skill-personalizer
О программе
Этот навык проводит аудит и адаптирует навыки Агента под конкретную среду пользователя, инструменты и рабочие процессы. Он используется для исправления некорректных триггеров, снижения шума и согласования навыков с личными каталогами, привычками и историей сессий. Цель — оптимизировать навык для индивидуального использования, а не для публичной портативности.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add hqhq1025/skill-optimizer -a claude-code/plugin add https://github.com/hqhq1025/skill-optimizergit clone https://github.com/hqhq1025/skill-optimizer.git ~/.claude/skills/skill-personalizerСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Skill Personalizer
Overview
Audit and tune a skill for one user's real environment. The goal is not public portability; it is better triggering, less friction, and stronger fit with the user's actual tools, paths, style, and recurring tasks.
When To Use
- A user installs a skill from GitHub or creates one from scratch and wants it to fit their setup.
- A skill undertriggers, overtriggers, asks unnecessary questions, or misses the user's preferred workflow.
- A user asks whether an existing skill is good, broken, noisy, too long, conflicting, or worth keeping.
- Local paths, aliases, memories, CLIs, MCP tools, or repo conventions should be reflected in the skill.
Do not use when preparing a skill for public release; use skill-generalizer for that.
Workflow
- Inspect the target skill, installed copies, local memories, and real session evidence when available.
- Run the audit checks in audit-rubric.md when quality, trigger fit, or retention is unclear.
- Identify the user's recurring phrasing, expected autonomy level, tools, directories, and verification habits.
- Compare the skill's trigger conditions against real user requests that should or should not load it.
- Edit only the target skill and bundled resources needed for personalization.
- Add concrete local defaults, preferred commands, safety boundaries, and verification steps.
- Preserve useful upstream behavior; document any intentional local divergence.
- Validate with realistic prompts and a frontmatter/layout check.
Personalization Rules
- Personal details are allowed only if they improve this user's future execution.
- Do not add brittle fallbacks that hide broken local setup.
- Prefer real local evidence over generic best practices.
- Keep trigger descriptions broad enough to catch the user's natural phrasing.
- If editing an installed third-party skill, avoid changing upstream attribution or license text.
References
Read audit-rubric.md for the diagnostic pass inherited from the original optimizer.
Read personalization-rubric.md for local defaults, session evidence, and validation scenarios.
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
