, Validierung und Export in analysebereite Dateien.

Phylogenomik-Workflows sind schwer über lokale Dateien, NCBI-Zugangsnummern und Cluster-Scheduler hinweg zusammenzustellen. Dieser Skill führt Claude, Codex und Claude Code durch die reproduzierbare Generierung von BUSCO- oder compleasm-Workflows.

Phylogenetische Biogeografieprojekte scheitern häufig, weil Baum-, Verbreitungsgebiets- und Modelldateien schwer konsistent vorzubereiten sind. Dieser Skill validiert Eingaben, erstellt einen BioGeoBEARS RMarkdown-Workflow und erklärt die daraus resultierenden Ausgaben des Modellvergleichs.

Manuelle Webtests und Datenerfassung können langsam und schwer wiederholbar sein. Diese Skill gibt Claude, Codex und Claude Code einen strukturierten browser-use-Workflow für Navigation, Screenshots, Formulare, Profile und Extraktion.

Zhihu-Recherche erfordert oft wiederholte Suchen, das Öffnen von Artikeln und manuelle Extraktion. Diese Skill nutzt BrowserAct, um strukturierte Artikeldetails und Volltexte aus keywordbasierten Zhihu-Suchen zurückzugeben.

Manuelle YouTube-Kanalrecherche ist langsam und uneinheitlich. Diese Skill ruft BrowserAct auf, um Kanaldetails und Videometriken von einem ausgewählten Kanal zu erfassen.