Json

continuous-learning tự động trích xuất các mẫu có thể tái sử dụng từ các phiên Claude Code và lưu chúng thành learned skills. Skill này dùng quy trình Stop-hook, hỗ trợ ngưỡng cấu hình trong `config.json`, và phù hợp nhất với tác giả skill, người duy trì repo, cùng power user đang cần một hướng dẫn continuous-learning thực tế cho việc ghi nhận ở cuối phiên.

json-canvas hỗ trợ tạo và chỉnh sửa tệp .canvas hợp lệ cho bảng kiểu Obsidian, với nodes, edges, IDs, tọa độ, nhóm và tham chiếu đúng cấu trúc.

obsidian-bases hỗ trợ tạo và chỉnh sửa tệp Obsidian `.base` với bộ lọc, công thức, phần tóm tắt và các chế độ xem dạng bảng, thẻ, danh sách hoặc bản đồ. Phù hợp nhất khi bạn muốn biến metadata của ghi chú thành các chế độ xem knowledge base có thể sử dụng ngay, đồng thời có thêm hướng dẫn kiểm tra YAML và tham chiếu hàm từ các tệp của skill.

baoyu-imagine là một kỹ năng tạo ảnh đa nhà cung cấp với CLI có kiểu dữ liệu rõ ràng, yêu cầu thiết lập EXTEND.md, hỗ trợ ảnh tham chiếu, kiểm soát tỷ lệ khung hình và chạy hàng loạt trên OpenAI, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, MiniMax, Jimeng, Seedream và Replicate.

dummy-dataset tạo dữ liệu kiểm thử chân thực ở dạng CSV, JSON, SQL hoặc script Python. Công cụ này hữu ích cho bộ dữ liệu giả, bản demo, nạp dữ liệu khởi tạo cho cơ sở dữ liệu, QA và làm sạch dữ liệu, vì bạn có thể xác định cột, số lượng dòng và các ràng buộc để tạo ra bản ghi mẫu thuyết phục.

Thực hiện cohort-analysis cho các chỉ số giữ chân người dùng, suy giảm mức độ tương tác và mức độ chấp nhận tính năng theo từng cohort. Skill cohort-analysis này được thiết kế cho các quy trình Data Analysis cần xác thực dữ liệu, tính toán, trực quan hóa và rút ra insight rõ ràng từ dữ liệu hành vi người dùng có cấu trúc.

Dùng skill huggingface-datasets cho các quy trình với Hugging Face Dataset Viewer API để xác thực dataset, xử lý split, xem trước và phân trang các hàng, tìm kiếm văn bản, áp dụng bộ lọc, và lấy liên kết parquet hoặc thống kê. Đây là hướng dẫn thực dụng về huggingface-datasets cho việc khám phá dataset chỉ đọc.

sarif-parsing là một skill hậu quét dùng để đọc, lọc, khử trùng lặp, tóm tắt và chuyển đổi kết quả SARIF 2.1.0 từ các công cụ như CodeQL và Semgrep. Hãy dùng khi bạn đã có đầu ra quét và cần phân tích rõ ràng, tổng hợp hoặc chuyển đổi sẵn sàng cho CI/CD. Skill này không dùng để chạy quét.

interpreting-culture-index giúp diễn giải các khảo sát Culture Index, bản xuất hồ sơ và các ghi chú liên quan đến tuyển dụng hoặc coaching. Hãy dùng skill interpreting-culture-index này cho đánh giá độ phù hợp vai trò, động lực đội nhóm, nguy cơ kiệt sức, tóm tắt trao đổi ứng viên, kế hoạch onboarding và hòa giải xung đột. Skill này nhấn mạnh cách đọc tương đối theo mũi tên, kiểm tra anti-pattern và đầu ra thực tiễn cho phân tích dữ liệu cùng hỗ trợ ra quyết định.

plugin-forge hỗ trợ tác giả plugin Claude Code dựng khung cấu trúc plugin, quản lý `plugin.json` và metadata marketplace, thêm thành phần như commands hoặc skills, kiểm thử cục bộ và giữ đồng bộ phiên bản bằng các script trợ giúp cùng tài liệu tham chiếu quy trình đi kèm.

