com um clique
ai-multi-agent-system
ai-multi-agent-system contém 18 skills coletadas de radif-ru, com cobertura ocupacional por repositório e páginas de detalhe dentro do site.
Skills neste repositório
Планирование регулярных задач по расписанию. Триггер — «напоминай мне каждый день», «проверяй почту по будням в 9 утра», «каждый час делай сводку», «запланируй задачу».
Дисциплина отладки: стоп-линия при сбое, воспроизводящий тест до фикса, первопричина вместо симптома, минимальная правка, защита от регрессии.
Git-дисциплина проекта: ветки feature/<NN>-<name>, Conventional Commits на русском, ритуал задачи, зелёные pytest+flake8 до коммита, секреты не коммитим.
Как добавлять и менять скиллы/промпты ассистента в .agents/: формат SKILL.md, каталог scripts/, зеркала (.claude, AGENTS.md, README) и проверка check_agents_sync.py.
Разбор входящей почты (Яндекс, Gmail) из чата: список писем, чтение по uid, классификация и структурированный отчёт. Триггер — «какие письма», «разбери почту», «что нового на почте».
Автоматизация без ИИ: детерминированное и повторяемое — скриптом/CI-гейтом, а не ИИ и не глазами; ИИ остаётся для суждений.
Ревью PR/MR: чек-лист (хирургичность, тесты, async, безопасность, доки), исходы approve/reject, запрет апрува при красном CI.
Подготовка pull request (GitHub) / merge request (GitLab): ветка, атомарные коммиты, тело PR, зелёные проверки, merge только пользователем.
Загружай первым: границы слоёв (адаптер→core→executor→tools/services), JSON-only цикл, local-first, sqlite-vec, без новой архитектуры без согласования; указатель на остальные скиллы.
Дисциплина документации: только относительные пути, синхронизация ссылок через grep, doc-before-code, закрытые спринты не трогаем, источник истины — код.
Дисциплина ошибок: ловим ожидаемые исключения (LLMError/ToolError/TimeoutError), нет необработанных, пользователю — человеческое сообщение, stacktrace только в лог.
Async-дисциплина проекта: весь I/O через await, никаких requests/time.sleep, синхронные либы через asyncio.to_thread, общие клиенты.
Защита LLM-системы: InputSanitizer на входе, ResponseSanitizer на выходе, FileIdMapper для путей, allowlist опасных tools (secure by default).
Дисциплина тестов проекта: pytest + asyncio, моки внешних систем, без сети, тест на новое поведение, целевое покрытие.
Шпаргалка по Bash/Linux: команды, операторы, перенаправления, обработка ошибок. Триггер — задачи на macOS/Linux про работу в терминале, сборку конвейеров, скрипты.
Защищённое (defensive) написание Bash-скриптов для production: strict mode, безопасный парсинг аргументов, валидация ввода, корректная очистка ресурсов. Триггер — задачи на CI/CD, ops-скрипты, hardening.
Правила выбора между OCR (ocr_image) и Vision (describe_image) для обработки изображений. Триггер — пользователь загружает изображение с текстом или просит прочитать текст с фото.
Получает текущую погоду, прогноз, температуру и осадки для города/локации через wttr.in. Триггер — запросы про погоду, дождь, прогноз на день/неделю, планирование поездки.