Dstack
Vendor-agnostic orchestration for training, inference and agentic workloads across NVIDIA, AMD, TPU, and Tenstorrent on clouds, Kubernetes, and bare metal.
Profil de l’actif
Agents de code et de développement
Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.
Scénario
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Adéquation Agent
Claude Code + Cursor + CLI
Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.
Installer
Prêt
npx skills add dstackai/dstack
Maintenance
À jour
1 jours depuis le dernier push
Risque
Revue nécessaire
Dependency or permission surface needs review
Qualité GitHub
2.2K
100/100 Qualité · 83/100 Confiance
Tags de couverture
Notes de revue
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Carte d’adoption Agent
Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil
Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.
Qualité
ExcellentHigh-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.
Confiance
Sandbox uniquementCandidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Audit
Revue nécessaireRevue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Trust Score OpenAgentSkill v5
Revue humaine avant installation
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Stars
2.2K stars GitHub
Activité du dépôt
2.2K stars et 250 forks
Maintenance
1 jours depuis le dernier push
Licence
MPL-2.0
Installer
npx skills add dstackai/dstack
Sécurité d’installation
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
secrets or environment access, shell or command execution
Résultats Agent
Pas encore de données de résultats Agent
Documentation
Contexte README/SKILL.md solide
Résumé des risques
Revoir avant production
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
Préparation à l’installation
Chemin d’installation disponible
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- La licence est déclarée
- Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven
Métadonnées lisibles par Agent
Données de décision lisibles par machine pour ce skill.
Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.
Tâches adaptées
- workflows Local desktop
- Équipes Claude Code
- Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub
- Navigate local resources
Agents adaptés
Décision d’installation
- Commande
- npx skills add dstackai/dstack
- Politique
- Revoir
- Revue humaine
- Oui
Confiance et risque
- Confiance
- 75/100
- Audit
- 90/100
- Niveau de risque
- Revue nécessaire
Boucle de résultat
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID d’événement
- resolve
- Résultats
- 5
Commande d’installation
npx skills add dstackai/dstackNe pas utiliser quand
- Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
- Environnements fortement conformes sans revue interne de sécurité
- No major risk signals from current metadata
- Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
Sécurité Agent v2
50/100 · Éviter l’installation automatique
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Élevé
Exécution shell ou de commande
Les métadonnées de la skill font référence à des workflows de terminal, CLI, shell, sous-processus ou exécution de commande.
Moyen
Accès réseau
La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.
Moyen
Accès au système de fichiers
La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.
Élevé
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
Cibles d’installation
Installer ce skill dans votre workflow Agent
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install dstackai-dstackPlan de résolution Agent
Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.
L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.
Ouvrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texte Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Relais d’installation
/api/skills/dstackai-dstack/install
L’Agent doit vérifier
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Copier le prompt
Task: Use Dstack in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/dstackai-dstack/install
Install command: npx skills add dstackai/dstack
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Relais Agent
Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
Relais d’installation
/api/skills/dstackai-dstack/install
Format texte LLM
/api/skills/dstackai-dstack/install?format=text
Trouver des alternatives
/api/skills/search?q=Dstack&limit=3
Prompt Agent
Use Dstack for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/dstackai-dstack/install, then install with: npx skills add dstackai/dstackMétadonnées Registry
Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.
L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.
Manifest
/api/registry/manifest/dstackai-dstack
Texte LLM
/api/registry/manifest/dstackai-dstack?format=text
Alias d’installation
/api/registry/install/dstackai-dstack
Recommander
/api/registry/recommend?task=Use%20Dstack%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Adéquation Agent
Local desktop
Tags de cas d’usage
Plateformes
Python, AI Agents, Claude Code, Cursor
Rapport d’audit
Revue nécessaire · 90/100
Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Panneau de décision Agent
Choix principal pour Local desktop
Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.
