スキルを探す

Plant Unterricht, Lernangebote und individuelle Förderung ohne Berichtsgenerator oder persönliche Vorlagen.

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Standard-Gerüst für rotierende Pipeline-Checks: Pro Lauf genau ein Ziel aus einer Menge (Projekte, Ordner, Repos) wählen — bevorzugt das am längsten ungeprüfte —, den Check durchführen, Ergebnis in einer Check-Registry und einem Verlaufslog festhalten. Nutze diesen Skill, wenn ein wiederkehrender Check über viele Projekte verteilt werden soll („prüfe regelmäßig alle X auf Y"), wenn eine Automatisierung Doppelprüfungen vermeiden muss, wenn eine Check-Registry/CHECKS-LOG-Struktur angelegt oder benutzt wird, oder wenn eine periodische Qualitätsrunde (Quellencheck, Style-Check, Health-Check, Audit) über eine Pipeline fair verteilt werden soll.

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Prüft bereitgestellte Formularbeschreibungen auf Struktur, Validierung, Verständlichkeit und Barrierefreiheit.

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Creates a personalised daily newspaper from RSS feeds and web sources. Ported from the BACH news system (news.py + newspaper_generator.py). Own SQLite store (no Origin-DB). feedparser optional — XML fallback via stdlib. PDF export via Edge Headless (msedge.exe).

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Ordnet Büroaufgaben, Korrespondenz und Fristen ohne Bindung an eine bestimmte Office-App.

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Tiefe Pflegerunde für ein veröffentlichtes GitHub-Repository (Stufe 2): enthält den vollständigen surface-after-care-Durchlauf und ergänzt ihn um drei teure Schritte — rechtliche Ersteinschätzung über die Law-Checker mit Wiedervorlage nach einem Jahr (Gutachten bleibt gitignored im Repo), Querverweise zu verwandten Repos über ALLE Organisationen hinweg sowie das Nachziehen aller Sprachen auf App-Ebene, nicht nur in der Doku. Nutze diesen Skill bei "full after care", "deep after care", "tiefe Repo-Pflege", "große Runde", "Repo grundlegend durchgehen", wenn ein Repo länger nicht geprüft wurde, vor größeren Releases oder wenn rechtliche Relevanz, Querverweise oder Mehrsprachigkeit ausdrücklich Thema sind. Für die günstige, oft wiederholte Runde stattdessen surface-after-care; für die Erstveröffentlichung github-repo-care.

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Document requirements analysis: Analyzes concept and requirements documents in the docs/ folder, checks requirements against current code, and creates a consolidated difference report.

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Automated software development pipeline. Scans projects, prioritizes tasks, analyzes code, and orchestrates development loops. Zero dependencies (Python stdlib only).

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8-phase development cycle: Feature requests, current state, functional planning, frontend, backend planning, backend code, tests, use cases. Iterative framework for systematic software development.

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Use when the user wants to send the same prompt to several LLMs and compare the answers - sequentially (stopwatch, clean per-lane timing) or in parallel (true race), with optional repetitions per model, judged by the starting model across quality, correctness, completeness, instruction fidelity and latency (time is only one dimension). Triggers on /compare-race, 'model race', 'vergleiche modelle', 'gleicher prompt an mehrere modelle'.

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Systemneutrale Automatisierung für lösungsorientierten Community Outreach und Repo-Recommender in Foren, Reddit und Plattformen nach dem Human-in-the-Loop-Prinzip (EU AI Act konform).

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Systematic bug sweep with a codebase-scaled target value, doubling escalation, area tracking, and final verification. Use on /bugsweep or whenever the user requests a systematic bug pass.

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Systematic 6-phase debugging protocol. Structured approach to bugs with quick checks, isolated testing, 20-minute rule, and bug report template.

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Answers weather questions for a location or coordinates via wttr.in (free, no API key). Current weather + 3-day forecast. Location comes from the user request or preferences; optional short cache.

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Plant Sprachaufnahme, Transkription und Sprachausgabe mit optionalen, austauschbaren Werkzeugen.

