$ get_skill("openai-codex")
По README закрывает: запуск тестов, coverage и регрессионных проверок; бинарный анализ, reverse engineering и низкоуровневые проверки. Ориентир по стеку и темам: openai-codex, Rust, Codex.
По этим признакам MCP рекомендует skill агенту.
Используй skill codex. Открой источник https://github.com/openai/codex, изучи README и примеры. Применяй только идеи, которые подходят текущему проекту; не копируй код без проверки лицензии, зависимостей и безопасности.$ related ./skills
Помогает агенту проверить Astro SSR-проект: вес HTML, ленивую загрузку, изображения, маршруты, кеширование и регрессии скорости.
Помогает агенту добавить новую CMS-коллекцию так, чтобы она читалась из Directus, имела fallback, попадала в sitemap/MCP и обновлялась без deploy.
По README закрывает: настройка промптов, правил, памяти и контекста AI-агента. Ориентир по стеку и темам: claude-code, Python, Claude Code.
$ mcp ./skills
Скопируйте промпт в Codex, Cursor, Claude или другой AI-агент. Агент подключит Wikivibe MCP, локально изучит проект и подберёт подходящие скилы.
Подключи Wikivibe MCP и получи скил для текущей задачи.
Endpoint: https://wikivibe.ru/mcp/
Transport: streamable-http
После подключения вызови:
- get_skill(slug: "openai-codex")
Прочитай скил, затем проанализируй текущий проект локально. Не отправляй исходный код во внешний MCP: передавай только безопасную выжимку — стек, зависимости, список файлов, цель и проблемы.
