Annuaire de skills

Découvrez des skills réutilisables pour les AI agents.

Recherchez de vrais skills GitHub par tâche et vérifiez Stars, confiance, audit, catégorie et chemin d’installation avant de les utiliser.

Chaque recommandation reste clairement reliée à son dépôt, son audit et son chemin d’installation.

Résultats de recherche: css-in-js

Annuaire en anglais

Guidance for distinctive, intentional UI design, typography, visual direction, and non-template-like product interfaces.

171K
Stars
82/100
Confiance
Catégorie: design-creativeAudit

All Algorithms implemented in Python

222K
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82/100
Confiance
Catégorie: educationAudit

A tool that converts codebases, SQL schemas, and other files into queryable knowledge graphs for AI coding assistants.

92K
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80/100
Confiance
Catégorie: developmentAudit

Open-source LLM-friendly web crawler and scraper

73K
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82/100
Confiance
Catégorie: web-automationAudit

Review a branch or diff against repository standards and the originating spec in two independent analysis passes.

169K
Stars
86/100
Confiance
Catégorie: coding-agentsAudit

Break a plan, spec, or conversation into independently actionable tracer-bullet tickets with explicit blocking relationships.

177K
Stars
81/100
Confiance
Catégorie: coding-agentsAudit

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

17K
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87/100
Confiance
Catégorie: design-creativeAudit

Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

101K
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76/100
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Catégorie: ml-automationAudit

🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.

162K
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87/100
Confiance
Catégorie: ml-automationAudit

Implement work from an approved spec or ticket set, run focused and full tests, invoke code review, and commit the result to the current branch.

176K
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81/100
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Catégorie: coding-agentsAudit

Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step

97K
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77/100
Confiance
Catégorie: ml-automationAudit

React and Next.js performance guidance for writing, reviewing, and refactoring production UI code.

30K
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88/100
Confiance
Catégorie: coding-agentsAudit