Rôle dans la pile
Choix principal
Pertinence principale
Local desktop
Libellé de confiance
Prêt pour la production
Chemin d’installation
Commande prête
À utiliser lorsque
- workflows Local desktop
- Équipes Claude Code
- Équipes qui valorisent les signaux d’adoption GitHub
Preuves
- 2,216 stars GitHub
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- profil qualité 100/100
- 19 événements OpenAgentSkill
revoir d’abord
- No major risk signals from current metadata
Chemin d’implémentation
- 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Local desktop de bout en bout.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Profil de confiance
Sandbox uniquement
Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Adoption GitHub
Validé2.2K stars GitHub
Activité stars/forks
Validé2.2K stars et 250 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé1 jours depuis le dernier push
Clarté de licence
ValidéMPL-2.0
Signaux positifs
- Fiche vérifiée manuellement
- Revue IA approuvée
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- Dépôt maintenu récemment
- Signal d’adoption GitHub significatif
- La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
- La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent
Réviser avant installation
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
- Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
- Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
- Pas encore de rapports de résultats Agent réels
- Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance
Action recommandée
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Profil qualité
Excellent candidat pour les workflows Agent
High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.
Adéquation au workflow
Utilisez cette skill dans ces scénarios
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Adéquation au workflow
Ajouter à un workflow complet
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Liste d’alternatives
Comparer avant installation
Similar skills that may fit this task.
Agent Skills
Production-grade engineering skills for AI coding agents.
Open Design
🎨 Local-first, open-source Claude Design alternative. 🖥️ Native desktop app. ⚡ 259+ Skills · ✨ 142+ Design Systems 🖼️ Web · desktop · mobile prototypes · slides · images · videos · HyperFrames 📦 Sandboxed preview · HTML/PDF/PPTX/MP4 export 🤖 Claude Code / OpenClaw / Codex / Cursor / OpenCode / Qwen / Copilot / Hermes / Kimi & 17+ CLIs.
Cherry Studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. Unified access to frontier LLMs
Superpowers
An agentic skills framework & software development methodology that works.
Vue d’ensemble
--- name: dstack description: | dstack is an open-source control plane for GPU provisioning and orchestration across GPU clouds, Kubernetes, and on-prem clusters. ---
# dstack
## Overview
`dstack` provisions and orchestrates workloads across GPU clouds, Kubernetes, and on-prem via fleets.
**When to use this skill:** - Running or managing dev environments, tasks, or services on dstack - Creating, editing, or applying `*.dstack.yml` configurations - Managing fleets, volumes, gateways, and checking available offers
## How it works
`dstack` operates through three core components:
1. `dstack` server - Can run locally, remotely, or via dstack Sky (managed) 2. `dstack` CLI - Applies configurations and manages or inspects fleets, runs, logs, events, volumes, gateways, and offers; it uses project configurations stored in `~/.dstack/config.yml`, which can be managed with `dstack project` 3. `dstack` configuration files - YAML files ending with `.dstack.yml`
`dstack apply` shows a plan and submits configuration changes. For run configurations, it attaches when the run reaches `running` by default: it configures SSH access, forwards declared ports, and streams logs. With `-d`, it submits and exits.
## Quick agent flow (detached runs)
1) Show plan: `echo "n" | dstack apply -f <config>` 2) If plan is OK and user confirms, apply detached: `dstack apply -f <config> -y -d` 3) Check the run: `dstack run get <run-name> --json` 4) If dev-environment or task with ports and running: attach to surface IDE link/ports/SSH alias (agent runs attach in background); ask to open link 5) If attach fails in sandbox: request escalation; if not approved, ask the user to run `dstack attach` locally and share the output
**CRITICAL: Never propose `dstack` CLI commands or YAML syntaxes that don't exist.** - Only use CLI commands and YAML syntax documented here or verified via `--help` - If uncertain about a command or its syntax, check the links or use `--help`
**NEVER do the following:** - Invent CLI flags not documented here or shown in `--help` - Guess YAML property names - verify in configuration reference links - Run `dstack apply` for runs without `-d` in automated contexts (blocks indefinitely) - Retry failed commands without addressing the underlying error - Summarize or reformat tabular CLI output - show it as-is - Use `echo "y" |` when `-y` flag is available - Assume a command succeeded without checking output for errors
## Agent execution guidelines
### Output accuracy - **NEVER reformat, summarize, or paraphrase CLI output.** Display tables, status output, and error messages exactly as returned. - When showing command results, use code blocks to preserve formatting. - If output is truncated due to length, indicate this clearly (e.g., "Output truncated. Full output shows X entries.").
