À utiliser pour toute question concernant une base de code, son architecture, les relations entre fichiers ou le contenu du projet — en particulier lorsque graphify-out/ existe, auquel cas la question doit d'abord être traitée comme une requête graphify. Transforme toute entrée (code, documentation, articles, images, vidéos) en un graphe de connaissances persistant avec des nœuds principaux, détection de communautés, et outils d'interrogation/chemin/explication.
Graphify est une compétence d'agent IA conçue pour transformer n'importe quelle source d'information (code, documentation, articles, images, vidéos) en un graphe de connaissances persistant et interrogeable. Elle est particulièrement utile pour comprendre l'architecture d'un codebase, explorer les relations entre fichiers et extraire des insights à partir de données non structurées. La compétence construit un graphe avec des 'god nodes' (nœuds principaux), applique des algorithmes de détection de communautés pour identifier des clusters thématiques, et fournit des outils intégrés pour interroger le graphe (query), trouver des chemins entre nœuds (path) et expliquer les connexions (explain). Lorsque le dossier graphify-out/ est détecté dans le projet, l'agent doit systématiquement traiter les questions comme des requêtes graphify plutôt que comme des recherches standard. Cette approche est idéale pour les développeurs travaillant sur des projets complexes (avec Claude Code, Cursor, ou autres agents) nécessitant une compréhension approfondie du code ou une synthèse de multiples documents.
npx skills add https://github.com/geovanejunior92-debug/claude-skills/tree/main/skills/graphifyÀ utiliser pour toute question concernant une base de code, son architecture, les relations entre fichiers ou le contenu du projet — en particulier lorsque graphify-out/ existe, auquel cas la question doit d'abord être traitée comme une requête graphify. Transforme toute entrée (code, documentation, articles, images, vidéos) en un graphe de connaissances persistant avec des nœuds principaux, détection de communautés, et outils d'interrogation/chemin/explication.
This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.
Compress natural language memory files (CLAUDE.md / AGENTS.md, todos, preferences) into caveman format to save input tokens. Preserves all technical substance, code, URLs, and structure. Compressed version overwrites the original file. Human-readable backup saved as FILE.original.md. Trigger: /caveman-compress FILEPATH or "compress memory file"
Close the loop on a Caveman learn report — review the ranked token sinks and apply cost-lowering fixes (trim config, offload recurring context to cavemem) with per-edit consent. Use when the user runs "caveman learn", asks to lower their agent's token cost, wants to trim a heavy CLAUDE.md / AGENTS.md, or wants to offload context they re-paste every session into cavemem.
Monitors task execution for skill improvement opportunities. Use this skill during ANY multi-step task, agentic workflow, or substantive work session where the agent is using tools and producing deliverables. It captures patterns, user corrections, workflow insights, and methodology worth preserving as reusable skills. Also triggers during post-task feedback discussions and when the user explicitly mentions skill observations, improvements, the observation log, skill taxonomy, or asks the agent to watch for skill opportunities. Also known as "One Skill to Rule Them All" — trigger on this phrase too. IMPORTANT: this skill should be invoked at the start of every task-oriented session — if you are about to use tools to produce deliverables, invoke this skill first. For reliable activation, pair this description with a CLAUDE.md / AGENTS.md instruction or harness-level session-start hook (see Recommended Activation Setup) — description-level matching alone is not enforceable.
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.