Коллекция навыков агента ИИ — многоразовые рабочие процессы, протоколы и пакеты знаний для агентных систем. Навыки следуют открытому формату Agent Skills, что делает их совместимыми с любым фреймворком агента, поддерживающим стандарт.

В этом проекте я также кодифицирую практические модели для того, чтобы сделать агентов более способными, управляемыми, наблюдаемыми и заслуживающими доверия в реальной работе — от оценок и производственных операций до управления ИИ, операционной экономики и сотрудничества с несколькими агентами.

Установите полный каталог · Держите навыки в курсе

Навыки

актуарное моделирование рисков

Экспертное статистическое моделирование для решений по страхованию, актуарным и финансовым рискам, включая регрессию, GLM, претензии, прогнозирование, калибровку, хвостовой риск и управление моделью.

###Адрес

Сохраняйте аргументы, лежащие в основе последовательных вариантов архитектуры, чтобы более поздние участники могли понять, пересмотреть или заменить их ответственно.

Совет агентов

Многоагентная структурированная дискуссионная система — порождает группу экспертов-агентов для обсуждения любого вопроса с помощью конвергентной итерации. Создает ландшафт принятия решений с помощью диагностики уверенности, общих рисков, оставшихся разногласий и повествования о пути принципала.

agent-skills

A collection of AI agent skills — reusable workflows, protocols, and knowledge packs for agentic systems. Skills follow the Agent Skills open format, making them compatible with any agent framework that supports the standard.

The project is also where I codify practical patterns for making agents more capable, governable, observable, and trustworthy in real work — from evaluations and production operations to AI governance, operating economics, and multi-agent collaboration.

Install the full catalog · Keep skills up to date

Skills

actuarial-risk-modeling

Expert statistical modeling for insurance, actuarial, and financial-risk decisions, including regression, GLMs, claims, forecasting, calibration, tail risk, and model governance.

adr-authoring

Preserve the reasoning behind consequential architecture choices so later contributors can understand, revisit, or supersede them responsibly.

agent-council

Multi-agent structured debate system — spawn a panel of expert agents to debate any question with convergence-aware iteration. Produces a decision landscape with confidence diagnostics, shared risks, remaining disagreements, and a principal’s path narrative. Ships as a pip-installable Python package built on PydanticAI + PydanticGraph. pip install pydantic-ai && pip install agent-council and one API key to run your first debate.

agent-evals-and-observability

Design and review framework-neutral AI-agent evaluations, trajectory evidence, risk-tiered release gates, and privacy-aware observability. Covers datasets, grader calibration, statistical comparisons, incident-to-case learning, optional OpenTelemetry interoperability, and templates for durable evidence.

agent-production-operations

Operate an evaluated agent with tools and authority in production through a runtime control plane covering versioning, staged rollout, fallback, cost and latency budgets, tool health, human escalation, disablement, and trace-to-eval feedback.

agent-skills

Reference for the Agent Skills open format itself — directory structure, frontmatter schema, naming conventions, and progressive disclosure model. Use this meta-skill when creating or reviewing any other skill in this repository.

ai-governance