Skill openapi-to-typescript giúp bạn chuyển đặc tả OpenAPI 3.0 ở định dạng JSON hoặc YAML thành interface TypeScript, kiểu request/response cho endpoint và runtime type guard. Phù hợp khi bạn đã có API spec hợp lệ và muốn một quy trình có cấu trúc để kiểm tra, sinh mã và lưu đầu ra như `types/api.ts`.

vega là một skill tạo biểu đồ giúp biến dữ liệu có cấu trúc thành các trực quan hóa tương tác, dựa trên dữ liệu bằng Vega-Lite trong hầu hết trường hợp và Vega cho bố cục nâng cao. Dùng nó cho các biểu đồ cột, đường, phân tán, heatmap, vùng, stacked và đa chuỗi khi bạn có các trường dữ liệu thực và cần các đặc tả JSON hợp lệ.

canvas tạo sơ đồ JSON Canvas với bố cục tự do và tọa độ x/y rõ ràng. Hãy dùng nó cho mind map, knowledge graph, concept map, bảng kế hoạch và các quy trình sơ đồ hóa khác khi bố cục không gian quan trọng hơn thứ tự. Đây không phải lựa chọn phù hợp cho luồng quy trình hay biểu đồ dữ liệu. Hãy dùng kỹ năng canvas khi bạn cần các node có thể chỉnh sửa, liên kết và bố cục có cấu trúc.

obsidian-bases giúp tạo và chỉnh sửa các tệp Obsidian `.base` hợp lệ với YAML views, filters, formulas, properties và summaries. Phù hợp nhất cho quy trình Knowledge Base khi bạn cần các chế độ xem dạng bảng, thẻ, danh sách hoặc bản đồ mà không phải đoán mò schema quá nhiều.

json-canvas giúp agent tạo và chỉnh sửa các tệp .canvas hợp lệ cho Obsidian và các ứng dụng JSON Canvas khác. Hãy dùng kỹ năng này để tạo node, edge, group, vị trí và thứ tự lớp đúng cấu trúc cho mind map, flowchart và các quy trình vẽ sơ đồ gọn nhẹ.

veo-3.2-prompter là skill thiết kế prompt cho các quy trình Google Veo 3.x. Skill này giúp chuyển tài sản đầu vào pha trộn và ý định còn thô thành prompt JSON có cấu trúc, kèm ánh xạ vai trò tham chiếu, tham số được khuyến nghị và hướng dẫn thực tế về cài đặt, cách dùng cũng như cách viết prompt sẵn sàng cho Veo.

seedance-2.0-prompter giúp chuyển các tư liệu đa phương thức của Seedance 2.0 thành prompt có cấu trúc, với vai trò rõ ràng, cú pháp `@asset` và mẫu có thể tái sử dụng cho cài đặt, thiết lập và sử dụng thực tế.

read-file giúp tác nhân đọc và kiểm tra các file CSV, JSON, Parquet, Avro, Excel, SQLite, file không gian địa lý hoặc URL từ xa bằng DuckDB. Dùng nó để xem trước vài dòng, kiểm tra schema, phân tích dữ liệu và trả lời câu hỏi “trong file này có gì”. Phù hợp nhất cho việc dùng read-file với dữ liệu thực tế, không phải mã nguồn.

Skill query chạy các truy vấn DuckDB trên một cơ sở dữ liệu đã gắn vào hoặc trực tiếp trên các tệp. Nó chấp nhận SQL hoặc câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ chế độ session và ad-hoc, và hữu ích cho phân tích dữ liệu, kiểm tra nhanh, cũng như công việc truy vấn lặp lại với DuckDB Friendly SQL.

firecrawl-search là skill nghiên cứu web giúp tìm nguồn, chạy tìm kiếm có cấu trúc và tùy chọn trích xuất toàn bộ nội dung trang dưới dạng JSON bằng Firecrawl CLI.

firecrawl-map giúp agent khám phá và liệt kê URL trên một website, với các tùy chọn lọc tìm kiếm, giới hạn, xuất JSON, chế độ sitemap và kiểm soát subdomain trước khi scrape hoặc crawl sâu hơn.

tavily-search là một skill nghiên cứu web dùng Tavily CLI để trả về kết quả tìm kiếm có cấu trúc cho AI agent, gồm đoạn trích, tín hiệu độ liên quan và metadata. Skill hỗ trợ lọc theo domain, khoảng thời gian và độ sâu tìm kiếm nâng cao, phù hợp cho việc tìm nguồn mới nhất và các quy trình nghiên cứu web có định hướng.

paperzilla là một skill dùng qua chat và CLI để làm việc với các dự án Paperzilla, các đề xuất, canonical papers, bản tóm tắt markdown, phản hồi và xuất feed. Hãy dùng khi bạn cần truy cập trực tiếp dữ liệu Paperzilla cho Nghiên cứu Học thuật, chứ không chỉ một bản tóm tắt chung chung. Skill này hỗ trợ các tác vụ sử dụng paperzilla, hướng dẫn paperzilla, và đầu ra có cấu trúc.

database-lookup giúp định tuyến câu hỏi nghiên cứu đến đúng API cơ sở dữ liệu công khai và trả về JSON thô, kèm tên các cơ sở dữ liệu nguồn. Hãy dùng nó cho hợp chất, gen, protein, biến thể, thử nghiệm lâm sàng, bằng sáng chế, dữ liệu môi trường hoặc chỉ số kinh tế khi bạn cần một hướng dẫn tra cứu cơ sở dữ liệu thay vì một bản tóm tắt web chung chung.