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Transcribes audio/video files to text. Uses Whisper (openai-whisper) or Vosk (offline) as optional backend — both are detected via presence check. Without backend: placeholder mode with dummy output (dry-run).

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Findet und behebt Mermaid-Diagramme, die GitHub nicht rendert ("Unable to render rich display"). Prueft jeden ```mermaid-Block mit dem echten Mermaid-Parser ohne Browser und belegt das Ergebnis danach an der lebenden GitHub-Seite.

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Evolutionary file renaming with wrapper files, plus the terse MOVED-stub standard for whole folder/file moves. Enables renames without hard breaks — references are organically updated through usage.

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Rollenbasierte Multi-Modell-Strategie. Modellkatalog liegt in einer lokalen Konfigurationsdatei statt im Skill-Text -- Rollen (Denker/Entscheider, Dauer-Worker, Entwurfsgenerator, Reviewer/Abnahme, Eskalation), Reasoning-Effort als eigene Achse, Abnahmepflicht für Entwurfsmodelle, Anbieterwechsel für unabhängige Reviews, Kontingente, Delegationsablauf und Kosten/Qualität kleiner Worker.

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Hosting-Muster, um eine lokal gebaute Anwendung (eigene Datenbank, eigener API-Key, In-Process-State) sicher hostbar zu machen, ohne Nutzerverwaltung zu bauen. Kernzug — der Host speichert nichts, der Browser des Besuchers speichert alles — sodass Pro-Besucher-Accounts, Zugriffsprüfungen und Löschfristen gegenstandslos werden, statt gelöst werden zu müssen. Nutzen, wenn eine lokal gebaute App für mehrere Besucher gehostet werden soll, bei "mach das ohne Login hostbar", "keine Nutzerkonten bauen", "Datenschutzerklärung für ein gehostetes Tool verkleinern", "wer ist verantwortlich, wenn wir nichts speichern" oder beim Wählen/Implementieren eines Server-Modus (`local`, `huckepack-gift`, `huckepack-only-host`, `pay-membership`). Liefert eine Data-Flow-Plan-Vorlage, eine Datenschutz-Vorlage und eine rechtliche Ersteinschätzung (DSGVO/TDDDG/UWG, deutsch) als Referenzen.

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Structured 6-step procedure for improving, renovating, or rebuilding existing pipelines, individual project folders, documentation structures, or software stacks. Addressable as "pipeline optimizer" (for whole topic pipelines, e.g. a software, research, or game-dev pipeline) or "project-folder optimizer" (for individual project folders within a pipeline, e.g. a single software tool or paper project). Triggers on tasks like "improve pipeline X", "optimize the stack", "rebuild Y", "renovation", "pipeline refactoring", "clean up project folder", "improve folder structure", "unify conventions", "documentation consolidation", "integrate into existing system", or any substantial intervention in established structures. Delivers building-stock analysis, purpose clarification, ideal sketch, gap plan, empirical pain-point identification, and retests with fresh subagents. Prevents parallel standards, duplication, and pipeline breaks.

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Generic plugin system for Python applications. Auto-discovery, validation, fault tolerance. Zero dependencies (Python stdlib only).

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Standard procedure for onboarding new software projects: Feature analysis, code quality review, onboarding checklist, and task creation.

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Meta-/Umbrella-Skill für die Familie „Projekt-/Pipeline-Aufbau & -Umbau". Kennt alle Skills für Anlegen, Aufnehmen, Umbauen und Analysieren von Projekten und Pipelines und leitet zum passenden weiter. Nutze diesen Skill, wenn unklar ist, ob etwas neu angelegt (Greenfield) oder umgebaut (Bestand) werden soll bzw. ob es um ein einzelnes Projekt oder eine ganze Pipeline geht. Auch auslösen bei „neues Projekt/Pipeline anlegen", „bestehendes umbauen", „Projekt aufnehmen", „Ordnerstruktur renovieren", „welcher Bootstrapper passt".

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