Best Skills (2026)
Ha ezen az oldalon található linken iratkozol fel, akkor jutalékot kaphatunk — ez nem befolyásolja az értékeléseinket.
Nyomon követtük, teszteltük és összehasonlítottuk az összes Skills eszközt az Agent Pantheonon, hogy rangsoroljuk a 10 legjobbat 2026-re. Alább a szűkített lista a véleményünkkel mindegyikről, majd a teljes, kereshető katalógus.
Skills számokban
Árstruktúra
Best Skills (2026)
- 1
Manage Headers (Grade A)Biztonsági tesztekkel ellenőrzött fejlesztői készség a Claude AI-hoz. Grade A. Ellenőrzi és konfigurálja a Power Pages oldal által a böngészőknek küldött biztonsági fejléceket — Tartalom Biztonsági Szabályzat, keret- és kattintásvédelem - 2
Using Git Worktrees (Grade A)Biztonsági teszteknek alávetett adat-ai képesség a Claude AI-hoz. Grade A. Használja, amikor elkülönülést igénylő funkcionális munkát kezd el, vagy mielőtt végrehajtaná a megvalósítási terveket - elkülönített git munkaterületet hoz létre - 3
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)Biztonsági tesztelt adat-ai készség a Claude AI-nek. Osztálya A. GA4 BigQuery -kiviteli szintaxis referencia – komplett mezőnévtár, szöveges struktúrák, számítási minták és teljesítményi tippek - 4
Meta Capi (Grade A)Biztonságban ellenőrzött adat-ai készség a Claude számára. A+ minőség. A Meta Váltási API (CAPI) beállítási referencia — architektúra, eseménytípusok, ügyfélinformációk hashelése, duplikáció megszüntetése, példaalapú implementációk, AEM - 5
Callees (Grade A)Biztonságigazolt fejlesztési készség Claude AI-hez. Osztályzat: A. Lista abból, amit egy metódus/művelet hív (hívási grafikus direkt) - 6
Test Module Name (Grade A)Biztonsági tesztelésű adat-ai készség a Claude AI-hez. Grade A. Nevezze el a Haskell tesztparaméter-modulokat a tesztelt modul neve alapján Spec suffixszel ugyanabban a névterületben. Használja, ha Haskell tesztparaméter-modulokat ír vagy felülvizsgál - 7
Board Of Directors (Grade A)Biztonságtesztelt adat-készség a Claude AI-hez. Osztályzat A. Szimuláljon egy 5 tagú szakértői bizottság tanácskozását a fontos döntésekhez. használja, amikor a tervezéseket, rendszerépítési választásokat, funkciótervezést vagy bármilyen döntést értékelnek, amely igényli a több szempontból szakmailag elemzett véleményeket. - 8
Advpl Mvc Avancado (Grade A)Biztonságpróba által tesztelt fejlesztési kompetencia Claude AI-hez. Általános osztályozás A. - 9
Advpl Fundamentals (Grade A)Biztonsági tesztelt fejlesztési készség Claude AI-hez. Általános osztályzat. Alapelvek ADVPL/TLPP - a magyar notáció (c/n/d/l/a/o/b/x/u), névkonvenció, lokális és globális értékterületek, 10 karakteres nevek korlátozása .p - 10WWorkflow Engine (Grade A)Biztonsági szempontból tesztelt devops készség a Claude AI számára. Grade A. **SEGÉDKÉSZSÉG** — Gépek által olvasható munkafolyamat DAG a többszintű ügynök folyamatláncához. Definiálja a csomópont típusokat, él feltételeket, kapukat és fan-out mintákat.
Manage Headers (Grade A)
Biztonsági tesztekkel ellenőrzött fejlesztői készség a Claude AI-hoz. Grade A. Ellenőrzi és konfigurálja a Power Pages oldal által a böngészőknek küldött biztonsági fejléceket — Tartalom Biztonsági Szabályzat, keret- és kattintásvédelem
A Manage Headers (Grade A) egy biztonsági tesztekkel ellenőrzött fejlesztői készség a Claude AI-hoz. Azért készült, hogy ellenőrizze és konfigurálja a Power Pages oldal által a böngészőknek küldött biztonsági fejléceket, beleértve a Tartalom Biztonsági Szabályzatot, a keret- és kattintásvédelmet, az eredetközi megosztást, a cookie viselkedést és a kapcsolódó oldalbeállításokat. A készség azonosítja a hiányosságokat és végigvezeti a felhasználót a javításokon, ami hasznos olyan feladatokhoz, mint a fejlécek áttekintése, a CSP hibák javítása, az eredetközi hozzáférés szabályozása, a cookie beállítások megerősítése vagy annak ellenőrzése, hogy a böngésző beállításai biztonságosak-e. Alkalmas arra, ha a felhasználó különböző biztonsággal kapcsolatos célokat szeretne elérni anélkül, hogy kifejezetten 'biztonsági fejléceket' említené.
