AI-инструменты для разработки быстро обрастают дополнительными возможностями. В Claude Code, Codex, GLM, OpenCode и Cursor появляются скиллы, MCP-серверы, субагенты, команды, hooks и правила. Каждый по отдельности полезен, а вместе они превращаются в набор, про который через полгода уже не скажешь, что откуда взялось и работает ли оно вообще.
Onplate собирает эти ресурсы в одном локальном приложении. В нём видно, что установлено, откуда взялся каждый ресурс и когда он использовался в последний раз.
Зачем нужен Onplate
Один и тот же скилл может находиться сразу в нескольких местах: глобально в AI-инструменте, внутри отдельного проекта или в составе пакета. Версии могут отличаться, инструкции могут конфликтовать, а неиспользуемые ресурсы продолжают занимать контекст модели.
Onplate индексирует файлы и конфигурации и показывает:
- какие ресурсы находятся в хранилище Onplate;
- что установлено в каждом AI-инструменте;
- какие ресурсы доступны только одному проекту, а какие работают глобально;
- где появились конфликты, устаревшие версии или внешние изменения;
- сколько токенов постоянно занимает конфигурация;
- какие скиллы и субагенты реально вызывались за последние 30 дней.
Без такого списка те же сведения приходится собирать вручную из каталогов Claude Code, Codex и каждого проекта.
Что умеет Onplate
Единое управление ресурсами
Под управление попадают скиллы, MCP-серверы, субагенты и пакеты. Ресурс хранится в одном месте, а ставится в поддерживаемые AI-инструменты с учётом их форматов и ограничений.
Хранилище и установка при этом разные вещи. Скилл может лежать в каталоге и не попасть ни в Claude Code, ни в Codex, поэтому оба состояния показаны отдельно.
Проверка безопасности до установки
Скилл или субагент содержит инструкции для AI, поэтому к нему нельзя относиться как к обычному текстовому файлу. Вредоносное содержимое может попытаться получить секреты, выполнить опасную команду, загрузить код из сомнительного источника или изменить поведение агента.
Сканер ищет в ресурсе prompt injection, утечку секретов, опасные shell-команды, скрытые символы и подозрительные внешние адреса. В отчёте видно конкретную строку, уровень риска и объяснение. Опасный ресурс нельзя добавить незаметно: потребуется осознанное подтверждение с комментарием.
Контроль стоимости контекста
Метаданные установленных скиллов могут попадать в каждую AI-сессию ещё до первого запроса. Чем больше ресурсов подключено, тем больше постоянный расход контекста.
Вес конфигурации считается в токенах отдельно для каждого AI-инструмента, и постоянная часть отделена от максимума, который добавится при активации ресурсов. Так легче найти тяжёлые скиллы и понять, какие из них стоит оставить глобальными, а какие лучше привязать к конкретному проекту.
Анализ реального использования
Локальные журналы AI-инструментов говорят, какие скиллы и субагенты действительно срабатывали. Ресурс, который не использовался ни разу за 30 дней, может быть лишним или плохо описанным.
Анализ выполняется локально. Для статистики используется факт вызова, время и связь с проектом. Содержимое диалогов не сохраняется в Onplate.
Версии, обновления и откат
Для управляемых ресурсов доступна история версий. Можно увидеть, что изменилось, сравнить варианты, обновить ресурс или вернуться к предыдущей версии. Журнал операций помогает понять, когда и откуда появилось изменение.
Синхронизация с тем, что уже есть на диске
Начинать с пустой системы не нужно. Существующие установки в каталогах AI-инструментов находятся сканом, показываются как внешние ресурсы, и их можно принять в хранилище. Если файл изменился вне Onplate, это не останется незамеченным.
Скан смотрит в домашние каталоги поддерживаемых инструментов, внутрь проектов и в папки, которые пользователь показал сам. Все такие места собраны в списке «Где искать». Относить папку к нужному списку заранее не нужно: Onplate заглядывает внутрь и говорит, чем она оказалась: папкой со скиллами, каталогом инструмента вроде .opencode или каталогом, в котором лежит несколько проектов. Если рядом есть более удачный вариант, например корень проекта уровнем выше, показаны оба исхода с числами, а выбор остаётся за пользователем.
Найденное сгруппировано по местам. В шапке группы видно, откуда она приехала, какой это Git-репозиторий и сколько внутри скиллов и субагентов. Ненужные записи можно скрыть: скан их больше не возвращает, но счётчик скрытого и кнопка возврата остаются на виду, поэтому «спрятал и забыл» не превращается в «потерял».
