Json

continuous-learning extrahiert automatisch wiederverwendbare Muster aus Claude Code-Sitzungen und speichert sie als erlernte Skills. Die Skill nutzt einen Stop-Hook-Ablauf, unterstützt konfigurierbare Schwellenwerte in `config.json` und eignet sich vor allem für Skill-Autor:innen, Repo-Maintainer und Power-User, die einen praxisnahen Leitfaden für die Erfassung am Sitzungsende suchen.

json-canvas unterstützt beim Erstellen und Bearbeiten valider `.canvas`-Dateien für Boards im Obsidian-Stil – mit korrekten Knoten, Kanten, IDs, Koordinaten, Gruppen und Referenzen.

obsidian-bases unterstützt beim Erstellen und Bearbeiten von Obsidian-.base-Dateien mit Filtern, Formeln, Zusammenfassungen sowie Tabellen-, Karten-, Listen- oder Kartenansichten. Besonders geeignet, um Notiz-Metadaten in nutzbare Knowledge-Base-Ansichten zu verwandeln, inklusive YAML-Validierung und Hinweisen zur Funktionsreferenz aus den Skill-Dateien.

baoyu-imagine ist ein Skill zur Bildgenerierung mit mehreren Anbietern, typisierter CLI, verpflichtender EXTEND.md-Einrichtung, Unterstützung für Referenzbilder, Seitenverhältnis-Steuerung und Batch-Läufen über OpenAI, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, MiniMax, Jimeng, Seedream und Replicate.

dummy-dataset erzeugt realistische Testdaten als CSV, JSON, SQL oder Python-Skript. Es hilft bei Mock-Datasets, Demos, dem Befüllen von Datenbanken, QA und Datenbereinigung, indem Sie Spalten, Zeilenzahlen und Einschränkungen für glaubwürdige Beispieldaten definieren können.

Führe cohort-analysis für Nutzerbindung, Engagement-Abnahme und Feature-Adoption nach Kohorte durch. Diese cohort-analysis Skill ist für Data-Analysis-Workflows gedacht, die Validierung, Berechnung, Visualisierung und klare Erkenntnisse aus strukturierten Nutzungsdaten benötigen.

Nutze die Skill "huggingface-datasets" für Workflows mit der Hugging Face Dataset Viewer API, um Datensätze zu validieren, Splits aufzulösen, Zeilen vorzuschauen und zu paginieren, Text zu durchsuchen, Filter anzuwenden sowie Parquet-Links oder Statistiken abzurufen. Ein praktischer huggingface-datasets Leitfaden für die schreibgeschützte Erkundung von Datensätzen.

sarif-parsing ist ein Post-Scan-Skill zum Lesen, Filtern, Deduplizieren, Zusammenfassen und Konvertieren von SARIF-2.1.0-Ergebnissen aus Tools wie CodeQL und Semgrep. Verwende ihn, wenn du bereits Scan-Ausgaben hast und eine klare Analyse, Aggregation oder eine CI/CD-taugliche Umwandlung benötigst. Er ist nicht für das Ausführen von Scans gedacht.

interpreting-culture-index hilft dabei, Culture-Index-Umfragen, Profil-Exporte und verwandte Notizen zu Recruiting oder Coaching zu interpretieren. Nutzen Sie dieses interpreting-culture-index Skill für die Eignung für Rollen, Teamdynamiken, Burnout-Risiken, Kandidaten-Feedbackgespräche, Onboarding-Pläne und Konfliktmediation. Der Fokus liegt auf der relativen Auswertung von Pfeilen, dem Prüfen von Anti-Patterns und praxisnahen Ergebnissen für Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung.

plugin-forge unterstützt Autoren von Claude Code Plugins dabei, eine Plugin-Struktur zu scaffolden, `plugin.json` und Marketplace-Metadaten zu verwalten, Komponenten wie Commands oder Skills hinzuzufügen, lokal zu testen und Versionen mit den mitgelieferten Hilfsskripten und Workflow-Referenzen synchron zu halten.

Das Skill openapi-to-typescript hilft dir, OpenAPI-3.0-Spezifikationen in JSON oder YAML in TypeScript-Interfaces, Request- und Response-Typen für Endpoints sowie Runtime-Type-Guards umzuwandeln. Sinnvoll ist es, wenn bereits eine gültige API-Spec vorliegt und du einen strukturierten Ablauf für Validierung, Generierung und das Speichern der Ausgabe suchst, etwa nach `types/api.ts`.

vega ist eine Skill zum Erstellen von Diagrammen, die strukturierte Daten in interaktive, datengetriebene Visualisierungen verwandelt — in den meisten Fällen mit Vega-Lite und für komplexe Layouts mit Vega. Nutze sie für Balken-, Linien-, Scatter-, Heatmap-, Flächen-, gestapelte und Multi-Series-Diagramme, wenn du echte Datenfelder hast und gültige JSON-Spezifikationen benötigst.

