Skills Pengembangan

Perdagangan strategi limit-order di OKX Agentic Wallet. Gunakan skill ini saat pengguna ingin menempatkan limit order yang dipicu harga (beli saat turun, ambil untung, stop loss, kejar harga tinggi), membatalkan satu atau lebih pesanan yang tertunda, menampilkan daftar pesanan aktif atau historis, atau melanjutkan pesanan yang ditangguhkan karena upgrade SA TEE. Berbeda dengan okx-dex-swap (market order, eksekusi langsung pada harga agregat terbaik yang tersedia). Pesanan strategi disimpan di Agentic Wallet TEE dan dieksekusi secara otomatis ketika...

Gunakan skill ini ketika pengguna menyebutkan 'onchainos ws', 'ws start', 'ws poll', 'ws stop', 'ws channels', 'ws session', 'ws channel-info', 'idle-timeout', 'idle timeout', 'WebSocket channels', 'WS频道', atau bertanya tentang pengelolaan sesi WebSocket/会话管理. Juga gunakan saat menulis skrip WebSocket kustom/脚本/bot untuk data on-chain waktu nyata. Mencakup: perintah CLI onchainos ws (start/poll/stop/list/channels/channel-info), siklus hidup sesi, konfigurasi idle-timeout, dan semua 9 saluran WebSocket DEX...

Gerbang transaksi onchain di XLayer, Solana, Ethereum, Base, BSC, Arbitrum, Polygon, dan 20+ rantai. Panggil untuk menyiarkan transaksi yang sudah ditandatangani sebelumnya / mentah / sudah ditandatangani, dorong tx serial ke onchain, kueri harga gas saat ini, perkirakan batas gas, simulasikan atau dry-run transaksi sebelum mengirim, lacak pesanan yang disiarkan, atau periksa status tx-terkonfirmasi / tertunda berdasarkan txHash atau orderId.

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(also drains backlog of past/missed/unread events on entry) plus un-replied decision_request lister via `okx-a2a user outdated-list`.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.

Gunakan ketika pengguna ingin panduan tentang memulai, berkontribusi, mengembangkan, mengelola, mendanai, mengamankan, atau mempertahankan proyek sumber terbuka, atau bertanya tentang orientasi kontributor, kesehatan komunitas, kelelahan pengelola, kode etik, metrik, dasar-dasar hukum, atau adopsi proyek sumber terbuka.

Keterampilan OpenTUI yang komprehensif untuk membangun antarmuka pengguna terminal. Mencakup API imperatif inti, reconciler React, dan reconciler Solid. Gunakan untuk tugas pengembangan TUI apa pun termasuk komponen, tata letak, penanganan keyboard, animasi, dan pengujian.

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.

Buat agen baru di Paperclip dengan perekrutan yang sadar tata kelola. Gunakan saat Anda perlu memeriksa opsi konfigurasi adaptor, membandingkan konfigurasi agen yang ada, menyusun prompt/konfigurasi agen baru, dan mengirimkan permintaan perekrutan.

Optimalkan performa web untuk pemuatan yang lebih cepat dan pengalaman pengguna yang lebih baik. Gunakan saat diminta untuk "percepat situs saya", "optimalkan performa", "kurangi waktu muat", "perbaiki pemuatan lambat", "tingkatkan kecepatan halaman", atau "audit performa".

Mengoptimalkan performa aplikasi di seluruh frontend, backend, kueri, dan basis data. Gunakan saat ada persyaratan performa, saat Anda mencurigai adanya regresi performa, saat Core Web Vitals atau waktu muat perlu ditingkatkan, saat pola kueri N+1 perlu diperbaiki, atau saat profiling mengungkap hambatan.

Memecah pekerjaan menjadi tugas-tugas yang terurut. Gunakan ketika Anda memiliki spesifikasi atau persyaratan yang jelas dan perlu memecah pekerjaan menjadi tugas-tugas yang dapat diimplementasikan. Gunakan ketika suatu tugas terasa terlalu besar untuk dimulai, ketika Anda perlu memperkirakan ruang lingkup, atau ketika pekerjaan paralel memungkinkan.

Memungkinkan Claude untuk menulis dan menjalankan otomatisasi Playwright secara langsung—dari pengujian halaman sederhana hingga alur multi-langkah yang kompleks.

Gunakan saat menulis tes Playwright, memperbaiki tes yang tidak stabil, men-debug kegagalan, mengimplementasikan Page Object Model, mengonfigurasi CI/CD, mengoptimalkan kinerja, meniru API, menangani autentikasi atau OAuth, menguji aksesibilitas (axe-core), unggah/unduh file, meniru tanggal/waktu, WebSocket, geolokasi, izin, alur multi-tab/popup, tata letak mobile/responsif, gerakan sentuh, GraphQL, penanganan kesalahan, mode offline, kolaborasi multi-pengguna, layanan pihak ketiga (pembayaran, verifikasi email),...

Hasilkan narasi audio bergaya podcast bertenaga AI menggunakan model GPT Realtime Mini dari Azure OpenAI melalui WebSocket. Gunakan saat membangun fitur text-to-speech, pembuatan narasi audio, pembuatan podcast dari konten, atau integrasi dengan Azure OpenAI Realtime API untuk output audio real-time. Mencakup implementasi full-stack dari frontend React hingga backend Python FastAPI dengan streaming WebSocket.

