$ get_skill("orchestra-research-ai-research-skills")
AI Research SKILLs — поиск для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком TeX, ai, ai research. Исходники: Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs.
По этим признакам MCP рекомендует skill агенту.
Используй skill AI Research SKILLs. Открой источник https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs, изучи README и примеры. Применяй только идеи, которые подходят текущему проекту; не копируй код без проверки лицензии, зависимостей и безопасности.$ related ./skills
По README закрывает: поиск, браузерные проверки и сбор данных из внешних источников. Ориентир по стеку и темам: research-browser, ai, ai-agent.
cc haha — поиск для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком TypeScript, Research, Browser. Исходники: NanmiCoder/cc-haha.
MindSearch — поиск для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком JavaScript, ai search engine, gpt. Исходники: InternLM/MindSearch.
$ 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: "orchestra-research-ai-research-skills")
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.
