विकास Skills

OKX Agentic Wallet पर लिमिट-ऑर्डर रणनीति ट्रेडिंग। इस स्किल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता मूल्य-ट्रिगर लिमिट ऑर्डर (गिरावट पर खरीदना, लाभ लेना, स्टॉप लॉस, ऊँचाई का पीछा करना) रखना चाहता है, एक या अधिक लंबित ऑर्डर रद्द करना चाहता है, सक्रिय या ऐतिहासिक ऑर्डर सूचीबद्ध करना चाहता है, या SA TEE अपग्रेड द्वारा निलंबित किए गए ऑर्डर को फिर से शुरू करना चाहता है। okx-dex-swap से अलग (मार्केट ऑर्डर, सर्वोत्तम उपलब्ध एकत्रित मूल्य पर तत्काल निष्पादन)। रणनीति ऑर्डर Agentic Wallet TEE पर संग्रहीत होते हैं और स्वचालित रूप से निष्पादित होते हैं जब...

जब उपयोगकर्ता 'onchainos ws', 'ws start', 'ws poll', 'ws stop', 'ws channels', 'ws session', 'ws channel-info', 'idle-timeout', 'idle timeout', 'WebSocket channels', 'WS频道' का उल्लेख करता है, या WebSocket सत्र/会话管理 के प्रबंधन के बारे में पूछता है, तो इस कौशल का उपयोग करें। साथ ही वास्तविक समय की ऑन-चेन डेटा के लिए कस्टम WebSocket स्क्रिप्ट/脚本/बॉट लिखते समय भी उपयोग करें। इसमें शामिल हैं: onchainos ws CLI कमांड (start/poll/stop/list/channels/channel-info), सत्र जीवनचक्र, idle-timeout कॉन्फ़िगरेशन, और सभी 9 DEX WebSocket चैनल...

XLayer, Solana, Ethereum, Base, BSC, Arbitrum, Polygon और 20+ चेन्स पर ऑनचेन लेनदेन गेटवे। पूर्व-हस्ताक्षरित / रॉ / पहले से हस्ताक्षरित लेनदेन प्रसारित करने, सीरियलाइज़्ड tx ऑनचेन पुश करने, वर्तमान गैस मूल्य क्वेरी करने, गैस सीमा का अनुमान लगाने, भेजने से पहले लेनदेन सिम्युलेट या ड्राई-रन करने, ब्रॉडकास्ट ऑर्डर ट्रैक करने, या txHash या orderId द्वारा tx-कन्फर्म्ड / पेंडिंग स्थिति जांचने के लिए कॉल करें।

监听任务进展 / 帮我盯着任务 / 任务有动静告诉我 / 历史消息 / 未读消息 / 未决策 / 待决策 / 继续监听 / task watch / user watch / monitor task progress / catch me up on tasks / outstanding decisions — OKX A2A user-session task-notification monitor: live long-poll via `okx-a2a user watch` (also drains backlog of past/missed/unread events on entry) plus un-replied decision_request lister via `okx-a2a user outdated-list`. Not for wallet / gas / task-list / status queries.

उपयोग तब करें जब कोई उपयोगकर्ता ओपन सोर्स प्रोजेक्ट शुरू करने, उसमें योगदान देने, उसे बढ़ाने, संचालित करने, वित्तपोषित करने, सुरक्षित करने या बनाए रखने पर मार्गदर्शन चाहता है, या योगदानकर्ता ऑनबोर्डिंग, सामुदायिक स्वास्थ्य, अनुरक्षक थकान, आचार संहिता, मीट्रिक्स, कानूनी मूल बातें, या ओपन सोर्स प्रोजेक्ट अपनाने के बारे में पूछता है।

टर्मिनल यूज़र इंटरफ़ेस बनाने के लिए व्यापक OpenTUI कौशल। इसमें कोर इम्पेरेटिव API, React रिकॉन्साइलर और Solid रिकॉन्साइलर शामिल हैं। किसी भी TUI विकास कार्य के लिए उपयोग करें, जिसमें कंपोनेंट, लेआउट, कीबोर्ड हैंडलिंग, एनिमेशन और परीक्षण शामिल हैं।

Use the public `orca` CLI to operate Orca-managed worktrees, folder contexts, terminals, repos, automations, worktree comments, and the browser embedded inside the Orca app. Use when the user says "$orca-cli", "use orca cli", "Orca worktree", "child worktree", "cardStatus", "spawn codex/claude in a worktree", "read/wait/send Orca terminal", "terminal send", "full handoff", "handover", "give this to another agent", "another worktree", "Orca browser", or "control the browser inside Orca"....