### Verification before execution - **When uncertain about any CLI flag or YAML property, run `dstack <command> --help` first.** - Never guess or invent flags. Example verification commands: ```bash dstack --help # List all commands dstack apply -h <configuration type> # Flags for apply per configuration type (dev-environment, task, service, fleet, etc) dstack fleet --help # Fleet subcommands dstack ps --help # Flags for ps ``` - If a command or flag isn't documented, it doesn't exist.
### Command timing and confirmation handling
**Commands that stream indefinitely in the foreground:** - `dstack attach` - `dstack apply` without `-d` for runs - `dstack ps -w`
Agents should avoid blocking: use `-d`, timeouts, or background attach. When attach is needed, run it in the background by default (`nohup ...`), but describe it to the user simply as "attach" unless they ask for a live foreground session.
When waiting programmatically for a specific run, use `dstack run get <run-name> --json` and read its top-level `status`. Run statuses are `pending`, `submitted`, `provisioning`, `running`, `terminating`, `terminated`, `failed`, and `done`; the last three are terminal. Stop waiting when the run reaches the state needed for the next action or a terminal status. Never parse or grep human-readable `dstack ps` output; its status column may display a job message such as `no offers`.
**All other commands:** Use 10-60s timeout. Most complete within this range. **While waiting, monitor the output** - it may contain errors, warnings, or prompts requiring attention.
**Confirmation handling:** - `dstack apply`, `dstack stop`, `dstack fleet delete` require confirmation - Use `-y` flag to auto-confirm when user has already approved - For `dstack stop`, always use `-y` after the user confirms to avoid interactive prompts - Use `echo "n" |` to preview `dstack apply` plan without executing (avoid `echo "y" |`, prefer `-y`)
**Best practices:** - Prefer modifying configuration files over passing parameters to `dstack apply` (unless it's an exception) - When user confirms deletion/stop operations, use `-y` flag to skip confirmation prompts
### Detached run follow-up (after `-d`)
After submitting a run with `-d` (dev-environment, task, service), first determine whether submission failed. If the apply output shows errors (validation, no offers, etc.), stop and surface the error.
If the run was submitted, check it with `dstack run get <run-name> --json`, then guide the user through relevant next steps: If you need to prompt for next actions, be explicit about the dstack step and command (avoid vague questions). When speaking to the user, refer to the action as "attach" (not "background attach"). - **Monitor status:** Report the current status and offer to keep watching. If watching, poll `dstack run get <run-name> --json` every 10-20 seconds until it reaches the state needed for the next action or a terminal status. - **Attach when running:** For agents, run attach in the background by default so the session does not block. Use it to capture IDE links/SSH alias or enable port forwarding; when describing the action to the user, just say "attach". - **Dev environments or tasks with ports:** Once `running`, attach to surface the IDE link/port forwarding/SSH alias, then ask whether to open the IDE link. Never open links without explicit approval. - **Services:** Prefer using service endpoints. Attach only if the user explicitly needs port forwarding or full log replay. - **Tasks without ports:** Default to `dstack logs` for progress; attach only if full log replay is required.
### Attaching behavior (blocking vs non-blocking)
`dstack attach` runs until interrupted and blocks the terminal. **Agents must avoid indefinite blocking.** If a brief attach is needed, use a timeout to capture initial output (IDE link, SSH alias) and then detach.