Отдельный отчёт «Где искали» перечисляет все просмотренные каталоги, включая те, которых на диске нет. Это ответ на вопрос «а туда вообще смотрели», который иначе проверить нечем. Рядом показано, что лежит в тех же папках помимо скиллов и субагентов: команды, правила и хуки. Onplate ими не управляет и честно об этом говорит, вместо того чтобы делать вид, что их не существует.
Проектные конфигурации читаются наравне с домашними: скиллы и субагенты из каталогов инструментов внутри проекта, MCP-серверы из .mcp.json в его корне.
Между сканами Onplate может следить за теми же каталогами и подсказывать, что пора пересканировать. Наблюдение включается только после явного согласия на доступ к локальным каталогам и отвечает лишь на вопрос «изменилось ли что-нибудь»: разбор содержимого это уже сам скан, и запускает его пользователь.
Работа с несколькими AI-инструментами
Claude Code, Codex, GLM, OpenCode и Cursor используют разные каталоги и форматы. Onplate учитывает эти различия и не предлагает сочетания, которые конкретный инструмент не поддерживает. Там, где доступны нативные плагины, пакет можно установить через собственный реестр AI-инструмента.
Различия касаются не только путей. Один инструмент читает скиллы из каталога с одним именем, другой принимает два написания; у одного есть проектная конфигурация MCP, у другого её нет вовсе; один читает чужие каталоги, но свой ставит последним в очереди при совпадении имён. Onplate опирается на проверенное поведение конкретных клиентов, а не на общее правило, и говорит, когда чего-то у клиента просто нет.
Отдельно поддерживается общая папка .agents/skills: по этому соглашению один каталог читают разные AI. Отдельным инструментом она не считается, но скиллы в ней лежат, поэтому Onplate её видит.
Режимы работы
AI-клиент запускается набором флагов: какой моделью работать, сколько усилий тратить на обдумывание, что агенту разрешено делать без вопросов, какими инструментами он может пользоваться, какие каталоги ему видны. Держать это в истории терминала неудобно, а ошибка в разрешениях обходится дорого.
Режим это заранее собранная настройка запуска. Onplate показывает точную команду до нажатия кнопки: её можно прочитать, скопировать и запустить самому. Отдельно названо то, чего конкретный клиент не поймёт: отдельной настройки усилия нет у Cursor и OpenCode, а списки разрешённых инструментов понимают только Claude Code и GLM. Вместо молчаливой потери части настройки пользователь заранее видит, что до клиента не доедет.
Запуск режима ничего не меняет на диске. Если настройка нужна и при запуске мимо Onplate, режим можно записать в файл настроек клиента: до записи показано, что именно изменится, а рядом с файлом остаётся копия прежнего.
Ступень «без вопросов» это отдельное решение. Перед запуском Onplate прямо говорит, что на ней клиент не спросит разрешения ни перед изменением и удалением файлов, ни перед запуском команд.
Проверка скилла в деле
От описания скилла зависит, возьмётся ли за него модель. Плохо описанный скилл лежит в каталоге, занимает контекст и не срабатывает, а по файлам этого не видно.
Проверяется это опытом: выбранному инструменту отдаётся обычная задача по теме скилла, и дальше видно, возьмётся ли он за скилл. Проверка идёт во временной копии окружения, настройки и файлы пользователя не меняются. В результате видны вердикт, затраченное время и примерный расход токенов.
Прогоны сохраняются, поэтому следующая проверка сравнивается с предыдущей: скилл начал срабатывать после правки описания, перестал срабатывать после обновления или ответил иначе на той же версии. Последний случай это недетерминированность модели, и Onplate говорит об этом прямо, а не выдаёт за поломку скилла.
Git-репозитории как источник
Кроме маркетплейсов, источником ресурсов может быть обычный Git-репозиторий: свой, командный или чужой публичный. Onplate находит скиллы внутри репозитория, проверяет обновления в фоне с выбранным интервалом и показывает, для каких ресурсов появились новые версии. Приватные источники подключаются с токеном или по SSH, данные доступа хранятся локально в зашифрованном виде.
При отключении источника локальный клон и сохранённые данные доступа удаляются. Уже импортированные ресурсы остаются в хранилище и просто перестают отслеживаться.
Конфликты, журнал и обратимость
Два скилла могут требовать противоположного, а установка MCP-сервера или субагента может столкнуться с уже существующей. Раздел «Конфликты ресурсов» ищет такие пары и объясняет причину. Если противоречие кажущееся, например ресурсы стоят в разных проектах, пару можно не считать конфликтом и оставить пояснение для себя.
Каждое изменение, сделанное через Onplate, попадает в журнал операций: что установлено, обновлено, откачено или снято, когда и в каком каталоге. Удалённые из хранилища ресурсы и версии сначала попадают в корзину, откуда их можно вернуть или стереть навсегда. Обратимость здесь не украшение: ошибка в AI-настройке обнаруживается не сразу, а через несколько сессий.
