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GitHub Issue Fetcher

Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn Nutzer GitHub-Issues aus dem aktuellen Repository abrufen müssen, einschließlich der Ermittlung des nächsten zu bearbeitenden Issues, der Abfrage bestimmter Issue-Felder (Text, Nummer, Titel, Labels usw.) oder der Suche nach Issues mit benutzerdefinierter Sortierung und Filterung. Trigger werden durch Anfragen wie „Hole das nächste GitHub-Issue“, „Was ist die Nummer des nächsten Issues“, „Zeige mir den Issue-Text“ oder „Finde Issues mit Label X“ ausgelöst.

rawveg

Kernfunktionen

Sofort Einsatzbereit

Schnelle Integration in Ihren Workflow mit minimaler Einrichtung

Community-Verifiziert

Aktive Open-Source-Community mit kontinuierlichen Updates

Völlig Kostenlos

MIT/Apache-Lizenz für kommerzielle und private Nutzung

Flexible Erweiterung

Anpassbar und erweiterbar nach Ihren Bedürfnissen

Verwendung

1Skill-Datei Abrufen

Laden Sie die Skill-Datei aus dem Quell-Repository herunter oder kopieren Sie sie

2In Claude Installieren

Platzieren Sie die Skill-Datei im Skills-Verzeichnis von Claude (normalerweise ~/.claude/skills/)。

3Nutzung Starten

Starten Sie Claude neu oder führen Sie den Reload-Befehl aus, um die Skill zu laden

Tipp: Lesen Sie die Dokumentation und den Code vor der ersten Verwendung sorgfältig durch, um die Funktionalität und Berechtigungsanforderungen zu verstehen

Verwandte Tags

#authentication#git

Technische Informationen

Autor
rawveg
Kategorie
Development
Dateigröße
7.08 KB
Quell-Repository
rawveg__skillsforge-marketplace
Metadaten
Enthält YAML-Metadaten
Lizenz
MIT

Alle Skills stammen aus der Open-Source-Community und bewahren die Urheberrechte der ursprünglichen Autoren

rawveg__skillsforge-marketplace/github-issue-fetcher/Skill.md

Warum Diese Skill Wählen

Bewährte Vorteile und messbare Wirkung

75%

Schnellere Story-Prüfungen

Verkürzt die Zeit für die manuelle Überprüfung durch die Automatisierung der Validierung und Formatierung.

90%

Weniger Nacharbeit

Minimiert Nacharbeiten durch die Durchsetzung von Standards vor der Freigabe.

3x

Höhere Teamgeschwindigkeit

Erhöht die Geschwindigkeit durch die Optimierung von Backlog-Grooming-Prozessen.

Anwendungsfälle

Perfekt für diese Szenarien

🔍

Pre-Sprint-Validierung

Überprüft Stories automatisch auf Vollständigkeit, bevor sie zu Todo verschoben werden.

⚙️

Stories automatisch formatieren

Formatiert Aufgaben neu, damit sie den Story-Vorlagen und Standards des Teams entsprechen.

🚫

Umsetzung der YAGNI/KISS-Prinzipien

Markiert überentwickelte Aufgaben und schlägt Vereinfachungen für mehr Klarheit vor.

🔧

SOLID-Compliance-Prüfung

Stellt sicher, dass Aufgaben den SOLID-Prinzipien entsprechen, um wartbaren Code zu erstellen.

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Cloud-Laborplatform für automatisierte Proteintests und -validierung. Verwenden Sie sie bei der Proteinentwicklung und bei der Bedürfnislage nach experimenteller Validierung, einschließlich Bindungsassays, Expressionstests, Thermostabilitätsmessungen, Enzymaktivitätsassays oder Proteinssequenzoptimierung. Verwenden Sie sie auch zum Einreichen von Experimenten über API, zum Verfolgen des Experimentstatus, zum Herunterladen von Ergebnissen, zur Optimierung von Proteinsequenzen für eine bessere Expression mit Hilfe von Rechenwerkzeugen (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) oder zur Verwaltung von Proteinentwicklungsworkflows mit Nasslaborvalidierung.

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Diese Fähigkeit sollte für Zeitreihenmaschinelles Lernen einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering, Prognose, Anomalieerkennung, Segmentierung und Ähnlichkeitssuche verwendet werden. Verwenden Sie sie bei der Arbeit mit zeitlichen Daten, sequentiellen Mustern oder zeitindexierten Beobachtungen, die spezialisierte Algorithmen über standardisierte ML-Ansätze hinaus erfordern. Besonders geeignet für die Analyse univariate und multivariate Zeitreihen mit scikit-learn-kompatiblen APIs.

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