Dstack
Vendor-agnostic orchestration for training, inference and agentic workloads across NVIDIA, AMD, TPU, and Tenstorrent on clouds, Kubernetes, and bare metal.
供給アセットの概要
コーディングと開発 Agent
コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。
シナリオ
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Agent 適合
Claude Code + Cursor + CLI
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add dstackai/dstack
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 1 日
リスク
要レビュー
Dependency or permission surface needs review
GitHub 品質
2.2K
100/100 品質 · 83/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
優秀採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 2.2K
リポジトリ活動
スター 2.2K、フォーク 250
メンテナンス
最終プッシュから 1 日
ライセンス
MPL-2.0
インストール
npx skills add dstackai/dstack
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
secrets or environment access, shell or command execution
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- 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
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- Local desktop ワークフロー
- Claude Code チーム
- GitHub 採用シグナルを重視するチーム
- Navigate local resources
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add dstackai/dstack
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 75/100
- 監査
- 90/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- 内部セキュリティレビューのない高コンプライアンス環境
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
Agent セーフティ v2
50/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
高
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Dependency or permission surface needs review
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
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-dstackAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20Dstack%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/dstackai-dstack/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
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.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/dstackai-dstack/install
LLM テキスト形式
/api/skills/dstackai-dstack/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=Dstack&limit=3
Agent プロンプト
Use Dstack for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/dstackai-dstack/install, then install with: npx skills add dstackai/dstackRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/dstackai-dstack
LLM テキスト
/api/registry/manifest/dstackai-dstack?format=text
インストール別名
/api/registry/install/dstackai-dstack
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20Dstack%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
Local desktop
プラットフォーム
Python, AI Agents, Claude Code, Cursor
Agent 判断パネル
Local desktop 向けの第一候補
有力候補として扱い、自分の Agent スタックで README とインストール経路を検証してください。
スタック内の役割
第一候補
主な適合
Local desktop
信頼ラベル
本番対応
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- Local desktop ワークフロー
- Claude Code チーム
- GitHub 採用シグナルを重視するチーム
根拠
- GitHub スター 2,216
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 100/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 19 件
先にレビュー
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、Local desktop タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 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.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
合格GitHub スター 2.2K
スター/フォーク活動
合格スター 2.2K、フォーク 250; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 1 日
ライセンスの明確さ
合格MPL-2.0
良いシグナル
- 手動確認済みの掲載
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- 意味のある GitHub 採用シグナル
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- 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
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
優秀 Agent ワークフロー向けの候補
採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
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.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
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.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
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.
概要
--- 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
プラットフォーム互換性
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- MPL-2.0
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年6月6日
フレームワークとツール
判断の要約
第一候補
GitHub スター 2,216
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
Dstack 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
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
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for Dstack: https://www.openagentskill.com/skills/dstackai-dstack?ref=x Install: npx skills add dstackai/dstack
掲載元
コミュニティにより登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- dstackai
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この コミュニティにより登録 掲載は dstackai に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](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)作者
dstackai✓
@dstackai
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 2.2K
- 品質スコア
- 65/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月21日
- フレームワークのヒント
- 2
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 14
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 2.2K合格
- スター/フォーク活動スター 2.2K、フォーク 250; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません合格
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
- ライセンスの明確さMPL-2.0合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access修正
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Agent Skills
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88.1K スターCherry Studio
AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. Unified access to frontier LLMs
50.4K スターSuperpowers
An agentic skills framework & software development methodology that works.
257.2K スター