Use Orca orchestration for structured multi-agent coordination: threaded messages, blocking ask/reply flows, task dispatch, worker_done/escalation waits, task DAGs, decision gates, coordinator loops, or decomposing work across agents. Use `orca-cli` instead for full ownership handoffs, including requests phrased as "hand off", "handoff", "handover", "give this to another agent", or "another worktree" when the user did not explicitly ask to supervise, monitor, wait for results, or coordinate...

The Paperclip way of converting a plan into executable tasks. Use whenever you are asked to plan, scope, or break down work inside a Paperclip company. Industry-agnostic guidance on how to translate a plan into assigned issues with the right specialty, dependencies, and parallelization so Paperclip's executor can pick up the work — it does not prescribe a plan format. Pair with the `paperclip` skill, which covers the mechanics of writing the plan document and reassigning the issue.

पेपरक्लिप में शासन-जागरूक नियुक्ति के साथ नए एजेंट बनाएं। इसका उपयोग तब करें जब आपको एडॉप्टर कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों का निरीक्षण करने, मौजूदा एजेंट कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करने, एक नया एजेंट प्रॉम्प्ट/कॉन्फ़िगरेशन तैयार करने और नियुक्ति अनुरोध सबमिट करने की आवश्यकता हो।

वेब प्रदर्शन को तेज़ लोडिंग और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के लिए अनुकूलित करें। इसका उपयोग तब करें जब "मेरी साइट की गति बढ़ाएं", "प्रदर्शन अनुकूलित करें", "लोड समय कम करें", "धीमी लोडिंग ठीक करें", "पेज स्पीड सुधारें", या "प्रदर्शन ऑडिट" के लिए कहा जाए।

फ्रंटएंड, बैकएंड, क्वेरी और डेटाबेस में एप्लिकेशन प्रदर्शन को अनुकूलित करता है। इसका उपयोग तब करें जब प्रदर्शन आवश्यकताएं हों, जब प्रदर्शन में गिरावट का संदेह हो, जब कोर वेब वाइटल या लोड टाइम में सुधार की आवश्यकता हो, जब N+1 क्वेरी पैटर्न को ठीक करने की आवश्यकता हो, या जब प्रोफाइलिंग बाधाओं को उजागर करे।

कार्य को क्रमबद्ध कार्यों में विभाजित करता है। इसका उपयोग तब करें जब आपके पास कोई विशिष्टता या स्पष्ट आवश्यकताएँ हों और कार्य को कार्यान्वित करने योग्य कार्यों में विभाजित करने की आवश्यकता हो। इसका उपयोग तब करें जब कोई कार्य शुरू करने के लिए बहुत बड़ा लगे, जब आपको दायरे का अनुमान लगाने की आवश्यकता हो, या जब समानांतर कार्य संभव हो।

क्लॉड को किसी भी प्लेराइट ऑटोमेशन को तुरंत लिखने और निष्पादित करने में सक्षम बनाता है - सरल पेज परीक्षणों से लेकर जटिल मल्टी-स्टेप फ्लो तक।

Playwright परीक्षण लिखते समय, अस्थिर परीक्षणों को ठीक करते समय, विफलताओं को डीबग करते समय, पेज ऑब्जेक्ट मॉडल लागू करते समय, CI/CD कॉन्फ़िगर करते समय, प्रदर्शन अनुकूलित करते समय, API मॉक करते समय, प्रमाणीकरण या OAuth संभालते समय, पहुँच-योग्यता (axe-core) परीक्षण करते समय, फ़ाइल अपलोड/डाउनलोड, दिनांक/समय मॉकिंग, WebSockets, भू-स्थान, अनुमतियाँ, मल्टी-टैब/पॉपअप प्रवाह, मोबाइल