- Ellenőrzi a jelenlegi biztonsági fejléceket
- Konfigurálja a Tartalom Biztonsági Szabályzatot
- Engedélyezi a keret- és kattintásvédelmet
- Kezeli az eredetközi megosztást és a cookie viselkedést
Using Git Worktrees (Grade A)
Biztonsági teszteknek alávetett adat-ai képesség a Claude AI-hoz. Grade A. Használja, amikor elkülönülést igénylő funkcionális munkát kezd el, vagy mielőtt végrehajtaná a megvalósítási terveket - elkülönített git munkaterületet hoz létre
Használjon, amikor új funkciófejlesztésre készül, amely elszigetelésre van szükség a jelenlegi munkaterületről vagy az implementációs tervek elvégzése előtt. Ez a szaktudás izolált Git munkaterületeket hoz létre okos directory választással és biztonsági ellenőrzéssel. A Git munkaterületek izolált munkaterületeket alkotnak ugyanahhoz a repositoryhoz, amelyek lehetővé teszik, hogy több ágat egyidejűleg végezzenek el anélkül, hogy a közöttük váltanának. A központi elven alapuló eljárása az okos directory választás és a biztonsági ellenőrzés garantálja a megbízható izolációs szintet. A directory választás folyamata a következő lépéseket tartalmazza: 1. Ellenőrizze a prioritási sorrendben lévő direktóriumok jelenlétét: titkos „.worktrees” direktórium, majd a „worktrees” direktórium. Ha megtalálják, használják azt. 2. ellenőrizze, hogy van-e prefikció egy munkaterületi direktóriumra a „CLAUDE.md” fájlban. 3. Ha nincs direktórium, és a CLAUDE.md prefikció nem található meg, kérdezze meg a felhasználót, hogy válasszon egy direktóriumot. A biztonságigazolás lépés kritikus és annak kiemelt fontosságú, hogy ellenőrizzük, a választott mappát Git figyelmen kívül hagyja-e. Ha nem, az adattár felvétele után a „gitignore“-fájlba írja be az adott mappát és megtesz a változásokat. A létrehozási lépések tartalmazzák: 1. A projektnév azonosítása és a worktree teljes címe megjelenítése. 2. A worktree létrehozása új ággal. 3. A projektbeállítás indítása, amely automatikusan észleli és hajtja végre a megfelelő beállítási parancsokat (például függőségek telepítése) az adott projekttípustól függően (Node.js, Rust, Python vagy Go). 4. Tisztességes alapértékek ellenőrzése vizsgálatok futtatásával. Ha a vizsgálatok meghiúsulnak, jelenteni a kudarcokat és megkérdezni, hogy továbbra is folytasson-e vagy vizsgálódjon. 5. A worktree helyének és készenléti állapotának bejelentése az egyedi jelölés megvalósításához.
- Elkülönített munkaterület létrehozása
- Okos könyvtárkiválasztás
- Biztonsági ellenőrzés
- Automatizált projektbeállítás
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)
Biztonsági tesztelt adat-ai készség a Claude AI-nek. Osztálya A. GA4 BigQuery -kiviteli szintaxis referencia – komplett mezőnévtár, szöveges struktúrák, számítási minták és teljesítményi tippek
A GA4 BigQuery -kiviteli szintaxis referencia egy biztonsági tesztelt adat-ai készség a Claude AI-nek. Széleskörű mezőnévtári referenciaval szállítja a szöveges struktúrákat, a számítási mintákat, valamint a teljesítményi tippeket a Google Analytics 4 BigQuery -kiviteli szintaxisnak. A szolgáltatás segít a felhasználóknak, hogy megértsék a GA4 -kiviteli szintaxist, az adatokat helyesen megíró SQL -kifejezéseket használják a BigQuery -ben a GA4 -adatbázis ellen, és a teljesítményre vonatkozó gyakorlati ajánlásokat kövessék.
- Teljes mezőnévtári referencia
- Szöveges struktúrák
- Számítási minták
- Teljesítményi tippek
- Készenléti SQL példák
Meta Capi (Grade A)
Biztonságban ellenőrzött adat-ai készség a Claude számára. A+ minőség. A Meta Váltási API (CAPI) beállítási referencia — architektúra, eseménytípusok, ügyfélinformációk hashelése, duplikáció megszüntetése, példaalapú implementációk, AEM
A Meta Capi egy biztonságban ellenőrzött data-ai készség a Claude számára, amelyet a Meta Converter API (CAPI) számára való beállítási referenciaként nyújt. Az architektúra, az eseménytípusok, a ügyfélinformációs hashelés, a duplikáció megszüntetése, példaalapú implementációk és Az aggregate Event Measurement. A szerszám segít a felhasználókban a CAPI megfelelő megvalósítását, az eseménytracketelési problémák elhárítását, a Event Match Quality javítását és a deduplikációs konfigurálását. Kínál pontos válaszokat egyszerre használásra kész kódokkal és használhatja a Cogny MCP eszközöket, hogy az ügyfél konfigurációit vizsgálja és olyan hivatkozásokat adjon, amelyek a kontextusban van.
