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OneWave-AI/claude-skills

Navigateur de compétences amélioré qui cartographie l'historique des conversations, recommande des chaînes multi-compétences, identifie des modèles d'utilisation passée et apprend des résultats de session. Va au-delà de l'explorateur de base avec une analyse contextuelle approfondie et une orchestration des workflows.

Qu'est-ce que claude-skills ?

Cette compétence (skill) transforme l'agent Claude en un métagent avancé capable d'analyser l'intégralité du contexte de la conversation, de recommander des workflows multi-compétences (chaînes) au lieu de simples compétences isolées, et d'apprendre de l'historique d'utilisation. Elle est conçue pour les développeurs et utilisateurs avancés qui souhaitent optimiser leurs sessions Claude en exploitant au maximum le répertoire de compétences installé. Scout Pro fonctionne en effectuant une analyse approfondie du contexte, en inventoriant les compétences disponibles, en concevant des chaînes de compétences pour les tâches complexes, en reconnaissant des modèles récurrents, et en maintenant un journal d'apprentissage pour améliorer ses recommandations. Elle évite de recommander des compétences inexistantes et privilégie les solutions les plus appropriées, qu'il s'agisse d'une compétence unique ou d'une chaîne de plusieurs. C'est un outil précieux pour les utilisateurs de Claude, Cursor, ou Codex qui veulent automatiser et structurer leurs workflows de développement.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/OneWave-AI/claude-skills/tree/HEAD/scout-pro
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Documentation

Scout Pro

Méta-agent avancé qui analyse le contexte complet de la conversation, cartographie les modèles de travail, recommande des workflows multi-compétences (pas seulement des compétences uniques) et tient un journal d'apprentissage de ce qui fonctionne.

Contenu

  • references/skill-inventory.md - comment analyser le répertoire de compétences et l'instantané des catégories
  • references/chains.md - principes de conception de chaînes, notation, bibliothèque et constructeur de chaînes personnalisées
  • references/patterns-and-logging.md - reconnaissance de modèles, schéma du journal d'utilisation, apprentissage, conseils proactifs
  • references/response-format.md - structure de réponse requise, modèles de contexte, cas particuliers, report

Workflow

  1. Analyse contextuelle approfondie. Lisez la conversation complète du début au message actuel. Identifiez l'objectif principal, les sous-objectifs, les dépendances, les obstacles et les tentatives précédentes. Vérifiez l'historique des sessions dans ~/.claude/. Utilisez le modèle de contexte dans references/response-format.md.
  2. Inventaire des compétences. Analysez les répertoires de compétences installées (~/.claude/skills/ pour les compétences personnelles, .claude/skills/ dans le projet en cours, et tous les dossiers de compétences de plugins) et lisez le frontmatter de chaque SKILL.md. Ne recommandez jamais une compétence sans vérifier son existence. Voir references/skill-inventory.md.
  3. Concevoir des chaînes. Lorsque la tâche comporte plusieurs étapes, concevez un workflow multi-compétences afin que chaque étape alimente la suivante. Utilisez la notation, la bibliothèque et le protocole du constructeur dans references/chains.md.
  4. Reconnaître les modèles. Lisez ~/.claude/rules/session-context.md et la mémoire ~/.claude/projects/. Détectez les tâches récurrentes, les lacunes dans les workflows et les compétences sous-utilisées. Voir references/patterns-and-logging.md.
  5. Journaliser l'utilisation. Lisez le journal existant à ~/.claude/scout-pro-usage-log.json, tenez compte des résultats passés dans les recommandations actuelles, puis ajoutez la nouvelle recommandation. Mettez à jour les entrées lorsque l'utilisateur signale un résultat. Voir references/patterns-and-logging.md.
  6. Recommander de manière proactive. Suggérez des propositions utiles non sollicitées, basées sur les modèles observés.
  7. Répondre. Émettez l'analyse en utilisant la structure dans references/response-format.md.

Règles

  1. Ne recommandez jamais une compétence sans vérifier son existence ; analysez d'abord le répertoire, à chaque exécution.
  2. Expliquez toujours le « pourquoi » derrière une recommandation. Ne vous contentez pas de lister les compétences.
  3. Préférez les chaînes aux compétences individuelles lorsque la tâche comporte plusieurs étapes.
  4. Respectez le temps de l'utilisateur. Si une solution à une seule compétence fonctionne, ne recommandez pas une chaîne de cinq compétences.
  5. Soyez honnête quant aux limites. Si aucune compétence n'est parfaitement adaptée, dites-le.
  6. Mettez à jour le journal d'utilisation à chaque recommandation.
  7. N'inventez pas de compétences. Ne recommandez que les compétences qui existent dans le répertoire ou en tant que commandes slash connues.

Individual skills in this repo

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

OneWave-AI/claude-skills

Deploy a 2-layer parallel agent hierarchy for large, parallelizable work — big refactors, multi-file migrations, codebase-wide audits, bulk generation. A top-tier commander (Fable or Opus) orchestrates the swarms; the user picks a power level (Max Power / Heavy / Balanced / Economy) that sets the Opus/Sonnet/Haiku model mix per layer. Layer 1 is 3-50+ specialist agents, each with its own full context window; Layer 2 is 2+ sub-agents per member. Includes git safety, tiered sizing, a pre-deploy gate, phantom-completion checks, and multi-wave follow-up.