Azure OpenAI के GPT Realtime Mini मॉडल के माध्यम से WebSocket का उपयोग करके AI-संचालित पॉडकास्ट-शैली ऑडियो कथाएँ उत्पन्न करें। टेक्स्ट-टू-स्पीच सुविधाएँ बनाने, ऑडियो कथा निर्माण, सामग्री से पॉडकास्ट निर्माण, या वास्तविक ऑडियो आउटपुट के लिए Azure OpenAI Realtime API के साथ एकीकरण करते समय उपयोग करें। React फ्रंटएंड से Python FastAPI बैकएंड तक WebSocket स्ट्रीमिंग के साथ पूर्ण-स्टैक कार्यान्वयन शामिल है।

सबसे आलसी समाधान को लागू करता है जो वास्तव में काम करता है, सबसे सरल, सबसे छोटा, सबसे न्यूनतम। एक वरिष्ठ डेवलपर की तरह काम करता है जिसने सब कुछ देखा है: कार्य के अस्तित्व की आवश्यकता पर सवाल उठाएं (YAGNI), कस्टम कोड से पहले मानक लाइब्रेरी का उपयोग करें, डिपेंडेंसी से पहले नेटिव प्लेटफॉर्म सुविधाओं का उपयोग करें, पचास से पहले एक लाइन का उपयोग करें। तीव्रता स्तरों का समर्थन करता है: lite,

पूरे रिपॉजिटरी का ओवर-इंजीनियरिंग के लिए ऑडिट। ponytail-review की तरह, लेकिन डिफ के बजाय पूरे कोडबेस को स्कैन करता है: क्या हटाना है, सरल बनाना है, या stdlib/नेटिव समकक्षों से बदलना है, इसकी रैंक्ड सूची। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता कहे "audit this codebase", "audit for over-engineering", "what can I delete from this repo", "find bloat", "ponytail-audit", या "/ponytail-audit"। एक-शॉट रिपोर्ट, फिक्स लागू नहीं करता।

Harvest every `ponytail:` comment in the codebase into a debt ledger, so the deliberate shortcuts and deferrals ponytail leaves behind get tracked instead of rotting into "later means never". Use when the user says "ponytail debt", "/ponytail-debt", "what did ponytail defer", "list the shortcuts", "ponytail ledger", or "what did we mark to do later". One-shot report, changes nothing.

कोड समीक्षा जो पूरी तरह से अति-इंजीनियरिंग पर केंद्रित है। यह पता लगाती है कि क्या हटाना है: पुनः आविष्कृत मानक लाइब्रेरी, अनावश्यक निर्भरताएँ, काल्पनिक अमूर्तताएँ, मृत लचीलापन। प्रत्येक निष्कर्ष के लिए एक पंक्ति: स्थान, क्या काटना है, इसकी जगह क्या लेगा। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता कहता है "अति-इंजीनियरिंग के लिए समीक्षा करें", "हम क्या हटा सकते हैं", "क्या यह अति-इंजीनियर है", "सरलीकरण समीक्षा", या /ponytail-review को आमंत्रित करता है। शुद्धता-केंद्रित समीक्षा का पूरक है, यह केवल जटिलता का शिकार करता है।

Supabase से Postgres प्रदर्शन अनुकूलन और सर्वोत्तम अभ्यास। Postgres क्वेरी, स्कीमा डिज़ाइन या डेटाबेस कॉन्फ़िगरेशन लिखने, समीक्षा करने या अनुकूलित करते समय इस कौशल का उपयोग करें।

pr-to-video वर्कफ़्लो - एक GitHub पुल रिक्वेस्ट (github.com/ / /pull/ , या / # , या चेकआउट किए गए रिपॉजिटरी में "this PR" जैसा URL) -> अंतर्ग्रहीत PR तथ्य (शीर्षक, बॉडी, डिफ़, कमिट, फ़ाइलें, +/- आँकड़े) -> narrator_scripts.json + ऑडियो (आवाज़ + BGM) + section_plan.md -> कोड-डिफ़ / पहले-बाद / प्रभाव व्याख्याकार वीडियो। इनपुट एक कोड परिवर्तन है। URL एक PR लिंक है, न कि स्क्रैप करने के लिए कोई मार्केटिंग साइट;

