Lokale Kontext-Engine für KI-Codierungsagenten. Leitet Aufgaben an relevante Dateien, Tests, Regeln und Fähigkeiten weiter, unterstützt Prompt-Caching und erstellt kompakte Kontextpakete für Claude Code, Codex, Cursor, MCP und mehr.
Agentpack ist eine lokale Kontext-Engine, die speziell für KI-Codierungsagenten entwickelt wurde. Sie optimiert den Arbeitsablauf, indem sie Aufgaben intelligent an relevante Dateien, Tests, Regeln und Skills weiterleitet. Dadurch wird sichergestellt, dass der Agent stets den passenden Kontext erhält, ohne unnötige Daten zu verarbeiten. Die Engine unterstützt Prompt-Caching, was die Effizienz bei wiederholten Anfragen steigert, und erstellt kompakte Kontextpakete, die direkt in Claude Code, Codex, Cursor, MCP und anderen Plattformen verwendet werden können. Für Entwickler und Benutzer von KI-Agenten ist agentpack besonders nützlich, da es die Reaktionszeit und Genauigkeit von KI-Assistenten in Code-Repositories verbessert, indem es den Kontext auf das Wesentliche reduziert und gleichzeitig alle erforderlichen Informationen bereitstellt.
npx skills add vishal2612200/agentpackLokale Kontext-Engine für KI-Codierungsagenten. Leitet Aufgaben an relevante Dateien, Tests, Regeln und Fähigkeiten weiter, unterstützt Prompt-Caching und erstellt kompakte Kontextpakete für Claude Code, Codex, Cursor, MCP und mehr.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".