- CAPI architektúra áttekintése
- Eseménytípus paraméterek
- Ügyfél információs hashelés
- Duplikálási stratégiák
- Aggregált esemény mérés
- Node.js példaalapú implementáció
Callees (Grade A)
Biztonságigazolt fejlesztési készség Claude AI-hez. Osztályzat: A. Lista abból, amit egy metódus/művelet hív (hívási grafikus direkt)
A Callees (Osztályzat: A) egy biztonságigazolt fejlesztési készség Claude AI-hez. Kimutatja, hogy milyen metódusokat vagy műveleteket hív egy adott, metódus vagy művelet. A készség hasznos azon metódusok függőségeinek megjelölésében, mielőtt kiemelné vagy átmásolná őket, annak azonosításában, hogy melyeket korlátozott vagy lejáró metódusokat használnak, vagy a refaktorálás hatásának előrejelzésében. Információt is szolgáltat az elérkező metódusról (például a metódus neve, soronkénti szám, hívási típus, native ERP, korlátozott, felhasználói metódus vagy külső). Az /plugadvpl:callees használatával a felhasználó beadhassa az illető művelet nevét annak megtudakolásának érdekében, hogy ki melyeket hívják, azzal a lehetőséggel, hogy a kimenet formázásának opciókat adnak. Ez a készség a plugadvpl eszközkészlet része. Ez a készség hasznos hozzáadása Claude AI fejlesztési képességeihez, alapvető nézetet nyújtva a kódálishoz.
- Direkt hívási grafikus listázás
- Metódushívási típus azonosítása (native ERP, korlátozott, felhasználói metódus, külső)
- Hívási hely információ (soronkénti sor)
- Mellékösszeggel a kimeneti formátumok támogatása (pl. Markdown)
Test Module Name (Grade A)
Biztonsági tesztelésű adat-ai készség a Claude AI-hez. Grade A. Nevezze el a Haskell tesztparaméter-modulokat a tesztelt modul neve alapján Spec suffixszel ugyanabban a névterületben. Használja, ha Haskell tesztparaméter-modulokat ír vagy felülvizsgál
Nevezze el a Haskell tesztparaméter-modulokat a tesztelt modul neve alapján Spec suffixszel ugyanabban a névterületben. Ezáltal egyértelműen elválaszthatók a könyvtár és a teszt könyvtárak, ami megkönnyíti a függőségek és a modulok közötti kapcsolatok azonosítását. Különösen hasznos ez a bevált gyakorlat, ha Haskell tesztparaméter-modulneveket ír vagy felülvizsgál, vagy teszt fájl szervezést végez. Például egy Env.TypeSpec nevű tesztparaméter-modulnak ugyanabban a névterületben kell lennie, mint a tesztelt modulnak, az Env.Type-nak. Ez biztosítja, hogy a modulok közötti kapcsolatok egyértelműek legyenek, különösen hasznos azoknál a moduloknál, amelyek összetett viselkedést mutatnak, mint például azok, amelyek több modulton múlnak, vagy nincsenek függőségek bizonyos modulokra.
- Tesztparaméter-modulneveket javasol a tesztelt modul alapján
- Hozzáfűzi a 'Spec' sztringet a modulnévhez
- Ugyanabban a névterületben, mint a tesztelt modul
Board Of Directors (Grade A)
Biztonságtesztelt adat-készség a Claude AI-hez. Osztályzat A. Szimuláljon egy 5 tagú szakértői bizottság tanácskozását a fontos döntésekhez. használja, amikor a tervezéseket, rendszerépítési választásokat, funkciótervezést vagy bármilyen döntést értékelnek, amely igényli a több szempontból szakmailag elemzett véleményeket.
A Board of Directors képesség egy 5 tagú szakértői bizottság tanácskozását szimuláló érték. Értékel mindent, kezdve tervezetekkel, rendszerépítési választásokkal, funkciótervektől vagy bármilyen döntéstől, amely szükségessé teszi a több szempontú szakmailag elemzett véleményekhez vezető tanácskozást. A bizottság öt taggal rendelkezik: Fő Architekta (FöArch), Fő termékszövetségi Tisztviselő (FöTerm), Fő Biztonsági Tisztviselő (FöBiz), Fő Műveleti Tisztviselő (FöMüvelet), és a Fő Tapasztalatok Tisztviselő (FöTapasz). Minden irányító területi szaktudás hozzáadásával viszont bírálja más tagok véleményét. A tanácskozási folyamat részben az egyéni értékelések, a taggyűlési viták és a végeredményben a konszenzusra irányuló szavazat.
