Best Навички (2026)

1

Manage Headers (Grade A)

Тестований на безпечність інструмент розробки для Claude AI. Grade A. Перевіряє та конфігурує заголовки безпеки, які сторінка Power Pages відправляє до браузерів — політика безпеки вмісту, захист від фреймінга та клікджекінга

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Manage Headers (Grade A) — це тестований на безпечність інструмент розробки для Claude AI. Він призначений для перевірки та конфігурування заголовків безпеки, які сторінка Power Pages відправляє до браузерів, включаючи політику безпеки вмісту, захист від фреймінга та клікджекінга, спільне використання між походженнями, поведінку файлів cookie та пов'язані налаштування сайту. Інструмент визначає прогалини та проводить користувача через виправлення, що робить його корисним для завдань, таких як перевірка заголовків, виправлення помилок CSP, контроль доступу між походженнями, зміцнення налаштувань файлів cookie або перевірка безпеки налаштувань браузера. Він може бути використаний, коли користувач хоче досягти різних цілей, пов'язаних із безпекою, без конкретного згадування 'заголовків безпеки'.

• Перевіряє поточні заголовки безпеки
• Конфігурує політику безпеки вмісту
• Включає захист від фреймінга та клікджекінга
• Керує спільним використанням між походженнями та поведінкою файлів cookie

2

Using Git Worktrees (Grade A)

Перевірена на безпеку навичка data-ai для Claude AI. Клас A. Використовуйте, коли розпочинаєте розробку функцій, що потребують ізоляції від поточного робочого простору, або перед виконанням плану реалізації – створює ізольовані git worktrees.

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Використовуйте, коли розпочинаєте роботу над функціями, що потребують ізоляції від поточного робочого простору, або перед виконанням плану реалізації. Ця навичка створює ізольовані git worktrees з розумним вибором каталогу та перевіркою безпеки. Git worktrees створюють ізольовані робочі простори, що ділять той самий репозиторій, дозволяючи працювати над кількома гілками одночасно без перемикання. Основний принцип – систематичний вибір каталогу плюс перевірка безпеки, що забезпечує надійну ізоляцію. Процес вибору каталогу складається з таких кроків: 1. Перевірка наявності існуючих каталогів у пріоритетному порядку: прихований каталог ".worktrees", потім каталог "worktrees". Якщо знайдено, використовуйте його. 2. Перевірка наявності переваги для каталогу worktree, вказаної у файлі "CLAUDE.md". 3. Якщо каталог не існує і не знайдено переваги у CLAUDE.md, запросити у користувача вибір каталогу. Крок перевірки безпеки критичний і включає перевірку того, чи вибраний каталог ігнорується Git. Якщо ні – навичка додасть його до файлу ".gitignore" й зафіксує зміни. Кроки створення: 1. Виявлення назви проєкту й створення повного шляху для worktree. 2. Створення worktree з новою гілкою. 3. Запуск налаштування проєкту, яке автоматично виявляє й виконує відповідні команди налаштування (наприклад, встановлення залежностей) на основі типу проєкту (Node.js, Rust, Python або Go). 4. Перевірка чистого базового стану, виконуючи тести. Якщо тести не проходять, повідомляйте про помилки й запитайте, чи продовжити або розслідувати. 5. Повідомлення про місцезнаходження worktree і його готовність до реалізації функції.

• Створення ізольованого робочого простору
• Розумний вибір каталогу
• Перевірка безпеки
• Автоматичне налаштування проєкту

3

Ga4 Bigquery Schema (Grade A)

Бережно перевірений дані-технологічний навичок для системи AI Claude. Атестовано вищою оцінкою «А». Встановлення структури експорту схеми GA4 в BigQuery - повний перелік полів, вкладені структури, шаблони запитів та поради щодо виконання.

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Встановлення структури експорту схеми GA4 в BigQuery — це добре перевірений дані-технологічна навичка для системи AI Claude. Він надає повний перелік полів, вкладених структур, шаблонів запитів та порад щодо виконання для експорту схеми Google Analytics 4 в BigQuery. Нова інструмент допомагає користувачам розуміти встановлення структури експорту GA4, писати правильні запитів SQL BigQuery щодо даних GA4 та дотримуватися рекомендацій щодо виконання найкращих практик.

