Kỹ năng mới

design-taste-frontend là một kỹ năng frontend chống “slop” dành cho landing page, portfolio, trang biên tập và các dự án redesign. Kỹ năng này giúp agent đọc brief, suy ra hướng thiết kế phù hợp và triển khai giao diện có chủ ý, thay vì trông như mẫu có sẵn. Phù hợp nhất cho Frontend Development khi gu thiết kế, thứ bậc nội dung và độ ăn khớp với thương hiệu là yếu tố quan trọng.

design-taste-frontend-v1 là skill taste gốc cho công việc frontend có mức tự chủ cao, được giữ nguyên để tương thích ngược chính xác. Skill này giúp tạo code UI theo hướng React/Next.js với các quyết định thẩm mỹ rõ ràng hơn, kiểm tra phụ thuộc và các rào chắn thực tế. Hãy dùng skill design-taste-frontend-v1 khi bạn cần hành vi cũ thay vì bản viết lại thử nghiệm v2.

create-skill-test tạo khung các file test eval.yaml cho agent skills trong dotnet/skills. Hãy dùng skill này để tạo test cho skill, xác định kịch bản, fixtures, assertions và rubrics, đồng thời giảm nguy cơ overfitting trong thiết kế đánh giá. Skill này không dùng để chạy test hiện có, gỡ lỗi lỗi validator, hay soạn file SKILL.md.

create-skill là trình tạo scaffold cho các skill agent mới theo phong cách dotnet/skills. Dùng nó để tạo một thư mục skill hợp lệ, sinh `SKILL.md` kèm frontmatter, và tuân theo các quy ước của kho cho Skill Scaffolding. Công cụ này phù hợp nhất cho việc tạo skill mới, không phải để chỉnh sửa skill đã có.

create-custom-agent giúp bạn tạo các tệp VS Code custom agent (.agent.md) cho những AI persona chuyên biệt, với công cụ, hướng dẫn và handoff. Dùng nó để dựng khung agent mới, đặt giới hạn công cụ và định nghĩa quy trình agent-to-agent cho Skill Authoring.

write là một skill biên tập dùng để viết lại văn xuôi tiếng Trung hoặc tiếng Anh sao cho tự nhiên, rõ ràng và bớt “AI” hơn, nhưng vẫn giữ nguyên ý gốc. Skill này phù hợp cho bản nháp, tài liệu, ghi chú phát hành, nội dung ra mắt, bài đăng mạng xã hội và cả dọn dẹp Technical Writing bằng write. Hãy dùng khi bạn đã có sẵn văn bản và muốn câu chữ gọn hơn, sát đối tượng đọc hơn, chứ không phải để lên ý tưởng mới từ đầu.

think là một skill hỗ trợ ra quyết định, giúp biến ý tưởng thô thành kế hoạch đã được phê duyệt và đủ quyết định trước khi viết code. Dùng cho thiết kế tính năng, lựa chọn kiến trúc, phân tích đánh đổi và các câu hỏi kiểu có nên làm không, khi mục tiêu là phán đoán chứ không phải triển khai. Skill này phù hợp với nhu cầu think for Decision Support, think guide và think usage trong quy trình làm việc ưu tiên repo.

Skill read lấy URL và PDF về dưới dạng Markdown sạch để đọc, trích dẫn, dẫn nguồn và xử lý tiếp. Skill này được thiết kế cho nhu cầu đọc trên các trang có tường phí, site nặng JavaScript, X/Twitter, file GitHub, nền tảng Trung Quốc và các luồng Workflow Automation cần lấy văn bản nguồn đáng tin cậy trước khi phân tích. Hãy dùng hướng dẫn read khi bạn cần thu thập nội dung nguồn, không phải phần bình luận hay diễn giải.

Learn là một skill nghiên cứu giúp biến các chủ đề xa lạ, bộ nguồn tư liệu và ghi chú đã thu thập thành một đầu ra mạch lạc, sẵn sàng để xuất bản. Skill này hữu ích cho đào sâu chủ đề, tổng hợp nguồn, diễn giải và hợp nhất có cấu trúc cho nghiên cứu web cũng như các tác vụ đa nguồn khác. Phù hợp nhất khi bạn cần một bản tham chiếu mạnh từ nhiều đầu vào, chứ không phải tra cứu nhanh.

hunt là một kỹ năng ưu tiên gỡ lỗi, buộc bạn phải tư duy theo nguyên nhân gốc trước khi áp dụng bất kỳ cách sửa nào. Hãy dùng nó cho lỗi, crash, regression, test thất bại, sự cố cache cũ, lỗi ảnh chụp màn hình và các trường hợp “trước đây vẫn chạy được”. Kỹ năng này giúp bạn hình thành giả thuyết có thể kiểm chứng, thu thập bằng chứng và tránh đoán mò. Không phù hợp cho review code hay tính năng mới.

health thực hiện một quy trình kiểm tra sức khỏe Agent có cân nhắc ngân sách cho Codex, Claude Code, Pi, chỉ dẫn agent, hooks/MCP, bề mặt verifier và khả năng bảo trì AI. Dùng skill health để xem vì sao một agent bỏ qua chỉ dẫn, bỏ sót bước xác thực, hoặc trượt sang hành vi khó bảo trì. Skill này đặc biệt hữu ích cho quy trình Security Audit, nhưng không phù hợp để gỡ lỗi code hoặc review PR.

Kỹ năng design giúp biến các yêu cầu UI mơ hồ thành đầu ra trực quan đạt chuẩn sản xuất cho trang, component, dashboard và tinh chỉnh dựa trên screenshot. Hãy dùng khi giao diện trông xấu, chưa rõ ràng, thiếu nhất quán hoặc sai về mặt thị giác, và khi bạn cần design cho UI Design thay vì logic backend hay pipeline dữ liệu. Kỹ năng này bao gồm hướng dẫn cài đặt, cách dùng, các rào chắn an toàn và những quyết định thẩm mỹ tốt hơn.

