Реестр AbsolutelySkilled пополнился 156 готовыми к использованию навыками для Claude Code.

AbsolutelySkilled — это реестр структурированных модулей навыков для Claude Code, который решает проблему отсутствия постоянных знаний между сессиями. Вместо того чтобы каждый раз начинать с нуля, вы устанавливаете навыки один раз, и они направляют поведение Claude Code во всех будущих сессиях.
Как работают навыки
Каждый навык представляет собой файл SKILL.md, содержащий структурированные знания, которые Claude Code загружает при срабатывании. Это не просто подсказки — они включают:
- Условия запуска
- Справочные файлы
- Оценки (10–15 тестовых случаев на навык)
- Антипаттерны
Примечательные навыки
Реестр включает 156 навыков, охватывающих:
- Проектирование систем
- Docker и Kubernetes
- React и Next.js
- PostgreSQL
- Проверку безопасности
- Техническое письмо
- Мастерство SEO
Ключевые навыки в фокусе
Superhuman
Этот навык переосмысливает жизненный цикл разработки для ограничений ИИ с помощью:
- Разложения работы на подзадачи в виде графа зависимостей (DAG)
- Параллельного выполнения независимых задач через под-агентов
- Принудительного TDD на каждом шаге с циклами проверки
- Постоянного файла
board.md, сохраняющегося между сессиями и сбросами контекста - 7-этапного рабочего процесса: ПРИЁМ → РАЗЛОЖЕНИЕ → ОБНАРУЖЕНИЕ → ПЛАНИРОВАНИЕ → ВЫПОЛНЕНИЕ → ПРОВЕРКА → СХОДИМОСТЬ
Second Brain
Постоянная система памяти с индексированием по тегам, включающая:
- Каталог
~/.memory/, сохраняющийся во ВСЕХ проектах и сессиях - Потолок в 100 строк для эффективности контекста
- Навигацию по графу с вики-ссылками
- Автоматическое предложение выводов после сложных задач
Установка
Установите отдельные навыки:
npx skills add AbsolutelySkilled/AbsolutelySkilled --skill superhuman
Или добавьте всё сразу:
npx skills add AbsolutelySkilled/AbsolutelySkilled -g
Проект доступен на GitHub по адресу https://github.com/AbsolutelySkilled/AbsolutelySkilled, и создатель ищет отзывы о формате навыков и предложения по дополнительным навыкам.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Профилировщик затрат на LLM: инструмент с открытым исходным кодом отслеживает расходы на API, чтобы обосновать использование локальных моделей.
LLM Cost Profiler — это инструмент на Python, который отслеживает каждый API-вызов к OpenAI/Anthropic, показывая, на что именно и сколько вы тратите. Он выявляет задачи, стоимость которых завышена относительно их сложности, предоставляя конкретные суммы в долларах для обоснования перехода на локальные модели.

EvalShift: CLI с открытым исходным кодом для обнаружения регрессий LLM при миграции моделей
EvalShift — это CLI-инструмент на Python с открытым исходным кодом (лицензия MIT), который сравнивает выходные данные исходной и целевой LLM по запросам, агентам и рабочим процессам вызова инструментов, генерируя локальный HTML-отчет о регрессии.

Многооператорный Claude Code: Архитектура на основе хаба для многопользовательских сеансов
Хаб-ориентированная настройка Claude Code позволяет нескольким людям подключаться к одному сеансу, направлять подзадачи между репозиториями и запускать headless-агенты в контейнерах Docker.

Каркас Scaffold решает проблемы с памятью кода и рабочими процессами Claude
Scaffold — это 17-навыковый фреймворк для Claude Code, который обеспечивает постоянную память, принудительное принятие решений и контрольные точки рабочих процессов. Он использует 3-уровневую систему маршрутизации моделей для экономии токенов и может быть установлен через меню плагинов Claude Code.