$ get_skill("patched-codes-patchwork")
patchwork — безопасность для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком Python, automation, codereview. Исходники: patched-codes/patchwork.
academic research skills — безопасность для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком Python, academic pipeline, academic writing. Исходники: Imbad0202/academic-research-skills.
nanoclaw — безопасность для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком TypeScript, ai agents, ai assistant. Исходники: nanocoai/nanoclaw.
xonsh — безопасность для AI-агента: помогает быстрее понять задачу, выбрать подходящий workflow и не собирать инструкцию с нуля. Подходит для проектов со стеком Python, anthropic, claude. Исходники: xonsh/xonsh.
$ 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: "patched-codes-patchwork")
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.
