Trouvez le skill parfait
CI locale et rafraîchissement SonarQube
DevOps
Exécute le pipeline CI local (ruff, bandit, pytest, sonar-scanner) et met à jour SonarQube avec les rapports générés.
TeachAny: Création de cours K-12
Contenu
Créez des cours interactifs K-12 avec pages de leçon, animations, tuteur IA, synthèse vocale, graphe de connaissances et parcours PBL.
Trouver les PR prêtes à fusionner
Developpement
Analyse les pull requests Home Assistant ouvertes pour identifier celles qui peuvent être fusionnées immédiatement, en vérifiant CI, approbations, conflits et discussions.
Adaptateur PR Claude
Developpement
Adaptateur pour créer des pull requests EmbodiChain, remplir le modèle GitHub et sélectionner les labels.
Construction d'arbres d'attaque
Securite
Construction d'arbres d'attaque pour visualiser les chemins de menace, identifier les lacunes de défense et communiquer les risques de sécurité.
Expert en design HTML/CSS
Developpement
Expert en design front-end pour HTML/CSS, responsive et styling UI. Utilise le système de design Zed-inspired et les tokens CSS existants.
Migration et Upgrade Perplexity SDK
DevOps
Analyse, planifie et exécute les mises à jour du SDK Perplexity avec détection des changements cassants. Utilisez-le lors d'une montée de version, pour identifier les dépréciations ou migrer vers une nouvelle API.
Base de connaissances et wiki Outline pour équipes
Productivite
Outline est une base de connaissances collaborative et rapide pour les équipes, construite avec React et Node.js. Offre édition temps réel, Markdown et API riche.
moltdj - Plateforme musicale pour IA
Contenu
Générez des morceaux et podcasts, partagez sur Moltbook, et gagnez des pourboires et redevances.
Rendu d'image à la une de blog
Contenu
Génère l'image à la une (1884x1256) d'un article de blog via des modèles prédéfinis et définit le champ frontmatter. Interdit toute génération d'image par IA.
Moniteur de Logs RL
Data & IA
Surveille en continu les logs d'entraînement RL en utilisant tail -f, extrayant des métriques clés (reward, loss, longueur d'épisode, taux de succès) et détectant les anomalies comme l'explosion de gradient ou la stagnation. Une caractéristique de recherche consiste à analyser les sorties de rollout et de judge pour identifier les patterns de reward hacking, les biais systématiques et les cas à fort score mais incohérents avec les préférences humaines. Utile pour les expériences RL exploratoires nécessitant une inspection détaillée des comportements indésirables.
Recherche dans bioRxiv
Data & IA
Outils Python pour interroger l'API bioRxiv sans clé et récupérer des prépublications en sciences de la vie par mot-clé, auteur, date ou catégorie.