Note: `dstack attach` writes SSH alias info under `~/.dstack/ssh/config` (and may update `~/.ssh/config`) to enable `ssh <run name>`, IDE connections, port forwarding, and real-time logs (`dstack attach --logs`). If the sandbox cannot write there, the alias will not be created.
**Permissions guardrail:** If `dstack attach` fails due to sandbox permissions, request permission escalation to run it outside the sandbox. If escalation isn’t approved or attach still fails, ask the user to run `dstack attach` locally and share the IDE link/SSH alias output.
**Background attach (non-blocking default for agents):** ```bash nohup dstack attach <run name> --logs > /tmp/<run name>.attach.log 2>&1 & echo $! > /tmp/<run name>.attach.pid ``` Then read the output: ```bash tail -n 50 /tmp/<run name>.attach.log ``` Offer live follow only if asked: ```bash tail -f /tmp/<run name>.attach.log ``` Stop the background attach (preferred): ```bash kill "$(cat /tmp/<run name>.attach.pid)" ``` If the PID file is missing, fall back to a specific match (avoid killing all attaches): ```bash pkill -f "dstack attach <run name>" ``` **Why this helps:** it keeps the attach session alive (including port forwarding) while the agent remains usable. IDE links and SSH instructions appear in the log file -- surface them and ask whether to open the link (`open "<link>"` on macOS, `xdg-open "<link>"` on Linux) only after explicit approval.
If background attach fails in the sandbox (permissions writing `~/.dstack` or `~/.ssh`, timeouts), request escalation to run attach outside the sandbox. If not approved, ask the user to run attach locally and share the IDE link/SSH alias.
### Interpreting user requests
**"Run something":** When the user asks to run a workload (dev environment, task, service), use `dstack apply` with the appropriate configuration. Note: `dstack run` only supports `dstack run get --json` for retrieving run details -- it cannot start workloads.
**"Connect to" or "open" a dev environment:** If a dev environment is already running, use `dstack attach <run name> --logs` (agent runs it in the background by default) to surface the IDE URL (`cursor://`, `vscode://`, etc.) and SSH alias. If sandboxed attach fails, request escalation or ask the user to run attach locally and share the link.
## Configuration types
`dstack` supports run configurations (dev environments, tasks, and services) and infrastructure configurations (fleets, volumes, and gateways). Configuration files can be named `<name>.dstack.yml` or simply `.dstack.yml`.
**Common parameters:** All run configurations (dev environments, tasks, services) support many parameters including: - **Git integration:** Clone repos automatically (`repo`) or mount existing repos (`repos`) - **File upload:** Upload local files (`files`; see concept docs for examples) - **Docker support:** Use custom Docker images (`image`); use `docker: true` if you want to use Docker from inside the container (VM-based backends only) - **Environment:** Set environment variables (`env`), often via `.envrc`. Secrets are supported but less common. - **Storage:** Persistent network volumes (`volumes`), specify disk size - **Resources:** Define GPU, CPU, memory, and disk requirements
**Best practices:** - Prefer giving configurations a `name` property for easier management - When configurations need credentials (API keys, tokens), list only env var names in the `env` section (e.g., `- HF_TOKEN`), not values. Recommend storing actual values in a `.envrc` file alongside the configuration, applied via `source .envrc && dstack apply`. - `python` and `image` are mutually exclusive in run configurations. If `image` is set, do not set `python`.
### `files` and `repos` intent policy
Use `files` and `repos` only when the user intends to use local/repo files inside the run.
- If user asks to use project code/data/config in the run, then add `files` or `repos` as appropriate. - If it is totally unclear whether files or repos must be mounted, ask one explicit clarification question or default to not mounting.
`files` guidance: - Relative paths are valid and preferred for local project files. - A relative `files` path is placed under the run's `working_dir` (default or set by user).
`repos` + image/working directory guidance: - With non-default Docker images, prefer explicit absolute mount targets for `repos` (e.g., `.:/dstack/run`). - When setting an explicit repo mount path, also set `working_dir` to the same path. - Reason: custom images may have a different/non-empty default working directory, and mounting a repo into a non-empty path can fail. - With `dstack` default images, the default `working_dir` is already `/dstack/run`.
