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183 skills en el directorio.
Repositorios con varios skills. Se instalan enteros con un solo comando.
Colección de 183 skills para Claude Code sobre desarrollo, DevOps, seguridad, datos, ML, diseño UI, bases de datos y finanzas, agrupadas en 94 plugins instalables por separado o en conjunto.
Los 24 más populares de wshobson.
Construye el eval harness que condiciona cada fine-tuning: golden sets, graders por modo de fallo, calibración de juez y baselines del modelo base.
Configura un gating humano para las acciones de revisión de agentes IA en Claude Code, con un rastro de aprobación auditable criptográficamente y gates aplicados con Cedar.
The #1 directory of projects built with Jev
Analiza la competencia, identifica oportunidades de diferenciación y desarrolla posicionamiento de mercado ganador usando las Cinco Fuerzas de Porter, Blue Ocean Strategy y mapas de posicionamiento.
Diseñador de landing pages centrado en marca: hace una entrevista de identidad visual y luego genera e itera la página con Stitch, entregando HTML listo para desplegar.
Domina patrones de análisis binario: desensamblado, decompilación, análisis de flujo de control y reconocimiento de patrones de código en ejecutables.
Optimiza builds de Bazel en monorepos a gran escala. Úsalo al configurar Bazel, implementar ejecución remota u optimizar el rendimiento de builds en codebases empresariales.
Construye sistemas de backtesting robustos para estrategias de trading, manejando correctamente look-ahead bias, survivorship bias y costes de transacción.
Diseña workflows duraderos con Temporal para sistemas distribuidos: separación workflow/activity, patrones saga, gestión de estado y restricciones de determinismo.
Domina patrones de componentes en React, Vue y Svelte: CSS-in-JS, estrategias de composición y arquitectura de componentes reutilizables para design systems.
Realiza auditorías de accesibilidad WCAG 2.2 con pruebas automatizadas, verificación manual y guía de remediación. Útil para auditar sitios, corregir violaciones y aplicar patrones de diseño accesible.
Aplica principios de tipografía, teoría del color, sistemas de espaciado e iconografía para crear diseños visuales coherentes, útil al definir design tokens, guías de estilo o mejorar la jerarquía visual.
Convierte tu voz en texto, allí donde escribas.
Haz fine-tuning supervisado de modelos visión-lenguaje (VLMs) con datos de imagen+texto. Úsalo al adaptar un VLM a un dominio visual, configurar LoRA con torre de visión congelada, o depurar un fine-tune que entrena sin aprender.
Construye módulos Terraform reutilizables para infraestructura AWS, Azure, GCP y OCI siguiendo buenas prácticas de infraestructura como código.
Optimiza el rendimiento de índices vectoriales en latencia, recall y memoria; útil al ajustar parámetros HNSW, elegir cuantización o escalar infraestructura de búsqueda vectorial.
Prueba workflows de Temporal con pytest, time-skipping y estrategias de mocking: testing unitario, de integración, de replay y configuración de desarrollo local.
Diseña estructuras de equipo, planes de contratación, estrategias de compensación y asignación de equity para startups early-stage, de pre-seed a Series A.
Úsalo cuando un proyecto guarda su estado en Superself: lee `self context` al iniciar sesión, vincula el trabajo a una work unit, reporta con evidencia y registra decisiones confirmadas.
Preflight y diagnóstico de los diez fallos conocidos de entrenamiento ML en NVIDIA DGX Spark; úsala ante fallos de arranque, OOM bajo el límite de 128GB, caídas de throughput o antes de runs largos en GB10.
Optimiza jobs de Apache Spark con particionamiento, caching, optimización de shuffle y ajuste de memoria, para mejorar rendimiento y escalar pipelines.
Configura un entorno de entrenamiento/inferencia de ML en NVIDIA DGX Spark (GB10, aarch64, CUDA 13): instalación de PyTorch/Unsloth/TRL/vLLM, errores ABI de libcudart y NGC vs pip.
Fotos profesionales con IA en minutos.
Define e implementa Indicadores (SLI) y Objetivos (SLO) de nivel de servicio con error budgets y alertas, para establecer metas de fiabilidad y prácticas SRE.
Implementa búsqueda por similitud eficiente con bases de datos vectoriales; útil para búsqueda semántica, consultas de vecinos más cercanos u optimización de retrieval.
Implementa observabilidad integral para service meshes, incluyendo tracing distribuido, métricas y visualización. Útil para monitoreo de mesh, depuración de latencia y SLOs.
Escanea el código base para generar project-doc.md y AGENTS.md, con escaneo completo la primera vez y delta inteligente después.
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