Memaksa solusi paling malas yang benar-benar berfungsi, paling sederhana, terpendek, paling minimal. Menyalurkan senior dev yang sudah melihat semuanya: pertanyakan apakah tugas itu perlu ada sama sekali (YAGNI), gunakan pustaka standar sebelum kode kustom, fitur platform asli sebelum dependensi, satu baris sebelum lima puluh. Mendukung tingkat intensitas: lite, full (default), ultra. Gunakan kapan pun pengguna mengatakan "ponytail", "be lazy", "lazy mode", "simplest solution", "minimal solution", "yagni", "do less", atau...

Audit seluruh repositori untuk over-engineering. Seperti ponytail-review, tetapi memindai seluruh basis kode, bukan hanya diff: daftar peringkat tentang apa yang harus dihapus, disederhanakan, atau diganti dengan padanan stdlib/native. Gunakan saat pengguna mengatakan "audit basis kode ini", "audit untuk over-engineering", "apa yang bisa saya hapus dari repositori ini", "cari bloat", "ponytail-audit", atau "/ponytail-audit". Laporan sekali jalan, tidak menerapkan perbaikan.

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.

Tinjauan kode yang hanya berfokus pada over-engineering. Menemukan apa yang harus dihapus: pustaka standar yang diciptakan ulang, dependensi yang tidak diperlukan, abstraksi spekulatif, fleksibilitas mati. Satu baris per temuan: lokasi, apa yang dipotong, apa penggantinya. Gunakan saat pengguna mengatakan "tinjau untuk over-engineering", "apa yang bisa kita hapus", "apakah ini over-engineered", "tinjauan sederhana", atau memanggil /ponytail-review. Melengkapi tinjauan yang berfokus pada kebenaran, yang ini hanya memburu kompleksitas.

Optimasi performa Postgres dan praktik terbaik dari Supabase. Gunakan skill ini saat menulis, meninjau, atau mengoptimalkan kueri Postgres, desain skema, atau konfigurasi basis data.

pr-to-video workflow - sebuah pull request GitHub (URL seperti github.com/ / /pull/ , atau / # , atau "PR ini" di repositori yang sudah di-checkout) -> fakta PR yang diolah (judul, body, diff, commit, file, statistik +/-) -> narrator_scripts.json + audio (suara + BGM) + section_plan.md -> video penjelas code-diff / before-after / dampak. Input adalah PERUBAHAN KODE. URL tersebut adalah tautan PR, BUKAN situs pemasaran untuk di-scrape; bukan ringkasan teks dan bukan situs produk. Untuk input non-PR (situs produk, situs umum, teks topik),...

Hasilkan panduan interaktif statis D3 dari sebuah pull request. Gunakan saat pengguna menginginkan peta PR yang dapat diperbesar, orientasi PR berbasis grafik/kanvas, atau visualisasi alternatif dari komponen sistem PR, aliran data, dependensi kode, dan tindakan pengguna.

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,...

CLI untuk melakukan kueri pada Prometheus dan mesin yang kompatibel dengan PromQL (Thanos, Cortex, VictoriaMetrics, Grafana Mimir, Grafana Tempo...) — kueri instan, kueri rentang, penemuan metrik (subperintah metrics/labels/meta), format keluaran (table/csv/json/graph). Terapkan saat menjalankan kueri PromQL, memecahkan masalah kinerja pada perangkat lunak yang memiliki observabilitas, menyelidiki latensi/tingkat kesalahan/saturasi, atau menganalisis data deret waktu.

Buat beberapa versi yang benar-benar berbeda dari sebuah bagian UI yang Anda deskripsikan, ditampilkan di balik pemilih visual sehingga Anda dapat melihat-lihat secara langsung dan memilih versi yang dirasa paling tepat. Hanya berjalan saat dipanggil secara eksplisit; tidak aktif dengan sendirinya.

Bangun prototipe sekali pakai untuk mengembangkan desain sebelum berkomitmen. Rute antara dua cabang — aplikasi terminal yang dapat dijalankan untuk pertanyaan status/logika bisnis, atau beberapa variasi UI yang sangat berbeda yang dapat dialihkan dari satu rute. Gunakan saat pengguna ingin membuat prototipe, memeriksa kewajaran model data atau mesin status, membuat tiruan UI, menjelajahi opsi desain, atau mengatakan "buat prototipe ini", "biarkan saya mencobanya", "coba beberapa desain".

Buat model Pydantic mengikuti pola multi-model dengan varian Base, Create, Update, Response, dan InDB. Gunakan saat mendefinisikan skema permintaan/respons API, model database, atau validasi data dalam aplikasi Python yang menggunakan Pydantic v2.

Terapkan kode Python (Flask/Django/FastAPI) ke Azure App Service Linux. KAPAN: "Flask App Service", "Django App Service", "FastAPI App Service", "deploy Python to App Service". JANGAN GUNAKAN UNTUK: Container Apps, Functions, non-Python, Terraform/Bicep/IaC, infrastruktur penuh — gunakan azure-prepare.

Jalankan kode Python di lingkungan sandbox yang aman melalui [inference.sh]. Terinstal: NumPy, Pandas, Matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, dan 100+ pustaka lainnya. Gunakan untuk: pemrosesan data, web scraping, manipulasi gambar, pembuatan video, pemrosesan model 3D, pembuatan PDF, panggilan API, skrip otomatisasi. Pemicu: python, jalankan kode, jalankan skrip, web scraping, analisis data, pemrosesan gambar, pengeditan video, 3D...