एक स्थिर इंटरैक्टिव D3 वॉकथ्रू जनरेट करें जो पुल रिक्वेस्ट का हो। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता ज़ूम करने योग्य PR मैप, ग्राफ/कैनवास PR ओरिएंटेशन, या PR सिस्टम घटकों, डेटा प्रवाह, कोड निर्भरताओं और उपयोगकर्ता क्रियाओं का वैकल्पिक विज़ुअलाइज़ेशन चाहता हो।

Prisma Compute deployment and hosting guide. Use whenever the user mentions Prisma Compute, `prisma.compute.ts`, `defineComputeConfig`, deploying or hosting a Prisma app, `@prisma/cli app deploy`, `compute:deploy`, `create-prisma --deploy`, `PRISMA_SERVICE_TOKEN`, `auth workspace`, Compute apps/deployments/build logs/domains, `@prisma/cli agent install`, localhost vs `0.0.0.0`, deploy port binding, or framework deploy readiness for Hono, Elysia, Next.js, TanStack Start, Astro, Nuxt, Svelte,...

Prometheus और PromQL-संगत इंजनों (Thanos, Cortex, VictoriaMetrics, Grafana Mimir, Grafana Tempo...) पर क्वेरी करने के लिए CLI — इंस्टेंट क्वेरी, रेंज क्वेरी, मीट्रिक खोज (मीट्रिक्स/लेबल/मेटा उप-कमांड), आउटपुट प्रारूप (टेबल/csv/json/graph)। तब लागू करें जब PromQL क्वेरी निष्पादित कर रहे हों, ऑब्ज़र्वेबिलिटी वाले सॉफ़्टवेयर पर प्रदर्शन समस्याओं का निवारण कर रहे हों, विलंबता/त्रुटि दर/संतृप्ति की जाँच कर रहे हों, या समय

आपके द्वारा वर्णित UI टुकड़े के कई वास्तविक रूप से भिन्न संस्करण बनाएं, जो एक विज़ुअल पिकर के पीछे रेंडर हों ताकि आप उन्हें लाइव देख सकें और जो सही लगे उसे प्रमोट कर सकें। केवल स्पष्ट रूप से आह्वान करने पर चलता है; यह अपने आप ट्रिगर नहीं होता।

एक प्रयोगात्मक प्रोटोटाइप बनाएं ताकि डिज़ाइन को अंतिम रूप देने से पहले उसे विकसित किया जा सके। दो शाखाओं के बीच मार्ग बनाएं — एक चलाने योग्य टर्मिनल ऐप जो स्थिति/व्यावसायिक-तर्क प्रश्नों के लिए हो, या एक मार्ग से टॉगल करने योग्य कई मौलिक रूप से भिन्न UI विविधताएँ। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता प्रोटोटाइप बनाना चाहता है, डेटा मॉडल या स्टेट मशीन की जाँच करना चाहता है,

Pydantic मॉडल बनाएं जो मल्टी-मॉडल पैटर्न का पालन करते हैं, जिसमें Base, Create, Update, Response, और InDB वेरिएंट शामिल हैं। इसका उपयोग तब करें जब API अनुरोध/प्रतिक्रिया स्कीमा, डेटाबेस मॉडल, या Pydantic v2 का उपयोग करने वाले Python अनुप्रयोगों में डेटा सत्यापन परिभाषित कर रहे हों।

पायथन (Flask/Django/FastAPI) कोड को Azure App Service Linux पर डिप्लॉय करें। कब उपयोग करें: "Flask App Service", "Django App Service", "FastAPI App Service", "deploy Python to App Service"। इसका उपयोग न करें: Container Apps, Functions, गैर-पायथन, Terraform/Bicep/IaC, पूर्ण इंफ्रा — इसके लिए azure-prepare का उपयोग करें।

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh). Pre-installed: NumPy, Pandas, Matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, and 100+ more libraries. Use for: data processing, web scraping, image manipulation, video creation, 3D model processing, PDF generation, API calls, automation scripts. Triggers: python, execute code, run script, web scraping, data analysis, image processing, video editing, 3D...