### 1. Dev environments **Use for:** Interactive development with IDE integration (VS Code, Cursor, etc.).
```yaml type: dev-environment name: cursor
python: "3.12" ide: vscode
resources: gpu: 80GB ```
[Concept documentation](https://dstack.ai/docs/concepts/dev-environments.md) | [Configuration reference](https://dstack.ai/docs/reference/dstack.yml/dev-environment.md)
### 2. Tasks **Use for:** Batch jobs, training runs, fine-tuning, web applications, any exe
Compatibilité plateforme
Détails techniques
- Version
- 1.0.0
- Licence
- MPL-2.0
- Dernière mise à jour
- 21 août 2026
- Publié
- 6 juin 2026
Frameworks et outils
Instantané de décision
Choix principal
2,216 stars GitHub
Audit
Revue d’installation
Revue d’installation et d’adoption
- Sécurité
- 77/100
- Maintenance
- 100/100
- Installer
- 92/100
Preuves validées par Agent
Preuves validées par Agent
Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.
- Taux de réussite
- —
- Échec récent
- —
- Résultats
- 0
- Qualité de sortie
- —
- Échecs
- 0
- Non pertinent
- 0
- Installations
- 0
- Bloqué par le risque
- 0
- Configuration requise
- 0
- Production
- 0
Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.
Installer
Ajouter au workflow Agent
Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.
Boucle de croissance
Kit de partage
Brouillon guidé par scénario pour Dstack, prêt pour une publication manuelle sur X.
Dstack: Vendor-agnostic orchestration for training, inference and agentic workloads across NVIDIA, AM... 2.2K stars https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for Dstack: https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x Install: npx skills add dstackai/dstack
Source de la fiche
Indexé par la communauté
Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.
- Créateur
- dstackai
- Source
- dstackai/dstack
- Indexé par
- Index communautaire OpenAgentSkill
L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.
Revendiquer ce skillRevendication du propriétaire
Revendiquer cette fiche de skill
Cette fiche Indexé par la communauté est attribuée à dstackai, mais n’est pas encore marquée officielle. Revendiquez-la pour ajouter un signal de propriétaire vérifié et rendre les futures mises à jour de lancement, d’installation et d’audit plus fiables.
Kit de backlinks créateur
Ajoutez les badges de preuve à votre README
Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack)Auteur
dstackai✓
@dstackai
Adéquation plateforme
Signaux de santé
- Stars GitHub
- 2.2K
- Score de qualité
- 65/100
- Dernier push GitHub
- 21 août 2026
- Indications de framework
- 2
- Vues OpenAgentSkill
- 14
- Copies d’installation
- 0
- Clics sortants
- 0
Signal de communauté
Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.
Confiance et sécurité
Sandbox uniquement
- Adoption GitHub2.2K stars GitHubValidé
- Activité stars/forks2.2K stars et 250 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesValidé
- Maintenance récente1 jours depuis le dernier pushValidé
- Clarté de licenceMPL-2.0Validé
- Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
- Risque dépendances/runtimecommand execution surface, credential or environment accessCorriger
Skills associés
Agent Skills
Production-grade engineering skills for AI coding agents.
87.6K StarsOpen Design
🎨 Local-first, open-source Claude Design alternative. 🖥️ Native desktop app. ⚡ 259+ Skills · ✨ 142+ Design Systems 🖼️ Web · desktop · mobile prototypes · slides · images · videos · HyperFrames 📦 Sandboxed preview · HTML/PDF/PPTX/MP4 export 🤖 Claude Code / OpenClaw / Codex / Cursor / OpenCode / Qwen / Copilot / Hermes / Kimi & 17+ CLIs.
88.1K StarsCherry Studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. Unified access to frontier LLMs
50.4K StarsSuperpowers
An agentic skills framework & software development methodology that works.
257.2K Stars