API библиотек меняются быстрее, чем знания модели. Этот навык обращается к Context7, чтобы Claude, Codex и Claude Code могли ссылаться на актуальную документацию во время реализации.

Рабочие процессы Grasshopper часто требуют множества повторяющихся шагов с компонентами, соединениями и параметрами. Этот навык предоставляет скрипты и рекомендации для преобразования MMD-планов в исполняемые рабочие процессы Grasshopper MCP.

Работа с локациями часто требует отдельных поисковых запросов, вызовов маршрутов и ссылок на карты. Этот навык объединяет поиск POI в AMap, планирование маршрутов, планирование поездок и рабочие процессы визуализации.

Создание веб-карт AMap требует множества небольших решений по API, связанных с загрузчиками, элементами управления, оверлеями и сервисами. Этот навык предоставляет Claude, Codex и Claude Code структурированные справочные материалы для создания реализаций карт на JSAPI v2.0.

Работа с ML в production требует решений по развертыванию, мониторингу и архитектуре, которые сложно стандартизировать. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code структурированные рекомендации по MLOps, интеграции LLM и планированию RAG.

Командам нужны воспроизводимые рекомендации по развертыванию без необходимости заново составлять DevOps-чеклисты. Этот skill предоставляет справочные материалы по CI/CD, Terraform, развертыванию и эксплуатации для рабочих процессов Claude, Codex и Claude Code.

Командам стартапов нужны безопасные AWS-проекты без лишних расходов. Этот навык рекомендует serverless-архитектуры, варианты IaC, меры контроля затрат и рекомендации по развертыванию.

Актуальные исследования часто требуют свежих источников за пределами контекстного окна модели. Этот навык отправляет исследовательский запрос в Gemini CLI и запрашивает ответы в формате Markdown со ссылками на источники.

Настройка веток может отнимать время, когда для каждой задачи требуется чистая рабочая область. Этот навык создает Git worktree и подготавливает локальные файлы окружения.

Вход через GitHub и авторизация репозиториев часто требуют отдельных OAuth-потоков. Этот навык показывает шаблон Nango с двумя подключениями для идентификации пользователя, доступа через GitHub App и обработки вебхуков.

Ручные проверки UI могут пропускать визуальные регрессии и требовать повторяющихся усилий. Этот skill помогает выполнять браузерную автоматизацию со скриншотами, выбором элементов и инспекцией страниц для проверяемого веб-тестирования.

Очистка областей видео затруднена, когда объекты перемещаются между кадрами. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code выбирать маршруты RunComfy для видеоинпейнтинга на основе промптов.

Короткие AI-видеоклипы часто заканчиваются до того, как сюжетный момент полностью раскрыт. Этот навык помогает Claude, Codex или Claude Code продлить предоставленное пользователем видео через RunComfy.

Для генерации коротких видео часто нужны согласованные персонажи, медиа-референсы и понятные настройки модели. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code работать с промптами Seedance 2.0 Pro и запуском RunComfy CLI.

Рабочие процессы с медиамоделями часто требуют ручной настройки, поиска схем и опроса статуса. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code практические рекомендации по RunComfy CLI для повторяемой автоматизации в терминале.

Изменение освещения часто требует новой съемки или тщательного редактирования. Этот навык направляет статичные изображения в модели изменения освещения RunComfy для контролируемых результатов.

Командам нужен надежный способ выбрать подходящий endpoint Kling 3.0 и подготовить корректные входные данные для генерации. Этот навык помогает с вызовами RunComfy CLI для text-to-video, image-to-video, аудио, уровней качества и настроек вывода.

Ручная ретушь занимает много времени, когда фотографии нужны точные локальные правки. Этот навык направляет задачи масочного инпейтинга через модели RunComfy с понятными входными данными CLI.

Выбор подходящей модели для редактирования изображений может тратить время и кредиты. Этот навык направляет каждый запрос на редактирование к подходящей модели RunComfy и дает шаблоны промптов, специфичные для модели.

Командам нужны четкие рекомендации по генерации коротких AI-видео без необходимости угадывать параметры модели. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через промпты HappyHorse 1.0, выбор схемы и выполнение через RunComfy CLI.