Explorar skills

Escreva prompts confiáveis para agentes Agentica/REPL que evitem a ambiguidade nas instruções do LLM.

Utilize esta skill quando um projeto PinMe (Worker TypeScript) precisar chamar APIs LLM do OpenRouter, como modelos, chat/completions, streaming ou pesquisa web. Ela orienta a IA na geração de código Worker TS correto.

Route ordinary init, review, and security requests to Claude-native capabilities first; escalate to Octopus only when multi-LLM diversity adds value

Route ordinary init, review, and security requests to Claude-native capabilities first; escalate to Octopus only when multi-LLM diversity adds value

Run a configurable multi-LLM council with personas, budget caps, synthesis, veto gates, and optional implementation handoff.

Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).

Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio): manage contacts, tags, list subscriptions, automation enrollment, and tasks. Always search tools first for current schemas.

Shopify store command center. Orders, inventory, fulfillment, analytics, and store health. Works with any Shopify store via Admin API.

Synthesize wiki pages from related memories. One endpoint, one flow: daemon clusters and synthesizes what it can; agent finishes whatever the daemon couldn't (no LLM or cluster too big). Invoked as `/distill [target]`.

Esta skill ajuda usuários a depurar problemas com agentes de chamada de ferramentas, como o LLM não chamar a ferramenta ou esquemas incorretos. Ela oferece um diagnóstico de 4 ramificações e um guia de design de esquema de 5 etapas, com exemplos e dicas.

Identifique bugs de recursos de LLM/IA como injeção de prompt, injeção indireta, exfiltração via uso de ferramentas e contrabando ASCII, cobrindo padrões como injeção direta na entrada do usuário e injeção indireta por meio de documentos lidos pelo modelo.

Habilidade para caçar vulnerabilidades GraphQL, construída a partir de 12 relatórios públicos de bug bounty que cobrem IDORs (via node()/GID, mutações, cross-tenant), SSRF via argumento, DoS por batching, bypass de custo de query, SQLi via argumento, autorização em nível de objeto quebrada, bypass de autenticação via mutações não escopadas e exposição de PII por falta de autorização em nível de campo. Utilize ao caçar GraphQL em qualquer alvo.