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# Skills

> external agents और Automations के लिए पुन: प्रयोज्य packages बनाएँ

Skills निर्देशों और वैकल्पिक सहायक फ़ाइलों के पुन: प्रयोज्य packages हैं। ये आपकी team को किसी कार्य को पूरा करने का एक दोहराने योग्य तरीका एक बार परिभाषित करने देते हैं, और फिर उसे पूरे Flowglad में लगातार लागू करने देते हैं।

प्रत्येक Skill का एक नाम, एक slash-command slug, एक विवरण, और Markdown में लिखे निर्देश होते हैं। सहायक फ़ाइलें उन निर्देशों का पालन करने के लिए आवश्यक अतिरिक्त संदर्भ या संसाधन प्रदान कर सकती हैं।

## 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.list` connection को दिखाई देने वाले Skills लौटाता है।
* `skills.get` किसी एक Skill के लिए नवीनतम और सक्रिय revision metadata लौटाता है।
* `skills.create` एक नया Skill package submit करता है।
* `skills.create_candidate` किसी मौजूदा Skill का नया revision submit करता है।
* `skills.publish_revision` किसी deferred revision को verify और publish करता है।
* `skills.create_package_upload_session` और `skills.finalize_package_upload_session` उन packages को transport करते हैं जो inline भेजने के लिए बहुत बड़े हैं।
* `skills.get` स्वीकृत request के verification और promotion परिणाम की रिपोर्ट देता है।

Skills बनाने या अपडेट करने के लिए teammate की organization membership और MCP connection के grant दोनों पर `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 दौरान `io.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।

```markdown AGENTS.md theme={null}
## Flowglad MCP Skill bootstrap

At the start of every new session, before handling the first task:

1. Confirm that the Flowglad MCP server is connected.
2. Refresh the agent Skill catalog from Flowglad. Prefer the advertised `skills/list` MCP extension method. If the client does not expose that method directly, use the Flowglad server's `resources/list` method and select resources whose URIs begin with `skill://flowglad/`.
3. For every returned Skill, retrieve its manifest with `skills/get` when available, then read each listed resource with `resources/read`, beginning with `SKILL.md`.
4. Synchronize the package into `~/.agents/skills/<skill-name>/`. Compare the returned content digests and rewrite only new or changed Flowglad-managed files. Never overwrite or delete unrelated local Skills.
5. Treat the refreshed Flowglad package as the source of truth for this session. Make the synchronized Skills available for automatic matching and explicit `$skill-name` invocation.
6. If this ChatGPT / Codex client cannot call the Skill or resource methods, report that limitation once and continue without claiming that the registry was refreshed.
```

#### 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।

```markdown CLAUDE.md theme={null}
## Flowglad MCP Skill bootstrap

At the start of every new session, before handling the first task:

1. Confirm that the Flowglad MCP server is connected.
2. Refresh the agent Skill catalog from Flowglad. Prefer the advertised `skills/list` MCP extension method. If the client does not expose that method directly, use the Flowglad server's `resources/list` method and select resources whose URIs begin with `skill://flowglad/`.
3. For every returned Skill, retrieve its manifest with `skills/get` when available, then read each listed resource with `resources/read`, beginning with `SKILL.md`.
4. Synchronize the package into `~/.claude/skills/<skill-name>/`. Compare the returned content digests and rewrite only new or changed Flowglad-managed files. Never overwrite or delete unrelated local Skills.
5. Treat the refreshed Flowglad package as the source of truth for this session. Make the synchronized Skills available for automatic matching and explicit `/skill-name` invocation.
6. If this Claude client cannot call the Skill or resource methods, report that limitation once and continue without claiming that the registry was refreshed.
```

आप ChatGPT / Codex या Claude से उपयुक्त block को उसकी अपनी user-level instruction फ़ाइल में जोड़ने के लिए कह सकते हैं। प्रस्तावित edit को स्वीकार करने से पहले उसकी समीक्षा करें क्योंकि वह फ़ाइल भविष्य के sessions को प्रभावित करती है। यह instruction एक best-effort agent bootstrap है; यदि आपके environment को Skills को deterministically refresh करना ही है, तो वही synchronization किसी विश्वसनीय `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-revision` code 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।

पहला पथ किसी external agent को पुन: प्रयोज्य निर्देश प्रदान करता है। दूसरा किसी दोहराने योग्य Automation run को अपरिवर्तनीय code और सहायक फ़ाइलें प्रदान करता है। Published Skills organization-wide होते हैं, इसलिए एक authorized Automation किसी भी Space में वही Skill revision चुन सकता है। उपभोग करने वाला Automation और उसके runs अपने Space के स्वामित्व में बने रहते हैं; किसी Skill को चुनने से वह सीमा नहीं बदलती।

## 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 पहले `skills.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।

## Skill template से शुरू करें

**Skills** page में **Skill Templates** शामिल हैं। Catalog को search या filter करें, किसी template का preview देखें, और **Copy Skill** चुनें। Copy एक organization Skill बन जाती है जिसे किसी भी अन्य Skill की तरह edit और publish किया जा सकता है।

## Skills और Automations

एक Skill परिभाषित करता है कि पुन: प्रयोज्य कार्य कैसे किया जाए। यह तय नहीं करता कि वह कार्य कब चलता है।

जब कार्य को manually, किसी schedule पर, या किसी event के जवाब में चलाने की आवश्यकता हो तो Automation का उपयोग करें। एक Automation एक या अधिक Skill revisions को pin कर सकता है ताकि वही implementation सभी runs में पुन: उपयोग हो।


## Related topics

- [MCP](/docs/hi/mcp-server.md)
- [Automations](/docs/hi/automations.md)
- [स्वागत है](/docs/hi/agents/introduction.md)


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