canvas erstellt JSON-Canvas-Diagramme mit freier Positionierung und expliziten x/y-Koordinaten. Verwenden Sie es für Mindmaps, Wissensgraphen, Concept Maps, Planungsboards und andere Diagramm-Workflows, bei denen die räumliche Anordnung wichtiger ist als die Reihenfolge. Für Abläufe oder Datencharts ist es nicht die richtige Wahl. Nutzen Sie die canvas-Skill, wenn Sie editierbare Knoten, Verbindungen und eine strukturierte Layout-Logik benötigen.

obsidian-bases hilft beim Erstellen und Bearbeiten gültiger Obsidian-`.base`-Dateien mit YAML-Views, Filtern, Formeln, Eigenschaften und Zusammenfassungen. Besonders geeignet für Knowledge-Base-Workflows, wenn Sie Tabellen-, Karten-, Listen- oder Kartenansichten benötigen und dabei weniger Schema-Raten wollen.

json-canvas unterstützt Agents beim Erstellen und Bearbeiten gültiger `.canvas`-Dateien für Obsidian und andere JSON-Canvas-Apps. Verwenden Sie die Skill, um strukturell korrekte Knoten, Kanten, Gruppen, Positionen und Ebenen für Mindmaps, Flussdiagramme und schlanke Diagramm-Workflows zu erzeugen.

veo-3.2-prompter ist eine Skill für das Prompt-Design in Google Veo 3.x-Workflows. Sie hilft dabei, gemischte Assets und grobe Anforderungen in einen strukturierten JSON-Prompt mit Zuordnung der Referenzrollen, empfohlenen Parametern und praxisnahen Hinweisen für Installation, Nutzung und Veo-taugliches Prompt-Writing zu überführen.

seedance-2.0-prompter hilft dabei, multimodale Seedance 2.0-Assets in strukturierte Prompts mit klaren Rollen, `@asset`-Syntax und wiederverwendbaren Vorlagen für Installation, Einrichtung und den praktischen Einsatz zu überführen.

read-file hilft einem Agenten dabei, CSV-, JSON-, Parquet-, Avro-, Excel-, SQLite-, Geodaten-Dateien oder entfernte URLs mit DuckDB zu lesen und zu prüfen. Nutze es, um Zeilen vorzuschauen, das Schema zu prüfen, Daten zu profilieren und zu beantworten, was in dieser Datei steckt. Am besten eignet sich read-file für echte Datenartefakte, nicht für Quellcode.

Die query-Skill führt DuckDB-Queries gegen eine angebundene Datenbank oder direkt gegen Dateien aus. Sie akzeptiert SQL oder Fragen in natürlicher Sprache, unterstützt Session- und Ad-hoc-Modus und eignet sich für Data Analysis, schnelle Prüfungen und iteratives Arbeiten mit DuckDB Friendly SQL.

firecrawl-search ist eine Skill für Webrecherche, um Quellen zu finden, strukturierte Suchen auszuführen und optional vollständige Seiteninhalte mit Firecrawl CLI als JSON zu extrahieren.

firecrawl-map hilft Agents dabei, URLs auf einer Website zu finden und aufzulisten – mit Optionen für Suchfilter, Limits, JSON-Ausgabe, Sitemap-Modi und die Steuerung von Subdomains, bevor tieferes Scraping oder Crawling startet.

tavily-search ist eine Web-Recherche-Skill, die die Tavily CLI nutzt, um strukturierte Suchergebnisse für AI-Agenten zurückzugeben, einschließlich Snippets, Relevanzsignalen und Metadaten. Unterstützt werden Domain-Filter, Zeiträume und eine erweiterte Suchtiefe für die aktuelle Quellenrecherche und geführte Web-Recherche-Workflows.

paperzilla ist ein Chat- und CLI-Skill für die Arbeit mit Paperzilla-Projekten, Empfehlungen, kanonischen Papers, Markdown-Zusammenfassungen, Feedback und Feed-Export. Verwende ihn, wenn du direkten Zugriff auf Paperzilla-Daten für akademische Forschung brauchst und nicht nur eine generische Zusammenfassung. Er hilft bei der Nutzung von paperzilla, bei paperzilla-Guide-Aufgaben und bei strukturierten Ausgaben.

database-lookup hilft dabei, Recherchefragen an die passende öffentliche Datenbank-API weiterzuleiten und rohes JSON samt benannter Quelldatenbanken zurückzugeben. Nutze es für Verbindungen, Gene, Proteine, Varianten, klinische Studien, Patente, Umweltdaten oder Wirtschaftsindikatoren, wenn du statt einer allgemeinen Web-Zusammenfassung einen Leitfaden für die Datenbanksuche brauchst.