Verwendet für alle Fragen zu einer Codebasis, ihrer Architektur, Dateibeziehungen oder Projektinhalten – insbesondere wenn graphify-out/ existiert, sollte die Frage zuerst als Graphify-Abfrage behandelt werden. Wandelt jede Eingabe (Code, Dokumente, Papers, Bilder, Videos) in einen persistenten Wissensgraphen mit Gottknoten, Community-Erkennung und Abfrage-/Pfad-/Erklärungswerkzeugen um.
Graphify-Labs/graphify ist ein Skill für KI-Agenten, der eine beliebige Codebasis, Dokumentation oder andere Projekteingaben in einen persistenten Wissensgraphen umwandelt. Dieser Graph enthält sogenannte 'Gottknoten' (god nodes), die zentrale Komponenten repräsentieren, und verwendet Community-Erkennung, um verwandte Module oder Dateien zu gruppieren. Der Skill ist besonders nützlich für Entwickler, die komplexe Abhängigkeiten und die Architektur eines Projekts verstehen müssen, z. B. bei der Code-Review, beim Onboarding neuer Teammitglieder oder beim Debugging. Er unterstützt Abfragen über das graphify-out/-Verzeichnis, Pfadsuche zwischen Knoten und automatische Erklärungen. Die erstellten Graphen sind persistent und ermöglichen eine Wiederverwendung über verschiedene Sitzungen hinweg. Der Skill kann mit Claude Code, Cursor oder anderen KI-gestützten Entwicklungsumgebungen verwendet werden und macht große Codebasen navigierbarer und verständlicher. Durch die Umwandlung von strukturierten und unstrukturierten Daten in einen semantischen Graphen bietet er eine ganzheitliche Sicht auf das Projekt und erleichtert die Identifikation von Mustern und Problemen.
npx skills add Graphify-Labs/graphifyVerwenden Sie diesen Skill für alle Fragen zu einer Codebasis, ihrer Architektur, Dateibeziehungen oder Projektinhalten – insbesondere wenn das Verzeichnis graphify-out/ existiert, sollte die Frage zuerst als Graphify-Abfrage behandelt werden. Er wandelt jede Eingabe (Code, Dokumente, Papers, Bilder, Videos) in einen persistenten Wissensgraphen mit Gottknoten, Community-Erkennung sowie Abfrage-, Pfad- und Erklärungswerkzeugen um.
This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.
Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.
Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.
Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.
Obra superpowers agent skills.
See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.