Flowglad को अपनी team की Skill library के रूप में उपयोग करें
Flowglad प्रत्येक Skill को एक versioned package के रूप में रखता है। किसी परिवर्तन को publish करने से पिछले package को उसी स्थान पर बदलने के बजाय एक नया revision बनता है। Organization admins किसी Skill की History खोलकर उसके revisions का निरीक्षण कर सकते हैं, परिवर्तनों की तुलना कर सकते हैं, किसी पिछले revision को restore कर सकते हैं, या उपलब्ध होने पर किसी draft को discard कर सकते हैं। इससे आपकी team को पुन: प्रयोज्य निर्देशों को बनाए रखने के लिए एक नियंत्रित स्थान मिलता है, साथ ही यह भी सुरक्षित रहता है कि किसी दिए गए समय पर कौन-सा version सक्रिय था। Draft और rejected revisions सक्रिय version का स्थान नहीं लेते।MCP के माध्यम से Skills प्रबंधित करें
Flowglad MCP server कनेक्ट करने के बाद, एक agent आपके लिए आपकी organization की Skill library का निरीक्षण और प्रबंधन कर सकता है:skills.listconnection को दिखाई देने वाले Skills लौटाता है।skills.getकिसी एक Skill के लिए नवीनतम और सक्रिय revision metadata लौटाता है।skills.createएक नया Skill package submit करता है।skills.create_candidateकिसी मौजूदा Skill का नया revision submit करता है।skills.publish_revisionकिसी deferred revision को verify और publish करता है।skills.create_package_upload_sessionऔरskills.finalize_package_upload_sessionउन packages को transport करते हैं जो inline भेजने के लिए बहुत बड़े हैं।skills.getस्वीकृत request के verification और promotion परिणाम की रिपोर्ट देता है।
skills:write permission आवश्यक है। यदि आप server कनेक्ट करने के बाद permission जोड़ते हैं, तो Flowglad MCP को फिर से कनेक्ट करें और skills:write को authorize करें ताकि write tools उपलब्ध हो जाएँ।
Permissions: Admins के पास डिफ़ॉल्ट रूप से Skill authoring access होता है। किसी Contributor को समान access देने के लिए, Settings → Team खोलें, teammate चुनें, और Skill Authoring सक्षम करें। यह teammate को admin बनाए बिना organization Skills बनाने और अपडेट करने की permission देता है।
Flowglad MCP Skills को अपने agent में load करें
Flowglad MCP server, MCP initialization के दौरानio.modelcontextprotocol/skills advertise करता है। यह compatible clients को बताता है कि server agent Skill methods skills/list और skills/get implement करता है। प्रत्येक लौटाए गए Skill में skill:// resource URIs और content digests शामिल होते हैं; clients resources/read के साथ फ़ाइलें प्राप्त कर सकते हैं।
Server कनेक्ट करने से यह गारंटी नहीं मिलती कि कोई client skills/list को call करेगा या लौटाए गए packages install करेगा। Client support अलग-अलग होता है। जब आप चाहते हैं कि agent प्रत्येक session की शुरुआत में Flowglad registry को refresh करे, तो ChatGPT / Codex या Claude में एक startup instruction जोड़ें।
MCP naming: नाम जानबूझकर अलग हैं। dot वाला skills.list आपकी organization के versioned Skill records के लिए एक Flowglad tool है। slash वाला skills/list agent-facing Skill packages खोजने के लिए एक MCP protocol extension method है।
Startup instruction जोड़ें
नया session शुरू करने से पहले एक बार destination directory बनाएँ, फिर नीचे दिया गया संगत instruction block जोड़ें।ChatGPT / Codex
mkdir -p ~/.agents/skills के साथ ChatGPT / Codex destination directory बनाएँ।
इसे हर project पर लागू करने के लिए निम्नलिखित block को ~/.codex/AGENTS.md में रखें, या उस repository की team के साथ साझा करने के लिए किसी repository के AGENTS.md में रखें।
AGENTS.md
Claude
mkdir -p ~/.claude/skills के साथ Claude destination directory बनाएँ।
इसे हर project पर लागू करने के लिए निम्नलिखित block को ~/.claude/CLAUDE.md में रखें, या उस repository की team के साथ साझा करने के लिए किसी repository के CLAUDE.md में रखें।
CLAUDE.md
SessionStart hook या अपने MCP client integration में implement करें।
Skills का उपयोग कहाँ होता है
Skills के वर्तमान में दो consumers हैं:- Compatible external agents, Flowglad MCP के माध्यम से सक्षम packages को खोजते और synchronize करते हैं, फिर उन्हें स्वचालित रूप से match करते हैं या नाम से invoke करते हैं।
- Automations एक सटीक published Skill revision को OWS
skill-revisioncode resource के रूप में pin करते हैं। Automation एक package path और entrypoint चुनता है; agent steps को केवल वे Skills मिलते हैं जो sealed run capability set द्वारा authorized हैं।
Skills बनाना और बनाए रखना
organization menu → Skills → New Skill खोलें। Skill tab में, Name, Slug, वैकल्पिक Description, और Markdown में पुन: प्रयोज्य निर्देश दर्ज करें। किसी भी सहायक package फ़ाइल के लिए Files tab का उपयोग करें, फिर Create Skill चुनें। Slug में lowercase अक्षर, संख्याएँ, और hyphens का उपयोग होता है, यह किसी अक्षर या संख्या से शुरू होता है, और यही वह है जिसे उपयोगकर्ता/ के बाद टाइप करते हैं।
किसी Skill को बनाने या edit करने से एक draft बनता है। Skill detail page पर, edits autosave होते हैं; draft को verify और publish करने के लिए Publish Draft चुनें। यदि verification विफल होता है, तो draft को ठीक करने के लिए दिखाए गए diagnostics का उपयोग करें और फिर से publish करें।
उपलब्ध होने पर revisions का निरीक्षण करने, किसी superseded revision को restore करने, या किसी mutable draft को discard करने के लिए History का उपयोग करें। Disable Skill revision history को हटाए बिना इसे external-agent discovery और Automation resolution से हटा देता है; Enable Skill इसे फिर से उपलब्ध कराता है।
MCP के साथ Skill बनाएँ या edit करें
Package-first authoring के लिए किसी कनेक्टेड external MCP client का उपयोग करें। किसी मौजूदा Skill को edit करने से पहलेskills.get को call करें। नए package के लिए skills.create का या वर्तमान सक्रिय revision पर आधारित revision के लिए skills.create_candidate का उपयोग करें।
छोटे packages inline प्रदान किए जा सकते हैं। बड़े packages के लिए, skills.create_package_upload_session को call करें, अनुरोधित objects upload करें, और skills.finalize_package_upload_session के साथ समाप्त करें। यदि verification deferred था, तो skills.publish_revision को call करें। स्वीकृत lifecycle request और उसके verification या promotion परिणाम के लिए skills.get को poll करें।
किसी Skill को publish करने से कोई Automation न बनता है, न revise होता है, न सक्रिय होता है; जब आवश्यक हो तो Automation MCP lifecycle का स्पष्ट रूप से उपयोग करें।