Используйте при выполнении преобразований JSON, манипулировании вложенными структурами JSON, фильтрации массивов, извлечении значений, проверке схем JSON или составлении многоэтапных операций JSON. Этот навык обеспечивает более 60 преобразований jq на основе схемы, оптимизированных для обнаружения агентов ИИ.
Быстро установите AI-навык skogai-jq в вашу среду разработки через командную строку
Источник: skogai/lore.
jq-transforms is a schema-driven JSON transformation library built specifically for AI agents. It provides 60+ composable transformations for JSON manipulation, each with clear input/output contracts, comprehensive tests, and minimal implementations. The library emphasizes discoverability through schemas and composability through Unix pipes.
Path-based object manipulation for getting, setting, deleting, checking existence, merging, and querying nested JSON structures.
Array transformations including filtering, mapping, reducing, flattening, chunking, and deduplication.
Используйте при выполнении преобразований JSON, манипулировании вложенными структурами JSON, фильтрации массивов, извлечении значений, проверке схем JSON или составлении многоэтапных операций JSON. Этот навык обеспечивает более 60 преобразований jq на основе схемы, оптимизированных для обнаружения агентов ИИ. Источник: skogai/lore.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/skogai/lore --skill skogai-jqИспользуйте при выполнении преобразований JSON, манипулировании вложенными структурами JSON, фильтрации массивов, извлечении значений, проверке схем JSON или составлении многоэтапных операций JSON. Этот навык обеспечивает более 60 преобразований jq на основе схемы, оптимизированных для обнаружения агентов ИИ. Источник: skogai/lore.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/skogai/lore --skill skogai-jq После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/skogai/lore