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majiayu000/claude-skill-registry

Esta habilidad ayuda a los usuarios a extraer detalles de proyectos de repositorios de GitHub e información de contacto de colaboradores utilizando palabras clave, estrellas y fechas de actualización. El agente debe aplicar proactivamente esta habilidad cuando los usuarios expresen necesidades como buscar proyectos de GitHub por palabras clave, encontrar los mejores colaboradores de código abierto en dominios específicos, extraer contactos de desarrolladores de repositorios de GitHub, descubrir repositorios populares con muchas estrellas, recopilar perfiles de colaboradores y enlaces sociales para reclutamiento tecnológico, recuperar descripciones y métricas de proyectos de GitHub, construir comunidades de desarrolladores encontrando colaboradores activos, buscar repositorios actualizados recientemente, recolectar enlaces a sitios web personales y cuentas de Twitter de desarrolladores, generar leads específicos para herramientas de desarrolladores, o rastrear colaboradores activos de código abierto para colaboración.

¿Qué es claude-skill-registry?

Esta habilidad permite a los agentes de IA, como Claude Code, Cursor o Codex, acceder directamente a la API de GitHub Project & Contributor Finder de BrowserAct para extraer información detallada de repositorios de GitHub y perfiles de colaboradores. Al proporcionar palabras clave, un número mínimo de estrellas y filtros de fecha de actualización, los agentes pueden obtener datos estructurados como nombres de repositorios, URLs, descripciones, conteo de estrellas, así como nombres de usuario de colaboradores, biografías, sitios web personales y enlaces de Twitter. La habilidad está diseñada para evitar alucinaciones, problemas de captcha y restricciones de IP, ofreciendo una ejecución más rápida y rentable en comparación con soluciones basadas en puro AI o scraping manual. Es útil para casos como reclutamiento tecnológico, descubrimiento de proyectos de código abierto, marketing de herramientas para desarrolladores, construcción de comunidades y análisis de competidores. El agente debe configurar la clave de API de BrowserAct y manejar errores específicos como autorización inválida o límites de tareas concurrentes, con un reintento automático limitado a una vez en caso de fallos genéricos.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/integration/github-project-contributor-finder-api-skill

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Documentación

Habilidad de API de Búsqueda de Proyectos y Colaboradores de GitHub

📖 Resumen

Esta habilidad utiliza la API de GitHub Project & Contributor Finder de BrowserAct para extraer detalles de proyectos e información de contacto de colaboradores de GitHub. Simplemente proporcione palabras clave, un número mínimo de estrellas y un filtro de fecha de actualización; BrowserAct recorre los resultados de búsqueda, extrae métricas de repositorios y obtiene perfiles detallados de colaboradores, devolviéndolo todo directamente a través de la API sin necesidad de construir scripts de scraping ni lidiar con límites de tasa.

✨ Características

  1. Sin alucinaciones: Los flujos de trabajo predefinidos evitan alucinaciones generativas de IA, asegurando una extracción de datos estable y precisa.
  2. Sin problemas de captcha: No es necesario manejar reCAPTCHA u otros desafíos de verificación.
  3. Sin restricciones de IP: No es necesario manejar restricciones de IP regionales o geobloqueo.
  4. Ejecución más rápida: Las tareas se ejecutan más rápido en comparación con soluciones de automatización de navegador puramente basadas en IA.
  5. Rentable: Reduce significativamente los costos de adquisición de datos en comparación con soluciones de IA de alto consumo de tokens.

🔑 Configuración de la Clave API

Antes de ejecutar, verifique la variable de entorno BROWSERACT_API_KEY. Si no está configurada, no tome otras medidas; pregunte y espere a que el usuario la proporcione. El agente debe informar al usuario:

"Como aún no has configurado la clave de API de BrowserAct, visita la Consola de BrowserAct para obtener tu clave."

🛠️ Parámetros de Entrada

El agente debe configurar de manera flexible los siguientes parámetros según los requisitos del usuario:

  1. KeyWords

    • Tipo: string
    • Descripción: Palabras clave para buscar repositorios.
    • Ejemplo: browser automation, react framework, machine learning
    • Valor por defecto: browser automation
  2. stars

    • Tipo: number
    • Descripción: Número mínimo de estrellas que debe tener el repositorio.
    • Ejemplo: 100, 1000
    • Valor por defecto: 100
  3. updated

    • Tipo: string
    • Descripción: Filtrar repositorios por la fecha de su última actualización (formato: YYYY-MM-DD).
    • Ejemplo: 2026-01-01, 2025-06-01
    • Valor por defecto: 2026-01-01
  4. Page_Turns

    • Tipo: number
    • Descripción: Número de páginas de resultados de búsqueda a recorrer. Por ejemplo, si hay 39 páginas y quieres las primeras 2, ingresa 2.
    • Ejemplo: 1, 2
    • Valor por defecto: 1
  5. date_limit_per_page

