mcp-stdio-marker

MCP stdio marker smoke skill used by skill-up e2e tests.

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Repository: alibaba/skill-up
Letzte Quellaktivität: 14. Mai 2026 um 03:58
Erkannte Sprache von SKILL.md: Englisch
Sterne: 1.439
Forks: 125

Installationsoptionen

Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Mit einem KI-Assistenten installieren

Diesen Prompt kopieren und in den verwendeten KI-Assistenten einfügen.

Follow https://skillsmp.com/skill-install/prompt.md to install only the Agent Skill at https://github.com/alibaba/skill-up/tree/main/e2e/testdata/mcp-stdio-marker.

Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.

npx skills add https://github.com/alibaba/skill-up --skill mcp-stdio-marker

Der Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.

Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.

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Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau

name: mcp-stdio-marker
description: MCP stdio marker smoke skill used by skill-up e2e tests.

# MCP stdio marker Use the configured MCP marker tool when asked.

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code-stats

Analyzes code files and reports statistics including line counts, file counts by extension, and total size. Use this skill whenever the user wants to understand the composition of a codebase - asking about "how many lines of code", "what file types exist", "code distribution", or needing a quick audit of project size and structure. Make sure to invoke this skill when users mention analyzing codebases, counting lines, checking file distributions, or auditing code.

2026-11-06

test-import-skill

Fixture skill for the skill-up import e2e tests.

2026-11-05

skill-upper

Capture and review Agent Skill observations, and create, run, diagnose, or iteratively improve Skill evaluations (evals) with the skill-up CLI. Use when the user asks to record explicitly attributed Skill usage or feedback; review observations or user-supplied traces/transcripts; turn an approved observation into a regression case; evaluate, test, regress, verify, fix, improve, iterate, or evolve a Skill; add or strengthen eval cases; write eval.yaml/case.yaml; run skill-up run/validate/list-cases/report/import/init; or migrate from Anthropic evals.json. Plugin observation capture/review require either the Codex skill-up plugin or an observer-enabled DSH skill-up plugin. User-supplied external evidence can be reviewed without a plugin; evaluation remains multi-engine.

2026-10-27

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