Skill check rà soát các diff code, PR, hàng đợi issue, mức sẵn sàng phát hành, commit, push, publish và audit dự án. Dùng khi bạn cần một quy trình check nghiêm ngặt cho Code Review trước khi merge hoặc release, với các gate an toàn cho worktree bẩn và chưa được theo dõi. Không phù hợp để khám phá ý tưởng, gỡ lỗi nguyên nhân gốc, hay review văn xuôi.

Kỹ năng treatment-plans giúp tạo các kế hoạch điều trị y khoa ngắn gọn, tập trung vào bác sĩ lâm sàng, ở định dạng sẵn sàng cho LaTeX/PDF. Kỹ năng này hỗ trợ y học tổng quát, phục hồi chức năng, sức khỏe tâm thần, bệnh mạn tính, chăm sóc chu phẫu và kiểm soát đau, với mục tiêu SMART, can thiệp dựa trên bằng chứng, trích dẫn tối giản và định dạng phù hợp yêu cầu tuân thủ. Phù hợp cho treatment-plans trong Technical Writing và tài liệu hóa kế hoạch chăm sóc có cấu trúc.

Skill transformers giúp bạn dùng Hugging Face Transformers để tải mô hình, suy luận, tokenization và fine-tuning. Đây là hướng dẫn transformers thực tế cho các tác vụ Machine Learning trên text, vision, audio và quy trình đa phương thức, với lộ trình rõ ràng cho baseline nhanh cũng như huấn luyện tùy chỉnh.

torchdrug là bộ công cụ native PyTorch dành cho machine learning trên phân tử và protein. Dùng skill torchdrug để chọn tác vụ, bộ dữ liệu và các mô hình mô-đun cho graph neural networks, mô hình protein, suy luận trên knowledge graph, tạo phân tử và retrosynthesis. Đây là lựa chọn phù hợp nhất cho phát triển mô hình tùy biến và cấu hình có thể tái lập, chứ không chỉ cho các demo có sẵn.

Hướng dẫn skill torch-geometric cho mạng nơ-ron đồ thị PyTorch Geometric. Dùng để được hỗ trợ cài đặt torch-geometric, cách sử dụng torch-geometric, phân loại đồ thị, phân loại nút, dự đoán liên kết, đồ thị dị thể, các lớp MessagePassing tùy chỉnh và mở rộng GNN cho quy trình Machine Learning.

Dùng sympy để làm toán học ký hiệu chính xác trong Python, bao gồm đại số, giải tích, ma trận, công thức vật lý, lý thuyết số, hình học và sinh mã. Skill này giúp bạn giữ biểu thức ở dạng chính xác, chọn đúng module của SymPy và tránh các lỗi thường gặp khi phụ thuộc quá nhiều vào số thực. Phù hợp nhất cho người cần một hướng dẫn sympy thực dụng cho quy trình làm việc ký hiệu và sympy cho phân tích dữ liệu.

Kỹ năng statsmodels giúp bạn dùng statsmodels để phân tích dữ liệu trong Python khi cần mô hình thống kê, suy luận và chẩn đoán. Kỹ năng này phù hợp với OLS, GLM, biến cố rời rạc, chuỗi thời gian và mô hình hỗn hợp, kèm bảng hệ số, p-value, khoảng tin cậy và kiểm tra giả định. Hãy dùng hướng dẫn statsmodels này cho kinh tế lượng, dự báo và báo cáo có cơ sở.

Kỹ năng statistical-analysis giúp bạn chọn, chạy và trình bày các kiểm định có cơ sở cho Data Analysis, bao gồm giả định, kích thước hiệu ứng, power và kết quả theo chuẩn APA. Hãy dùng nó cho nghiên cứu học thuật, thí nghiệm và các nghiên cứu quan sát khi việc chọn kiểm định và báo cáo rõ ràng quan trọng hơn việc viết mã cho một mô hình cụ thể.

Hướng dẫn skill stable-baselines3 cho quy trình Machine Learning: huấn luyện tác tử RL, kết nối môi trường Gymnasium, và chọn PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG hoặc A2C với ít phải đoán mò hơn. Phù hợp nhất cho reinforcement learning một tác tử tiêu chuẩn, tạo mẫu nhanh và sử dụng stable-baselines3 thực tế.

simpy là một framework Python cho mô phỏng sự kiện rời rạc dựa trên quy trình. skill simpy này giúp mô hình hóa hàng đợi, tài nguyên và các sự kiện theo thời gian cho sản xuất, vận hành dịch vụ, logistics, mạng máy tính, và simpy cho Phân tích dữ liệu khi bạn cần hiểu thời gian chờ, mức sử dụng, throughput hoặc nút thắt cổ chai.

Skill shap dành cho khả năng diễn giải mô hình và AI có thể giải thích. Dùng để hiểu dự đoán, tính đóng góp của đặc trưng, chọn biểu đồ SHAP và gỡ lỗi hành vi mô hình trong phân tích dữ liệu cho các mô hình cây, tuyến tính, deep learning và mô hình hộp đen.

Seaborn là một skill seaborn dành cho trực quan hóa thống kê trong Python, với đầu vào thân thiện với pandas và thiết lập mặc định rất tốt. Dùng nó khi cần khám phá nhanh phân phối, mối quan hệ, so sánh theo nhóm, box plot, violin plot, pair plot và heatmap. Dựa trên matplotlib để tạo biểu đồ tĩnh, sẵn sàng cho xuất bản.