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
Frequently asked questions
What is the golden-chat skill?
golden-chat is a Claude Skill by yusufkaraaslan. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform golden-chat-related tasks without extra prompting.
How do I install golden-chat?
Use the install commands on this page: add golden-chat to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does golden-chat belong to?
golden-chat is in the Meta category, tagged testing and design.
Is golden-chat free to use?
Yes. golden-chat is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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.