- Szimulál egy 5 tagú szakértői bizottságot
- Egyéni értékelések mind az egyes tagok szerint
- Tárgyalás és cáfolás a taggyűlésen
- Végeredményben konszenzusépítés
- Roli-alapú értékelés (FöArch, FöTerm, FöBiz, FöMüvelet, FöTapasz)
Advpl Mvc Avancado (Grade A)
Biztonságpróba által tesztelt fejlesztési kompetencia Claude AI-hez. Általános osztályozás A.
A Advpl Mvc Avancado (Grade A) egy biztonságpróba által tesztelt fejlesztési kompetencia Claude AI számára. Tervezve a standard MVC padrão (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU) egyszinesítésére az MVC gridek, addTrigger em cascata, illetve validációk hozzadása és az eredeti mezők megőrzése mellett. Használható a routine MVC TOTVS egysinesíttetése Ponto de Entrada (A300STRU, MA440STRU, stb.) használatával és a validação cruzada keresztgépesítése valamint cálculo fiscal, a edição bloquézése támadható a status do registro mestre. Továbbá matematikai integrálás MATXFIS, a MsNewGetDados refactoring és a custom fields hozzáadása támogatott.
- Standard MVC rutinok egysineséte Ponto de Entrada (PE) révén.
- Custom grids és triggers hozzáadása a standard kijelzőkhez.
- Specifikus üzleti logika és validációk végrehajtása.
- Támogatás több TOTVS modulhoz (pl. MATA010, MATA070, MATA440).
Advpl Fundamentals (Grade A)
Biztonsági tesztelt fejlesztési készség Claude AI-hez. Általános osztályzat. Alapelvek ADVPL/TLPP - a magyar notáció (c/n/d/l/a/o/b/x/u), névkonvenció, lokális és globális értékterületek, 10 karakteres nevek korlátozása .p
Az AdvPL Fundamentals (Grade A) egy biztonsági teszteknek alávetett fejlesztői képesség a Claude AI számára. Az ADVPL/TLPP alapjait öleli fel, beleértve a magyar jelölési módszert, a névkonvenciót, a helyi és globális hatóköröket, valamint a névhossz-korlátokat. Az ADVPL (Advanced Protheus Language) és annak utódja, a TLPP saját tulajdonú nyelvek, amelyek a Clipper/xBase-ből származnak. Erős konvenciókkal rendelkeznek, amelyek nem opcionálisak a magas minőségű Protheus kódban. Ez a képesség elengedhetetlen a Protheus fejlesztők számára, különösen akkor, amikor változókat és függvényeket hoznak létre vagy refaktorálnak. A képzés felhívja a figyelmet az olyan gyakori csapdákra, mint a klasszikus ADVPL csendes hibája, ahol egy változó neve 10 karakterre truncateálódik, és a változók megfelelő hatókörének használatának fontossága. Bemutatja, hogy mikor célszerű helyi, statikus, privát és nyilvános változókat használni, beleértve azok láthatóságára és élettartamára vonatkozó szabályokat. A képzés gyakorlati útmutatót nyújt a fejlesztőknek, hogy elkerüljék a gyakori hibákat és fejlesszék ADVPL/TLPP kódolási készségeiket.
- A magyar notáció
- Névkonvenció
- Lokális/Static/Private/Public értékterületek
- 10 karakteres korlát a .prw/.prx fájlok esetén
Workflow Engine (Grade A)
Biztonsági szempontból tesztelt devops készség a Claude AI számára. Grade A. **SEGÉDKÉSZSÉG** — Gépek által olvasható munkafolyamat DAG a többszintű ügynök folyamatláncához. Definiálja a csomópont típusokat, él feltételeket, kapukat és fan-out mintákat.
A Workflow Engine (Grade A) egy segédkészség, amely segít definiálni egy gépek által olvasható munkafolyamat DAG-ot a többszintű ügynök folyamatláncához. Lehetővé teszi a folyamatláncok létrehozását csomópont típusokkal, él feltételekkel, kapukkal és fan-out mintákkal. Ez a készség úgy van tervezve, hogy megfeleljen a Grade A biztonsági szempontból tesztelt környezet követelményeinek, ami arra utal, hogy jól használható egy magas biztonsági követelményű devops környezetben a Claude AI-val.
- Gépek által olvasható munkafolyamat DAG
- Csomópont típus definíciók
- Él feltétel kezelés
- Kapu és fan-out minta támogatás
- Többszintű ügynök folyamatlánc kezelés
Böngészd az összes 967 Skills eszközt
A teljes, kereshető katalógus — valódi felhasználói értékelések alapján rangsorolva.
