dig

bởi apify

Kỹ năng linh hoạt để khám phá, lập kế hoạch và xác định thông số công việc trên máy chủ Apify MCP. KHÔNG chỉnh sửa tệp nguồn — kỹ năng này chỉ dành cho việc hiểu và lập kế hoạch.

npx skills add https://github.com/apify/apify-mcp-server --skill dig

Dig

Flexible skill for exploring, planning, and speccing work on the Apify MCP server. Do NOT edit source files — this skill is for understanding and planning only.

Step 0: Parse arguments and determine intent

$ARGUMENTS contains the user's request and optional repo path overrides.

Flags (optional):

FlagDefaultPurpose
--sdk../typescript-sdkMCP SDK source repo path
--ext-apps../ext-appsMCP Apps SDK source repo path
--internal../apify-mcp-server-internalInternal server repo path

Everything not matching a flag is the user's request.

Resolution order for source repos: flag path → default sibling path → node_modules/ (compiled types only) → GitHub URL (last resort). Always verify the path exists before using it.

Determine the intent

Infer the intent from the user's natural language. There are three modes:

IntentWhat you doExamples
ExploreRead code, explain findings, answer questions"how does tool naming work", "look at the widget code", "why is this broken", "what would break if we change X"
PlanEnter plan mode, design the approach, assess impact"plan implementing resource links", "figure out how to refactor metadata", "design the simplification"
SpecPlan + create GitHub issues"write an issue for X", "create a spec for Y", "spec out resource links"

Rules:

  • Default to Explore. When in doubt, do less — the user can always ask for more.
  • Only enter plan mode for Plan and Spec.
  • Only create GitHub issues for Spec.

Step 1: Explore

Read the relevant source files and explain your findings. This is the baseline for all intents.

What to do:

  1. Read the relevant source files in this repo
  2. Check similar existing features as reference
  3. Only check the internal repo, MCP SDK/spec, or MCP Apps SDK/spec if the user's question touches those areas
  4. If you spot a related open issue, mention it casually — but don't go searching for issues unless it's relevant

Stop here if the intent is Explore.

Step 2: Plan (Plan and Spec only)

Use the EnterPlanMode tool, then design the approach — and commit to one. If the request is genuinely ambiguous (e.g. it maps to two different existing knobs), surface the fork up front and ask; otherwise pick the most defensible design and commit rather than listing options.

Investigate first:

  1. Assess internal repo impact (check ../apify-mcp-server-internal if available)
  2. Check MCP spec/SDK if the feature involves protocol behavior
  3. Check MCP Apps spec/SDK if it involves widgets or interactive UIs
  4. Use mcpc @stdio tools-call to probe current behavior if useful (requires pnpm run build)
  5. Read the repo's convention docs — follow them, don't reinvent

Conventions live in the repo, not here. AGENTS.md, CONTRIBUTING.md, and DEVELOPMENT.md hold the naming, validation, test-layout, and public/internal-separation rules — read them. Design minimally: reuse and adjust before adding.

Design output — required sections. A plan has to be implementable by someone else, so produce:

  1. Approach — the chosen design in a few sentences and the main trade-off you accepted.
  2. Files to change — each file to create or modify with a one-line note on what changes (path + change; no line numbers needed).
  3. Interfaces — the key function/type signatures you add or change (names, params, returns), so the implementer and reviewers know the contract.
  4. Test strategy (the oracle) — which unit/integration tests prove it, where they live, and what each asserts. This is how "done" is judged — never leave it implicit.
  5. Risks & impact — edge cases, and apify-mcp-server-internal impact.
  6. Data flow — only when non-trivial: entry → transforms → output.

Sections 2–4 must be concrete (real files, signatures, and tests — no "TBD", no "add error handling"). Sections 1, 5, 6 stay brief. This structure is for Plan; Explore and Spec stay lean.

Stop here if the intent is Plan. Exit plan mode with ExitPlanMode.

Step 3: Spec (Spec only)

Create GitHub issues. First exit plan mode with ExitPlanMode.

Check existing issues

Search for duplicates and related issues:

gh issue list -R apify/apify-mcp-server --search "<keywords>" --json number,title,state
gh issue list -R apify/ai-team --search "<keywords>" --json number,title,state
gh issue list -R apify/apify-mcp-server-internal --search "<keywords>" --json number,title,state

If a matching issue exists, update it with gh issue edit instead of creating a new one.

Create issues

One issue per implementation phase. A phase = one PR-sized unit of work (~50-200 lines changed). Each issue should be independently implementable.

Use the repo's feature_spec.yml template. Only the Problem and Proposed solution fields are required. Include Plan and Alternatives considered only when they add real value. No fluff, no filler — straight to the point.

## Problem
[Concrete evidence: error messages, user reports, issue links. Not "users are confused" — instead "3 users reported X in #channel".]

## Proposed solution
[Short. Reference existing code paths. List files inline if needed.]

## Plan
- [ ] Step 1
- [ ] Step 2

## Alternatives considered
[Only if you actually evaluated other approaches.]

Style (Explore explanations and Spec issues):

  • Plain language, no fluff — see CLAUDE.md § Communication style
  • Skip any section that would be empty or generic
  • 10-30 lines, not 100
  • Concrete steps > prose

(A Plan's design follows its required-sections structure above — keep each section tight, but don't truncate files / interfaces / test strategy to hit a line count.)

Self-review before presenting:

  • Is this the minimal design? Could scope be smaller?
  • Am I reusing existing patterns or reinventing?
  • Could this adjust existing code rather than add new code?
  • Does it require refactoring first? If so, that's a separate issue.