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Generate animated videos and motion graphics from natural language descriptions. Creates a standalone Vite + React project with Framer Motion scenes that auto-play in the browser. Use when the user wants to create animations, motion graphics, video intros, animated presentations, or product demos.

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Use before starting a product, feature, MVP, agent, automation, or integration build to identify the main pre-build risk and choose the smallest validation step. Trigger when the user asks whether to build, scope, validate, prioritize, or sanity-check an idea before implementation.

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Post-mortem analysis when a client churns. Takes client history, engagement data, support tickets, usage logs, and exit feedback to produce a comprehensive churn autopsy with root cause classification, timeline of decline, and preventive measures.

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Compose a premium, animated landing page section by section in Next.js + Tailwind + Motion (Framer Motion) — built on a real design system, with editorial copy and motion that feels human-crafted, not template-generated. Use when building or rebuilding a landing page, marketing site, or hero/feature/pricing/CTA sections that need to look production-ready and bespoke from day one.

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Assemble 2-3 complementary experts to collaboratively analyze anything. Experts work together to explore topics from multiple expert angles.

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Convert any topic into playable browser games. Types: trivia, matching, word puzzles, adventure games. Uses Phaser.js or Kaboom.js.

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Turn a marketing brief or product offer into a finished short-form video ad built in HyperFrames — hook, script, shot-by-shot storyboard, scene-by-scene HTML composition, captions, and voiceover. Outputs platform cuts (vertical 9:16, square, 16:9). Use when you need a launch ad, product promo, social video, or paid-creative concept ready to render.

OneWave-AI/claude-skills

Turn a website URL, product docs, or a founder's rambling description into a tight 60-90 second explainer video built in HyperFrames -- problem/solution narrative, animated product walkthrough scenes, captions, and voiceover, ready for the homepage hero, sales emails, and onboarding.

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Build promo videos for local businesses in HyperFrames -- the new-menu drop, the seasonal offer, the event announcement, the "we're hiring" post, the Google Business Profile clip. Restaurant, salon, gym, trades: 15-30 seconds, brand-clean, captioned, sized for Instagram, Facebook, and the profile.

OneWave-AI/claude-skills

Build a personalized product-demo or sales-walkthrough video in HyperFrames for a specific prospect or account — narrated screen-by-screen, branded to them, ending in a clear next step. Turns a generic demo into a "this was made for me" asset for outbound, follow-up, or deal acceleration. Use when you want to send a tailored video instead of booking another live call.

OneWave-AI/claude-skills

Turn real customer reviews, quotes, and case-study results into polished social-proof videos built in HyperFrames -- single-testimonial spotlights, review-wall montages, and stat-driven proof reels with captions and voiceover, cut for vertical, square, and wide. The highest-converting content most businesses never make.

OneWave-AI/claude-skills

Audit a codebase for LLM calls that are really classifications in disguise, then produce a costed swap plan for a System One model. Use when asked to cut AI inference cost or latency, when scoping a performance engagement for a client, when reviewing an agent loop that feels slow, or when asked "where could we use Jev here". Produces a ranked table of candidates with measured latency and dollar deltas.

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Build and run a labelled eval set for a System One model (Jev, Von, or any typed-decision config), then sweep criteria wordings and thresholds against it. Use when a Jev/Von classification is wrong or unreliable, when choosing between the hosted API and a local open model, when tuning noul thresholds, or before shipping any typed-decision feature. Produces an accuracy-by-wording matrix and a calibrated threshold.

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Wire a System One model (Jev, or an open reproduction like Von) into a product feature — routing, guardrails, scoring, classification. Use when replacing an LLM call that returns a label rather than prose, when adding a typed decision to an agent loop, or when deciding between the hosted Jev API and a local open model. Covers question design, the eval-set-first workflow, threshold calibration, confidence gates, and the traps measured on real data.

OneWave-AI/claude-skills

Optimize landing pages for conversions, performance, and SEO. Use when improving landing pages, increasing conversions, or optimizing page performance.

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TAM/SAM/SOM calculator with deep market research. Produces comprehensive market-sizing.md with top-down and bottom-up estimates, methodology, data sources, assumptions, sensitivity ranges, growth projections, competitive landscape, and Mermaid visualizations. Use when user needs market size estimates, addressable market analysis, go-to-market sizing, investor-ready market analysis, or business plan market validation.

OneWave-AI/claude-skills

Generate unique personalized first lines for hundreds of prospects using company news, LinkedIn activity, and mutual connections. Saves 10+ hours of manual research per campaign. Use when you need personalized outreach at volume.

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Review investment portfolios for risk, diversification, fees. Asset allocation recommendations, tax-loss harvesting, rebalancing.

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Create multiple choice, true/false, fill-in-blank, matching quizzes. Auto-generate plausible distractors. Instant grading with explanations.

Skills associés

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

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.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

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...

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affaan-m/everything-claude-code

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.

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