Интеграция с маркетплейсами
Маркетплейсы помогают быстро находить готовые скиллы, MCP-серверы и субагентов. Но установка напрямую из внешнего каталога создаёт риск: пользователь не всегда видит полное содержимое ресурса и не знает, насколько ему можно доверять.
Маркетплейс в Onplate служит только источником ресурса и ничего не устанавливает автоматически. Сначала пользователь видит содержимое и результаты локальной проверки. После добавления ресурс попадает в хранилище, откуда его можно установить в нужный AI-инструмент.
Одна витрина для разных ресурсов
Раздел «Маркетплейс» объединяет скиллы, MCP-серверы и субагентов. Порядок действий для всех трёх типов один: поиск, предпросмотр, проверка безопасности и добавление в локальное хранилище. До установки видны содержимое ресурса и найденные риски.
Маркетплейсы скиллов
В Onplate встроена поддержка SkillsMP. Поиск можно уточнять сортировкой, категориями и профессией, если площадка предоставляет такие возможности. В интерфейсе также виден остаток запросов и ориентировочное время обновления квоты.
Перед добавлением Onplate загружает SKILL.md и показывает его содержимое. Сканер отмечает опасные и подозрительные строки прямо в тексте, а ниже объясняет каждую находку. Также доступна ссылка на исходную страницу ресурса.
Если скилл признан опасным, Onplate просит оставить комментарий с обоснованием риска. Уже импортированные скиллы помечаются в выдаче, поэтому пользователь не создаёт лишние копии по ошибке.
Onplate не ограничивается одной встроенной площадкой. Можно добавить собственный каталог по API, указать название, Base URL и ключ доступа. Для нестандартного JSON-ответа настраивается маппинг полей: имени, автора, описания, рейтинга, категории, адреса содержимого и ссылки на источник.
API-ключ хранится локально в зашифрованном виде. После сохранения интерфейс показывает только маску значения.
Официальный реестр MCP
Для MCP-серверов Onplate использует официальный реестр Model Context Protocol. В выдаче видны название, описание, версия, транспорт и оценка безопасности.
Описание сервера из реестра превращается в локальную конфигурацию: для удалённого это URL и заголовки, для локального команда запуска, аргументы и переменные окружения.
Секретные поля отмечаются отдельно. Значения токенов, ключей и чувствительных заголовков не приходят из реестра и не подставляются автоматически. Пользователь вводит их локально, после чего Onplate хранит их в зашифрованном виде.
К официальному реестру можно добавить внутренний или приватный источник. Onplate поддерживает JSON со схемой реестра MCP и формат mcpServers; формат определяется автоматически. Внутренние и публичные серверы проходят через один экран проверки и установки.
Каталоги субагентов
Во вкладке «Субагенты» доступны подключаемые каталоги ролей и помощников. Предпросмотр содержит системный промпт, список разрешённых инструментов и результаты проверки безопасности.
Можно подключить собственный JSON-каталог со ссылками на Markdown-файлы субагентов. Для закрытого источника используется токен доступа. Onplate также проверяет обновления установленных субагентов и позволяет применять их по одному.
Что происходит после импорта
Маркетплейс отвечает только за поиск и получение ресурса. Дальнейшее управление проходит в Onplate:
- хранение и просмотр содержимого;
- анализ безопасности;
- установка в совместимые AI-инструменты;
- привязка к проекту или глобальной области;
- контроль версий и обновлений;
- учёт происхождения;
- анализ использования и влияния на контекст.
Найденный скилл не попадает во все проекты автоматически, а MCP-сервер не получает секреты без участия пользователя. Поиск и установка остаются двумя отдельными действиями.
Локальная работа и приватность
В Onplate нет обязательной учётной записи, телеметрии и облачного бэкенда. Сканирование конфигураций, оценка безопасности, расчёт контекста и анализ локальных журналов выполняются на компьютере пользователя.
Сеть нужна для поиска в маркетплейсах, обращения к Git-источникам, реестрам MCP и проверки обновлений. История AI-сессий внешнему сервису не отправляется.
Кому подходит Onplate
Onplate рассчитан на разработчиков, которые уже используют скиллы и MCP-серверы, работают в нескольких AI-клиентах или хранят общую конфигурацию команды рядом с кодом.
Установка здесь лишь одна из операций. Основной экран нужен для ответа на более приземлённые вопросы: что подключено, сколько контекста это занимает, нет ли конфликтов и использовался ли ресурс вообще.
Onplate: onplate.tsymbal.dev · документация