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Fait avec❤pour la communauté Claude

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Récupérateur d'Issues Github

Cette compétence doit être utilisée lorsque les utilisateurs ont besoin de récupérer des problèmes GitHub depuis le référentiel actuel, y compris l'obtention du prochain problème sur lequel travailler, la récupération de champs spécifiques du problème (corps, numéro, titre, étiquettes, etc.) ou la consultation de problèmes avec tri et filtrage personnalisés. Elle se déclenche sur des demandes comme « obtenir le prochain problème GitHub », « quel est le numéro du prochain problème », « montre-moi le corps du problème » ou « trouver les problèmes avec l'étiquette X ».

rawveg

Fonctionnalités Principales

Prêt à l'Emploi

Intégration rapide dans votre flux de travail avec une configuration minimale

Vérifié par la Communauté

Communauté open-source active avec mises à jour continues

Complètement Gratuit

Licence MIT/Apache pour usage commercial et personnel

Extension Flexible

Personnalisable et extensible selon vos besoins

Comment Utiliser

1Obtenir le Fichier Skill

Téléchargez ou copiez le fichier de compétence depuis le dépôt source

2Installer sur Claude

Placez le fichier de compétence dans le répertoire de compétences de Claude (généralement ~/.claude/skills/)。

3Commencer à Utiliser

Redémarrez Claude ou exécutez la commande de rechargement pour charger la compétence

Conseil: Lisez attentivement la documentation et le code avant la première utilisation pour comprendre les fonctionnalités et les exigences de permissions

Étiquettes Associées

#authentication#git

Informations Techniques

Auteur
rawveg
Catégorie
Development
Taille du Fichier
7.08 KB
Dépôt Source
rawveg__skillsforge-marketplace
Métadonnées
Inclut des métadonnées YAML
Licence
MIT

Toutes les compétences proviennent de la communauté open-source, préservant les droits d'auteur des auteurs originaux

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

Pourquoi Choisir Cette Compétence

Avantages prouvés et impact mesurable

75%

Revisions d'histoires plus rapides

Réduit le temps de révision manuel en automatisant la validation et la mise en forme.

90%

Réduction des retouches

Réduit au minimum les retouches en appliquant des normes avant approbation.

3x

Vélocité d'équipe accrue

Accélère la vélocité en optimisant les processus de raffinage du backlog.

Cas d'Usage

Parfait pour ces scénarios

🔍

Validation Pré-Sprint

Vérifie automatiquement l'exhaustivité des stories avant de les déplacer vers À faire.

⚙️

Mise en forme automatique des histoires

Reformate les tâches pour les conformer aux modèles et aux standards d'histoires de l'équipe.

🚫

Application des principes YAGNI/KISS

Signale les tâches surconçues et suggère des simplifications pour plus de clarté.

🔧

Vérification de la Conformité SOLID

Garantit que les tâches sont conformes aux principes SOLID pour un code maintenable.

Compétences Associées

Voir Toutes les Compétences
Recommandé selon les tags et la catégorie

Atelier d'agents

Système de génération d'agents de code Claude qui crée des agents et sous-agents personnalisés avec un en-tête YAML amélioré, des modèles d'accès aux outils et un support d'intégration MCP conformément à des modèles de production éprouvés

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Adaptyv

Plateforme de laboratoire en nuage pour les tests et la validation automatisés des protéines. Utilisez-la lors de la conception de protéines et lorsque vous avez besoin de validation expérimentale incluant des tests de liaison, des tests d'expression, des mesures de thermostabilité, des tests d'activité enzymatique ou l'optimisation des séquences protéiques. Utilisez-la également pour soumettre des expériences via API, suivre l'état des expériences, télécharger les résultats, optimiser les séquences protéiques pour une meilleure expression à l'aide d'outils informatiques (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) ou gérer les flux de travail de conception de protéines avec validation en laboratoire humide.

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Éon

Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.

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Gratuit

Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.

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