Present issue content to the user for review before creating. Use gh issue create with t-ai label.

Available resources

ResourcePath / URLUse for
Public repo. (this repo root)Main codebase — tools, widgets, tests
Internal repo../apify-mcp-server-internal (if available)Hosted server — assess impact of changes
MCP SDK (types)node_modules/@modelcontextprotocol/sdkProtocol types, server/client APIs (compiled only)
MCP SDK (source)../typescript-sdk (if available)Examples, tests, full source — faster than GitHub
MCP spechttps://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25Protocol-level features
MCP Apps SDK (types)node_modules/@modelcontextprotocol/ext-appsMCP Apps types, React hooks, server helpers (compiled only)
MCP Apps SDK (source)../ext-apps (if available)Examples, tests, spec, full source — faster than GitHub
MCP Apps spechttps://github.com/modelcontextprotocol/ext-apps/blob/main/specification/2026-01-26/apps.mdxMCP Apps extension specification
Dev server (no UI)http://localhost:3001/ / tools: mcp__apify-dev__*Test tools without widgets
Dev server (UI)http://localhost:3001/?ui=true / tools: mcp__apify-dev-ui__*Test tools with widget rendering
mcpc stdiomcpc @stdio tools-call ... (requires pnpm run build)Test tools — no running server needed

Thêm skills từ apify

bug-triage
apify
Phân loại các vấn đề lỗi đang mở trên apify/apify-mcp-server. Phân tích, soạn thảo phản hồi, xin phê duyệt, đăng tải.
official
apify-influencer-brand-collabs
apify
Khám phá quan hệ đối tác giữa thương hiệu và người sáng tạo trên Instagram bằng cách kết nối các Apify Actors. Sử dụng khi người dùng hỏi ai hợp tác với một thương hiệu, thương hiệu nào người sáng tạo đã thực hiện quảng cáo trả phí…
official
apify-financial-news
apify
Khám phá và trích xuất tin tức tài chính cho các công ty trong danh mục theo dõi từ 33 nguồn cấp 1 đã được xác minh (Bloomberg, Reuters, FT, WSJ, IntelliNews, ČTK, PAP, BTA,…)
official
apify-actor-development
apify
Tạo, gỡ lỗi và triển khai các chương trình đám mây không máy chủ để thu thập dữ liệu web, tự động hóa và xử lý dữ liệu. Hỗ trợ các mẫu JavaScript, TypeScript và Python với các thư viện Crawlee, Playwright và Cheerio tích hợp cho việc thu thập dữ liệu qua HTTP và trình duyệt. Bao gồm kiểm thử cục bộ qua apify run với bộ nhớ cách ly, xác thực lược đồ cho đầu vào/đầu ra và triển khai lên nền tảng Apify qua apify push. Yêu cầu xác thực Apify CLI và siêu dữ liệu generatedBy bắt buộc trong .actor/actor.json cho AI...
official
apify-actorization
apify
Chuyển đổi các dự án hiện có thành Apify Actors không máy chủ với tích hợp SDK theo ngôn ngữ cụ thể. Hỗ trợ JavaScript/TypeScript (với Actor.init() / Actor.exit()), Python (trình quản lý ngữ cảnh bất đồng bộ) và bất kỳ ngôn ngữ nào thông qua trình bao bọc CLI. Cung cấp quy trình làm việc có cấu trúc: apify init để tạo khung, áp dụng bao bọc SDK, cấu hình lược đồ đầu vào/đầu ra, kiểm thử cục bộ với apify run, sau đó triển khai với apify push. Bao gồm xác thực lược đồ đầu vào và đầu ra, đóng gói Docker và tùy chọn thanh toán theo sự kiện...
official
apify-generate-output-schema
apify
Tạo lược đồ đầu ra (dataset_schema.json, output_schema.json, key_value_store_schema.json) cho một Apify Actor bằng cách phân tích mã nguồn của nó. Sử dụng khi…
official
apify-ultimate-scraper
apify
Trình thu thập web tự động chọn các Actor tối ưu cho hơn 55 nền tảng bao gồm Instagram, TikTok, YouTube, Facebook, Google Maps và nhiều nền tảng khác. Bao gồm hơn 55 Actor được cấu hình sẵn trên 8 nền tảng chính với hướng dẫn lựa chọn theo từng trường hợp sử dụng cụ thể (tạo khách hàng tiềm năng, khám phá người ảnh hưởng, giám sát thương hiệu, phân tích đối thủ cạnh tranh, nghiên cứu xu hướng). Hỗ trợ ba định dạng đầu ra: hiển thị trò chuyện nhanh, xuất CSV hoặc xuất JSON với giới hạn kết quả có thể tùy chỉnh. Bao gồm các mẫu quy trình làm
official
apify-audience-analysis
apify
Trích xuất nhân khẩu học đối tượng, mô hình tương tác và dữ liệu hành vi từ Facebook, Instagram, YouTube và TikTok. Hỗ trợ hơn 18 Actor chuyên biệt bao gồm nhân khẩu học người theo dõi, chỉ số tương tác, bình luận và phân tích hồ sơ trên cả bốn nền tảng. Cung cấp ba định dạng đầu ra: hiển thị trò chuyện nhanh, xuất CSV hoặc xuất JSON để phân tích tiếp theo. Yêu cầu mã thông báo Apify và công cụ CLI mcpc; sử dụng tính năng lấy lược đồ động để điều chỉnh đầu vào theo yêu cầu của từng Actor. Bao gồm cấu trúc...
official