Выберите задачу
Сначала сравните назначение и требования. Звёзды помогают оценить интерес к репозиторию, но не качество каждого скилла внутри него.

Каталог AI-скиллов из GitHub: задачи, совместимость, требования и установка.
Ищем скиллы…
| Избранное | AI-агенты | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Разбор изменений для продуктовой аналитикиdiff-intake / amplitude Помогает разработчикам и аналитикам понять, как изменения в коде влияют на пользовательское поведение и что может потребовать отслеживания. Это первый этап подготовки аналитики по запросу на слияние или сравнению веток. | 43 | ||||
| Разобраться, как проект отправляет события аналитикиdiscover-analytics-patterns / amplitude Помогает разработчикам изучить существующие способы отправки событий перед добавлением аналитики. Выясняет принятый стиль вызовов и названий, чтобы новые события соответствовали проекту. | 43 | ||||
| Выбор событий аналитики для изменения продуктаdiscover-event-surfaces / amplitude Помогает разработчику и менеджеру продукта понять, какие события аналитики стоит рассмотреть после изменения кода. Предлагает события о результатах, пользовательских путях и проблемах, чтобы менеджер мог выбрать нужные. | 43 | ||||
| План внедрения аналитических событийinstrument-events / amplitude Помогает инженерам превратить список критичных событий в конкретный план внедрения аналитики Amplitude. Определяет место отправки события и полезные для анализа свойства с учётом существующих соглашений проекта. | 43 | ||||
| Создание и аудит схемы событий в Amplitudetaxonomy / amplitude Помогает аналитикам и продуктовым командам создать или проверить план сбора событий в Amplitude. Подходит для поиска дублей, непонятных названий, устаревших событий и пробелов в описаниях, а также для подготовки данных к AI-анализу. | 43 |
Процент положительных оценок = «Полезен» / все оценки. Зелёная часть шкалы — положительные, красная — отрицательные. Рядом указано число оценок LLMXP. Звёзды, форки и активность GitHub относятся ко всему репозиторию. Проверка файлов не заменяет тестирование скилла в вашем проекте. Как проверяем
Agent Skills — инструкции и дополнительные файлы, которые объясняют AI-агенту, как выполнять определённую задачу: проектировать интерфейс, проверять код, редактировать текст или собирать SEO-аудит. Основной файл называется SKILL.md. Скилл использует возможности вашего агента и доступные ему инструменты.
Сначала сравните назначение и требования. Звёзды помогают оценить интерес к репозиторию, но не качество каждого скилла внутри него.
В карточке выберите агента и скопируйте команду. Для CLI нужны Node.js, npm и Git. Мы указываем проверенный коммит, чтобы установка не подменялась новой непроверенной версией.
Пошаговая инструкция →Начните с копии проекта или тестовых данных. Доступ к API, публикациям и платным сервисам подключается отдельно.
Agent Skills — общий формат. В этом каталоге фильтр Claude Code подбирает инструкции для агента, работающего с проектом. Команда npx не устанавливает скилл в обычный веб-чат Claude: у веб-приложения отдельный способ загрузки и требования.
Исходники доступны в публичных GitHub-репозиториях. Условия копирования определяет лицензия пакета. Работа агента, API и внешние сервисы могут требовать оплаты.
Создайте папку с файлом SKILL.md. В YAML-заголовке укажите name и description, затем опишите задачу, необходимые входные данные, шаги и проверку результата. Дополнительные материалы храните рядом и ссылайтесь на них относительными путями. Проверьте скилл на нескольких реальных заданиях.
Скилл описывает порядок работы. MCP предоставляет агенту доступ к инструментам и данным. Плагин может объединять скиллы, настройки и подключения. Наличие инструкции не выдаёт доступ к внешнему сервису.
Сборщик проверяет GitHub, звёзды и состав файлов. Новые версии требуют повторной проверки; команда установки остаётся закреплённой на одобренном коммите. Подробности — в методике.