golden-chat
О программе
Навык golden-chat позволяет разработчикам выполнять запросы к определённой истории чатов Slack (сборка golden_chat), чтобы находить прошлые технические обсуждения, решения и общие ресурсы. Используйте его для быстрого получения фрагментов кода, шагов по устранению неполадок или решений команды из каналов #engineering и #random. Он предназначен для обращения к историческим знаниям команды в процессе разработки и решения проблем.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add yusufkaraaslan/Skill_Seekers -a claude-code/plugin add https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekersgit clone https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers.git ~/.claude/skills/golden-chatСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Golden_Chat Slack Chat Skill
Use when testing the golden_chat golden build
📋 Slack Chat Information
Platform: Slack
Source: fixtures/slack-export/
Total Messages: 6
Unique Users: 3
Channels: #engineering, #random
💡 When to Use This Skill
Use this skill when you need to:
- Find solutions discussed in golden_chat chat history
- Reference code snippets shared by team members
- Understand team decisions and architectural discussions
- Look up troubleshooting steps from past conversations
- Find shared links and resources from the team
📖 Content Overview
Total Sections: 3
Content Breakdown:
- #engineering: 2 sections
- #random: 1 sections
🔑 Key Discussion Topics
Topics frequently discussed in chat
- Troubleshooting: 1 conversations
- Setup: 1 conversations
📝 Top Code Snippets
High-quality code shared in chat
Python (2 snippets)
Snippet 1 (by bob) (Quality: 9.5/10):
def long_helper():
y0 = 0
y1 = 1
y2 = 2
y3 = 3
y4 = 4
y5 = 5
y6 = 6
y7 = 7
y8 = 8
y9 = 9
y10 = 10
y11 = 11
y12 = 12
y13 = 13
y14 = 14
y15 = 15
y16 = 16
y17 = 17
y18 = 18
y19 = 19
y20 = 20
y21 = 21
y22 = 22
y23 = 23
y24 = 24
y25 = 25
y26 = 26
y27 = 27
y28 = 28
y29 = 29
y30 = 30
y31 = 31
y32 = 32
y33 = 33
y34 = 34
y35 = 35
y36 = 36
y37 = 37
y38
...
Snippet 2 (by bob) (Quality: 7.0/10):
print('patched')
Unknown (1 snippets)
Snippet 1 (by alice) (Quality: 4.0/10):
kubectl get pods
🔗 Shared Links (21)
Key resources shared in chat
- https://example.com/resource/0 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/1 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/2 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/3 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/4 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/5 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/6 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/7 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/8 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/9 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/10 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/11 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/12 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/13 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/14 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/15 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/16 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/17 (by carol, in #random)
- https://example.com/resource/18 (by alice, in #engineering)
- https://example.com/resource/19 (by carol, in #random)
... and 1 more links
📊 Chat Statistics
- Total Messages: 6
- Total Threads: 1
- Code Snippets: 3
- Shared Links: 21
- Unique Users: 3
- Channels: 2
Channel Activity:
- #engineering: 5 messages, 2 users
- #random: 1 messages, 1 users
🗺️ Navigation
Reference Files:
references/engineering_s1-s2.md- #engineeringreferences/random_s3-s3.md- #random
See references/index.md for complete chat structure.
Generated by Skill Seeker | Slack Chat Scraper
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill golden-chat?
golden-chat — это Claude Skill от yusufkaraaslan. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с golden-chat, без дополнительных запросов.
Как установить golden-chat?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте golden-chat в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится golden-chat?
golden-chat относится к категории Мета.
Можно ли использовать golden-chat бесплатно?
Да. golden-chat размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