    • Tipo: number
    • Descripción: Número de elementos de datos a extraer por página en la lista de resultados de búsqueda.
    • Ejemplo: 5, 10
    • Valor por defecto: 5

🚀 Método de Invocación

El agente debe ejecutar el siguiente comando para invocar la habilidad:

# Ejemplo de invocación (todos los parámetros)
python -u ./scripts/github_project_contributor_finder_api.py "browser automation" 100 "2026-01-01" 1 5

# Invocación mínima (solo palabras clave, otros usan valores por defecto)
python -u ./scripts/github_project_contributor_finder_api.py "react framework"

⏳ Monitoreo de Ejecución

Dado que esta tarea implica operaciones automatizadas del navegador, puede tomar varios minutos. El script genera continuamente registros de estado con marca de tiempo (por ejemplo, [14:30:05] Estado de la tarea: ejecutándose). Directrices para el agente:

  • Supervise la salida del terminal mientras espera.
  • Mientras aparezcan nuevos registros de estado, la tarea se está ejecutando normalmente; no la malinterprete como congelada.
  • Solo considere activar un reintento si el estado permanece sin cambios durante mucho tiempo o la salida se detiene sin un resultado final.

📊 Salida de Datos

Tras una ejecución exitosa, el script analiza e imprime los resultados estructurados de la respuesta de la API.

Campos del proyecto:

  • repository_name: El nombre del repositorio de GitHub.
  • repository_url: El enlace URL al repositorio.
  • repository_owner_name: El propietario/creador del repositorio.
  • repository_description: Una breve descripción del repositorio.
  • star_count: El número de estrellas que ha recibido el repositorio.

Campos del colaborador:

  • user_name: El nombre de usuario de GitHub del colaborador.
  • profile_url: El enlace URL al perfil del colaborador.
  • bio: La biografía o breve descripción del colaborador.
  • repositories_summary: Un resumen de otros repositorios propiedad del colaborador.
  • personal_website: El enlace al sitio web personal del colaborador.
  • twitter: El identificador de Twitter del colaborador.

⚠️ Manejo de Errores y Reintento

Si ocurre un error durante la ejecución del script (por ejemplo, fluctuaciones de red o fallo de la tarea), el agente debe seguir esta lógica:

  1. Verificar el contenido de salida:

    • Si la salida contiene "Invalid authorization", significa que la clave de API no es válida o ha expirado. No reintentar; guíe al usuario para que verifique y proporcione la clave de API correcta.
    • Si la salida contiene "concurrent" o "too many running tasks", significa que se ha alcanzado el límite de tareas concurrentes. No reintentar; guíe al usuario para que actualice su plan. El agente debe informar al usuario:

      "La tarea actual no se puede ejecutar porque tu cuenta de BrowserAct ha alcanzado el límite de tareas concurrentes. Visita la Página de Actualización del Plan de BrowserAct para actualizar tu plan."

    • Si la salida no contiene las palabras clave de error anteriores pero la tarea falló (por ejemplo, la salida comienza con Error: o devuelve resultados vacíos), el agente debe re-ejecutar el script automáticamente una vez.
  2. Límite de reintentos:

    • El reintento automático está limitado a una vez. Si el segundo intento falla, deje de reintentar e informe el error específico al usuario.

🌟 Casos de Uso Típicos

  1. Reclutamiento Tecnológico: Recopilar perfiles de colaboradores y enlaces sociales de repositorios populares para construir pipelines de candidatos.
  2. Descubrimiento de Código Abierto: Buscar repositorios de tendencia por palabras clave y número de estrellas para encontrar proyectos valiosos.
  3. Contacto con Desarrolladores: Recopilar sitios web personales y cuentas de Twitter de colaboradores activos para marketing de herramientas de desarrolladores.
  4. Construcción de Comunidades: Identificar y conectar con colaboradores activos de código abierto en dominios específicos.
  5. Análisis de Competidores: Monitorear qué desarrolladores contribuyen a proyectos de la competencia.
  6. Búsqueda de Socios: Encontrar propietarios de repositorios para posibles colaboraciones o patrocinios.
  7. Investigación de Mercado: Analizar métricas y descripciones de repositorios para comprender tendencias tecnológicas.
  8. Generación de Leads: Generar leads específicos para herramientas de desarrolladores encontrando proyectos con pilas tecnológicas relevantes.
  9. Investigación Académica: Descubrir repositorios actualizados recientemente en áreas de investigación específicas.
  10. Mapeo de Talento: Construir una base de datos de desarrolladores capacitados basada en sus contribuciones y perfiles de GitHub.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

majiayu000/claude-skill-registry

Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

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Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

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CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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