• Повний перелік поліів
• Вкладені структури
• Шаблони запитів
• Поради щодо виконання
• Підготовлені для використання приклади запитів SQL

4

Meta Capi (Grade A)

Тестований на безпеку інструмент даних та штучного інтелекту для Claude AI. Клас А.

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Meta Capi — це тестований на безпеку інструмент даних та штучного інтелекту для Claude AI, який надає всебічну довідку щодо налаштування Meta Conversions API (CAPI). Він охоплює архітектуру, типи подій, хешування інформації про клієнтів, дедуплікацію, приклади реалізації та вимірювання агрегованих подій. Інструмент допомагає користувачам правильно реалізувати CAPI, налагоджувати проблеми з відстеженням подій, покращувати якість зіставлення подій та конфігурувати дедуплікацію. Він пропонує точні відповіді із готовими прикладами коду та може використовувати інструменти Cogny MCP для перевірки конфігурацій користувачів та надання контекстних рекомендацій.

• Огляд архітектури CAPI
• Параметри типу події
• Хешування інформації про клієнтів
• Стратегії дедуплікації
• Вимірювання агрегованих подій
• Приклад реалізації для Node.js

5

Callees (Grade A)

Безпеково перевірена розробчі уміння для Claude AI. Ступінь А. Список того чого функція/метод звертається до.

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Callees (Ступінь А) — безпечно перевірені розробчі уміння для Claude AI. Воно ідентифікує те чого функція або метод звертається до, створюючи прямий граф звернений звернення. Уміння допомагає картувати залежності функції перед видаленням або переміщенням її, виділити використання обмежених або застарілих функцій та оцінити вплив переробки. Також воно надає інформацію щодо цієї функції, наприклад ім'я функції, номер рядка та тип звернення (native ERP, обмеженою функцією, зовнішнім функцією користувача, або зовнішнім). За допомогою /plugadvpl:callees користувачі можуть ввести ім'я функції та побачити, чого вона звертається до, з додатковими можливостями для форматування виходу як таблицю чи в мардікованому вигляді. Це уміння є частиною набору плагінів plugadvpl. Ця здатність є корисним доповненням до розвитку можливостей Claude AI, надавши корисні розуміння кодової бази.

• Прямий звіт про зв'язки звернення
• Ідентифікація типу звернення (native ERP, обмеженою функцією користувача, зовнішнім або в обмеженому)
• Інформація щодо рядка звернення
• Підтримка декількох форматів виходу (наприклад, Міркдаун)

6

Test Module Name (Grade A)

Безпеково перевірена навичка data-ai для Claude AI. Клас A.

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Називайте модулі тестів Haskell за назвою тестованого модуля з суфіксом Spec у тому ж просторі імен. Це робиться, щоб чітко розділити каталоги бібліотек і тестів, полегшуючи ідентифікацію залежностей і взаємозв'язків між модулями. У особливому випадку це найкраще практикувати при написанні або перегляді назв модулів тестів Haskell або організації файлів тестів. Наприклад, тестовий модуль Env.TypeSpec повинен знаходитися у тому ж просторі імен, що й модуль, який тестується, Env.Type. Це забезпечує, що зв'язки між модулями зрозумілі, а особливо корисно для модулів з складною поведінкою, таких як модулі, що залежать від кількох модулів або не мають залежностей від конкретних модулів.

• Пропонує назви тестових модулів на основі тестованого модуля
• Додає 'Spec' до назви модуля
• Той самий простір імен, що й тестований модуль

7

Board Of Directors (Grade A)

Застосованість перевіреної безпеки даних-які навички для Claude AI. Відзнака А. Імітується експертна обговорення п'ятичленної ради з питань важливих рішень. Використовуйте, коли оцінюючі плани, вибори архітектури, проектування функцій або будь-яке рішення, передбачає багатоглядяну експертну оцінку.

