Документация

Что такое onplate, как установить приложение на macOS, Linux и Windows и что вы увидите при первом запуске.

От пустого хранилища до первого скилла, установленного в ваш AI-инструмент, — за пять минут.

Обзорный экран - состояние хранилища, безопасность, вес скиллов в контексте и статистика использования.

Главный раздел - все ваши скиллы и пакеты. Добавление, установка в AI, теги, избранное, корзина и профиль качества.

Наборы скиллов, команд и MCP-серверов - импорт из папки или Git-репозитория, установка одной кнопкой, обновление и откат.

Подключение MCP-серверов - вручную, из JSON или из реестра. Секреты шифруются, соединение проверяется до установки.

Субагенты для AI - узкая задача, свой набор инструментов и права. Создание, импорт, проверка безопасности и установка в AI.

Редактирование скиллов с рабочей копией, публикация версий, changelog, сравнение версий и откат.

Поиск скиллов и MCP-серверов на внешних площадках, предпросмотр с проверкой безопасности и импорт в хранилище.

Подключённые Git-источники со скиллами, пакетами и субагентами - отслеживание обновлений и повторный импорт.

Сканер скиллов - prompt injection, опасные команды, скрытый unicode. Оценки, работа с находками и доверенные домены.

Поиск противоречий между инструкциями скиллов и коллизий MCP-серверов - с причиной и советом, что сделать.

Карта установок - какой скилл, MCP-сервер или субагент, в каком AI, какой версии и по какому пути.

Сканирование системы - поиск скиллов, установленных в AI напрямую, и взятие их под управление onplate.

История всех операций - установки, обновления, откаты и удаления. Что, когда и куда.

Раздел «Команда» - три способа отдать свою настройку людям: профиль команды из Git-реестра, профиль проекта в репозитории кода и набор одним файлом.

Оформление, язык, окно, поведение и пути установки скиллов для каждого AI.

Локальный помощник по интерфейсу onplate - объясняет экран, последствия действий, ошибки и подтверждённые результаты.

Проверка скилла в деле - onplate отдаёт его вашему AI на обычной задаче и по журналу сессии показывает, взялась ли модель за скилл.

Файл .onplate/profile.json в репозитории кода - какие скиллы, MCP-серверы и субагенты нужны этому проекту. Обсуждается в pull request, применяется по кнопке.