Use para qualquer pergunta sobre uma base de código, sua arquitetura, relações entre arquivos ou conteúdo do projeto — especialmente quando graphify-out/ existir, onde a pergunta deve ser tratada primeiro como uma consulta graphify. Transforma qualquer entrada (código, documentos, artigos, imagens, vídeos) em um grafo de conhecimento persistente com nós principais, detecção de comunidades e ferramentas de consulta/caminho/explicação.
Esta habilidade, `geovanejunior92-debug/graphify`, é uma ferramenta poderosa para desenvolvedores e agentes de IA que precisam analisar e navegar por bases de código complexas ou qualquer outro tipo de conteúdo não estruturado. Ela transforma automaticamente entradas como código-fonte, documentação, artigos acadêmicos, imagens e vídeos em um grafo de conhecimento persistente. Isso permite que você entenda as relações entre arquivos, a arquitetura do projeto e encontre informações específicas de forma eficiente. A habilidade é particularmente útil quando um diretório `graphify-out/` já existe, indicando que um grafo foi previamente gerado para a base de código atual. Nesse caso, qualquer pergunta sobre o código deve ser direcionada primeiro para as ferramentas de consulta (query/path/explain) fornecidas pelo graphify, em vez de tentar responder diretamente. A abordagem inclui a criação de 'god nodes' (nós principais) e a detecção de comunidades, facilitando a navegação em grandes projetos. A habilidade é compatível com agentes como Claude Code, Cursor e Codex, e seu objetivo principal é fornecer uma camada semântica sobre o código, permitindo consultas mais profundas e relacionais.
npx skills add https://github.com/geovanejunior92-debug/claude-skills/tree/main/skills/graphifyUse para qualquer pergunta sobre uma base de código, sua arquitetura, relações entre arquivos ou conteúdo do projeto — especialmente quando graphify-out/ existir, onde a pergunta deve ser tratada primeiro como uma consulta graphify. Transforma qualquer entrada (código, documentos, artigos, imagens, vídeos) em um grafo de conhecimento persistente com nós principais, detecção de comunidades e ferramentas de consulta/caminho/explicação.
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.