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Навичка ради директорів імітують експертне обговорення п'ятичленної ради з питань важливих рішень. Оцінюються плани, вибори архітектури, проектування функцій або будь-яке рішення, що вимагає багатоглядяної експертної оцінки. Рада складається з п'яти ролей: головний архітектор (CA), головний офіцер з розвитку (CPO), головний офіцер із безпеки (CSO), головний офіцер із операціями (COO) та головний офіцер із досвідом (CXO). Кожен директор має спеціалізований досвід роботи та може висловити спірне свідчення іншими директорами. Процес ухвалення рішення складається з окремої оцінки кожного директора, обговорення ради та подальшої голосування для досягнення консенсусу.

• Імітує експертну 5-членну раду
• Індивідуальна оцінка кожного директора
• Обговорення ради та спірне свідчення
• Останнє голосування та будівництво консенсусу
• Рольова оцінка (CA, CPO, CSO, COO, CXO)

8

Advpl Mvc Avancado (Grade A)

Опрацювання безпеки для розвитку чатбота Claude AI зі значенням A

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Керівництво з розробки Advpl Mvc Avacado (A) — це опрацювання безпеки для розвитку чатбота Claude AI зі значенням A. Він призначений для customization MVC padrão (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU) шляхом додавання grid, addTrigger em cascata, а також validation, які зберігають початкові поля. Він використовується для customization стандартної процедури MVC TOTVS через Entry Point (A300STRU, MA440STRU тощо) і має такі особливості, як validação між grid pai/filha em cadastro padrão, обчислення податків і блوكування умовної редакції згідно зі станом реєстру головного реєстру. Він також підтримує інтеграцію з MATXFIS, refactoring MsNewGetDados, а також додавання власних полів.

• Customization стандартних процедур MVC із допомогою Входів (PE)
• Додавання власних grid та тригерів стандартних екранів
• Виконання спеціальної бізнес-лаогіки та validation
• Підтримка різні модулів TOTVS ( наприклад, MATA010, MATA070, MATA440 )

9

Advpl Fundamentals (Grade A)

Security-tested developmentalnа skilla for Claude AI. Grade A. Fundamentos ADVPL/TLPP — notatsiа hungariskogo typu (c/n/d/l/a/o/b/x/u), konventsiya nazyvaniya, obrazy lokal'nogo/global'nogo/khochastnoho/publ'nykh, limite 10 simvoliв v .p

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

AdvPL Fundamental (Level A) є безпечно перевіреною здатністю розробки для Claude AI. Він підкреслює основи ADVPL/TLPP, включаючи українці нотування, конвенцію імен, локальні та глобальні області видимості та обмеження розмірів імен. Працюючи з мовами ADVPL (Повний іменник для Protheus Language, просунутої мови) та його спадкоємцем TLPP, що виникли від Clipper/xBase, фахівці повинні розуміти дуже сильні конвенції, яких у високоякісному коді Protheus дотримуватися неможливо. Навичка володіння цим мовом потрібна для розробників Protheus, особливо при створенні чи реконструкції змінних та функцій. Матеріал займається найбільш поширеними помилками, наприклад, «міцної ляпи» в класичній ADVPL, де ім'я змінної обмежується 10 символами, та важливістю використання правильної області видимості для змінних. Об’єднує матеріал щодо вибору між місцевими, статичними, приватними та публічними змінними, зокрема керівних принципов щодо їхньої видимості та тривалості життя. Ця навичка призначена як практичний довідник для розробників, щоб уникнути звичайних помилок та поліпшити свої кодові навички розробліку ADVPL/TLPP.

• Hun'gars'ka notatsiya
• Konventsiya nazyvaniya
• Lokal'na/Statyst'chna/Pryvat'na/Publ'chna obrii
• 10-bichna ogranich'ka dlia faylov .prw/.prx

Workflow Engine (Grade A) – утилітний навик, що допомагає визначити машинно-читабельний DAG процесу для багатоступеневого агентського конвеєра. Він дозволяє створювати конвеєри з типами вузлів, умовами ребер, воротами та патернами розгалужень. Цей навик розроблений, щоб відповідати вимогам середовища Grade A, що проходить перевірку безпеки, що робить його ідеальним для використання в високобезпечному DevOps середовищі з Claude AI.

• Машинно-читабельний DAG процесу
• Визначення типів вузлів
• Управління умовами ребер
• Підтримка воріт та патернів розгалужень
• Управління багатоступеневим агентським конвеєром