MCPunk

MCPunk provides tools for performing Roaming RAG

Skills

Explore the skills and capabilities of this skillset.

get_task

Get a single task. Do not use this tool unless explicitly told to do so. After you complete the task, mark it as done by calling the `set_task_done` tool.

add_tasks

Add tasks to be completed by an LLM in the future. Do not add a task unless explicitly instructed to do so. When adding tasks, provide all required context. For example: step 1 set up the ~/git/p1 and ~/git/p2 repos projects step 2 load the diff with ref develop step 3 confirm that the function added in /examples/script.py is consistent with the existing /examples/other_script.py file. The common_prefix is prefixed to each task's action (if not None), it's provided to avoid having to repeat the common context for each task. Call this tool multiple times to add many tasks.

get_a_joke

Get a really funny joke! For testing :)

chunk_details

Get full content of a specific chunk. Returns chunk content as string. Common patterns: 1. Final step after find_matching_chunks_in_file finds relevant chunks 2. Examining implementations after finding definitions/uses

diff_with_ref

Return a summary of the diff between HEAD and the given ref. You probably want the ref to be the 'base' branch like develop or main, off which PRs are made - and you can likely determine this by viewing the most recently checked out branches.

mark_task_done

Set a task as done wth a specific outcome. You can call this multiple times to update the outcome.

configure_project

Configure a new project containing files. Each file in the project is split into 'chunks' - logical sections like functions, classes, markdown sections, and import blocks. After configuring, a common workflow is: 1. list_all_files_in_project to get an overview of the project (with an initial limit on the depth of the search) 2. Find files by function/class definition: find_files_by_chunk_content(... ["def my_funk"]) 3. Find files by function/class usage: find_files_by_chunk_content(... ["my_funk"]) 4. Determine which chunks in the found files are relevant: find_matching_chunks_in_file(...) 5. Get details about the chunks: chunk_details(...) Use ~ (tilde) literally if the user specifies it in paths.

list_all_files_in_project

List all files in a project, returning a file tree. This is useful for getting an overview of the project, or specific subdirectories of the project. A project may have many files, so you are suggested to start with a depth limit to get an overview, and then continue increasing the depth limit with a filter to look at specific subdirectories.

find_files_by_chunk_content

Step 1: Find files containing chunks with matching text. Returns file tree only showing which files contain matches. You must use find_matching_chunks_in_file on each relevant file to see the actual matches. Example workflow: 1. Find files: files = find_files_by_chunk_content(project, ["MyClass"]) 2. For each file, find actual matches: matches = find_matching_chunks_in_file(file, ["MyClass"]) 3. Get content: content = chunk_details(file, match_id)

find_matching_chunks_in_file

Step 2: Find the actual matching chunks in a specific file. Required after find_files_by_chunk_content or list_all_files_in_project to see matches, as those tools only show files, not their contents. This can be used for things like: - Finding all chunks in a file that make reference to a specific function (e.g. find_matching_chunks_in_file(..., ["my_funk"]) - Finding a chunk where a specific function is defined (e.g. find_matching_chunks_in_file(..., ["def my_funk"]) Returns array of {n: name, t: type, id: identifier, chars: length}

list_most_recently_checked_out_branches

List the n most recently checked out branches in the project

Configuration

Customize the skillset to fit your needs.
MCP Server

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Google アナリスト
Google Analytics 4 (GA4) プロパティを Google アナリスト゚ヌゞェントに接続するためのステップバむステップガむド。Google Cloud サヌビスアカりントの䜜成、Analytics Data API の有効化、GA4 ビュヌアヌアクセスの付䞎、セッション、ナヌザヌ、バりンス率、コンバヌゞョンなどのサポヌトされおいるメトリックで゚ヌゞェントを構成する方法を説明したす。Bika.ai での GA4 デヌタレポヌトの迅速なセットアップに最適です。
X/Twitter アシスタント
AI駆動のTwitterアシスタントで、コンテンツクリ゚むタヌがAI補品の䜓隓をバむラルツむヌトに倉換したす。自動ポリッシュ、スマヌトリサヌチ、ワンクリック投皿機胜を備えおいたす。
コミュニティアクティビティアナリスト
コミュニティのスクリヌンショットを分析し、゚ンゲヌゞメントの傟向ずディスカッションのハむラむトを報告したす。コミュニティのやり取りのスクリヌンショットをアップロヌドするず、゚ヌゞェントが゚ンゲメントレベル、䞻芁なディスカッショントピック、および泚目のハむラむトを芁玄した明確なマヌクダりンレポヌトを生成したす — コミュニティマネヌゞャヌ、マヌケタヌ、補品チヌムに最適です。
オフィス文曞ヘルパヌ
瀟内業務向けに蚭蚈されたAI仮想事務アシスタント。お知らせ、䌚議録、芁玄、フォヌム、手順曞、人事蚘録など、高品質な瀟内文曞の迅速な䜜成をサポヌトしたす。
チケットマネヌゞャヌ
フォヌムやデヌタベヌスからのサポヌトチケットを収集、分析、管理し、効率的に远跡、優先順䜍付け、応答を支揎したす。
AI プログラマヌ
AI Programmer は、あなたの生のリリヌスノヌトを最新の、公開可胜な HTML ペヌゞに倉換する AI ペヌゞです。
カスタマヌサポヌト文曞䜜成者
カスタマヌサポヌトチヌムが高品質なサポヌトドキュメントFAQ、チケット返信、謝眪状、SOPを䜜成するのを支揎するAIアシスタント。内郚リ゜ヌスず顧客向け資料の䞡方の䜜成をガむドしたす。
株匏ニュヌスレポヌタヌ
このAI゚ヌゞェントは、䞻芁な米囜株匏ニュヌスをリアルタむムで監芖・分析し、䞻芁な掞察、垂堎の反応、セクタヌ別の芁玄を含む構造化された投資レポヌトを生成したす。
AIラむタヌ
AI補品やブランドに぀いお教えおください。ブランドの声ず補品の詳现に合わせお、魅力的なマヌケティングコピヌ、蚘事、゜ヌシャルメディア投皿を䜜成し、関連するリンクずむラストを添付したす。

Frequently Asked Questions

䞀蚀で説明Bika.aiずは䜕ですか
Bika.aiは䜕がそんなにナニヌクなのですか
"BIKA" ずいう略語は䜕を意味したすか
Bika.aiはどのようにしおAI自動化を実珟しおいたすか
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Bika.aiずChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントずの違いは䜕ですか
Bika.aiず倚次元スプレッドシヌトの違いは䜕ですか
Bika.aiでは、単䞀のテヌブルのデヌタ量が数䞇行、数十䞇行に達し、関連参照が増えた堎合、動䜜が遅くなりたすか?
Bika.aiの「スペヌスステヌション」ずは䜕ですか
支払い埌、いく぀の有料スペヌスを持っおいたすか
「リ゜ヌス」ずは䜕ですか
Bika.aiのチヌムはどのように「自瀟の補品を自ら䜿っおいる」のですか?
Bika.aiはどのようにしお䜜業効率を向䞊させたすか
Bika.aiのAI自動化機胜にはどのような特城がありたすか
Bika.aiの自動化テンプレヌトずは䜕ですか
Bika.aiはチヌム協力ず暩限機胜をサポヌトしおいたすか

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