Выпущен пакет навыков для разработки расширений Chrome с открытым исходным кодом
Разработчик выпустил пакет навыков для AI-агента с открытым исходным кодом, который инкапсулирует четырёхлетний опыт разработки расширений для Chrome. Пакет решает распространённые проблемы, такие как разрозненная документация, запутанные разрешения, отладка в нескольких контекстах и бесполезные отказы от Web Store.
Включённые навыки
- Создание каркаса с WXT
- Разработка функций с автоматическим определением фреймворка
- Генерация манифеста с минимальными разрешениями
- Аудит безопасности
- Тестирование (с учётом того, что расширения не могут работать в headless-режиме)
- Генерация ресурсов
- Публикация с CI/CD
- Миграция с MV2 на MV3
Навык анализа безопасности специально выявляет проблемы, такие как innerHTML с ненадёжными данными, отсутствие проверки отправителя, жёстко заданные API-ключи и слишком широкие разрешения — проблемы, которые могут привести к отказу от Web Store или компрометации безопасности пользователей.
Совместимость и установка
Навыки работают с Claude Code, Cursor, Windsurf, Copilot, Cline, Aider и любыми другими инструментами AI-кодирования, поддерживающими навыки. Установка осуществляется через:
npx skills add quangpl/browser-extension-skillsПакет лицензирован по MIT и включает полную документацию с примерами кода и подробным разбором каждого навыка на extensionbooster.com/skills.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Logseq Brain v0.6.0: Плагин постоянной памяти для Claude Code добавляет журнал путешествий и чтение по разделам
Logseq Brain v0.6.0 добавляет журнал операций, чтение с выборкой разделов для экономии токенов и прогрессивное раскрытие файлов навыков.
Переработанная реализация кода Claude с открытым исходным кодом, адаптированная для совместимости с локальными моделями.
Разработчик исправил реализацию открытого кода Claude Code для работы с Ollama и локальными моделями, удалив жёсткие зависимости от клиента Anthropic. Теперь CLI автоматически определяет провайдеров по именам моделей и переменным окружения.
Torrix: Наблюдаемость LLM с самостоятельным хостингом без Postgres или Redis
Torrix — это инструмент observability для LLM, работающий как один Docker-контейнер с SQLite. Установка через docker compose up; логирование вызовов LLM через HTTP-прокси или SDK: токены, стоимость, задержка, полные трассировки, маскировка PII, прогнозирование затрат.
Стирлинг-8B: Интерпретируемая языковая модель с атрибуцией на уровне токенов
Guide Labs выпустила Steerling-8B — языковую модель с 8 миллиардами параметров, обученную на 1,35 триллиона токенов, которая может отслеживать любой сгенерированный токен до исходного контекста, понятных человеку концепций и источников обучающих данных. Модель демонстрирует конкурентоспособную производительность по сравнению с моделями, обученными на 2–7× большем объёме данных.