Catalog
Every x402, MPP, MCP, and skill listing we've indexed, normalized, and enriched.
https://api.deepnets.ai/api/token-details/5rKAJatdFFQDUUj54VyULZjShpHktPATGV8Rnq1LVyxF
https://api.deepnets.ai/api/token/GRZ81HtTGUc83gnfkuE783uT6hMVt9kKnCRC1MxWpump/holder-graph
https://api.deepnets.ai/api/holder-analysis/DC9veNFmHNmHL6xwzNazpt4h4bBHuXiQbFwebeQMpump
https://api.deepnets.ai/api/token/ALossFL5foV56kU8a2it2qYWsQPysxysQuACARK5pump/stats
https://api.deepnets.ai/api/holder-analysis/725SnqBcZLQysWuEsa3AHh4XjWMkav756iUd3oAdpump
https://api.deepnets.ai/api/token/FoqCVo6Jz3fiyMQC7gNnyLmDkKgqZJCqYWGtEvSgpump/stats
https://api.deepnets.ai/api/token-safety/85wFro58QDAyeWtHeHsQS9GN1HAbWJY8GLSK87Rkpump
https://api.deepnets.ai/api/holder-analysis/35zZPrUaGggaVQ1Kg3vpT8mbzfz6JCLwBfpD9aKAbrrr
https://api.deepnets.ai/api/token/69PmRjrPo9fyYRyvBoeBDDkrQccRmE6CHaiMQ2LwXwaL/holder-graph
forge-status
查看并清理 .forge/active.md 里登记的并行会话记录。扫描所有"进行中"条目， 基于硬信号（worktree 目录是否存在、分支是否已合并到 main）判断哪些是僵尸记录， 列清单 → 用户一次 y/n 确认 → 批量清理。 不使用时间戳、不使用启发式"超过 N 小时算失联"，完全依赖 git / 文件系统现实状态。 触发方式：用户说"forge 状态"、"看下谁在跑"、"清理 worktree"、"forge-status"、 新会话启动 forge-bugfix / forge-prd / forge-eng 时 P0 阶段主动调用（只
forge-ship
发布工作流：检测并合并基础分支、运行测试、审查 diff、 更新 CHANGELOG、提交、推送、创建 PR。
forge-review
上线前 PR 审查。分析当前分支与基础分支的 diff，检查 SQL 安全、竞态条件、 LLM 信任边界、枚举完整性等测试捕获不到的结构性问题。发现问题直接修复。
forge-qa
QA 验收与测试报告。纯验收模式：测试+报告，不修代码。 两种调用模式： Mode A（完整 QA）：test-spec 生成 → 10 维度 Playwright 断言引擎 → 智能分析。 Mode B（单 bug 修复回归）：配合 forge-bugfix 的 P6 调用，读取 docs/bugfix/reviews/BF-XX.md， 针对 Bug 修复验收报告里的人工验收指南跑自动化测试，把逐步截图、深度断言、 前后端环境身份校验回填到报告。QA 全过 → 单 bug 模式进 P6.5，批量模式进入 qa-pass
forge-prd
产品诊断与 PRD 迭代管理器。用户描述遇到的问题或需求，skill 诊断根因（产品设计缺陷/实现偏离/PRD遗漏）、审查模块健康度、设计方案、挑战假设、必要时反驳需求，最终更新 PRD 和 CHANGELOG。支持从零创建 PRD、迭代已有 PRD，并记录前端/全栈需求的视觉决策需求（Image 2/Figma/真实截图）。触发方式：用户说"更新PRD"、"调整需求"、"迭代PRD"、"forge-prd"、描述产品问题、需要修改项目产品需求时使用。
forge-fupan
协作复盘与知识沉淀。在完成一段工作后，先启动本地 Fupan Workbench 让用户确认想学的知识区和深度，再按选择调研并生成结构化复盘文档、show-widget 仪表盘，并按需用 Image 2 生成学习图/决策路径图。触发方式：用户说"总结知识"、"学习总结"、"复盘"、"可视化复盘"、"/forge-fupan"时使用。
forge-eng
工程文档管理与代码实现。管理项目的 ENGINEERING.md 和 ENGINEERING-CHANGELOG，涵盖前端和后端。支持完整模式（文档+审查+实现）和轻量模式（跳过文档直接实现）。集成 Worktree 会话级隔离、分级 TDD（严格/轻量/验证驱动）、Verification Gate（证据先于断言）。基于 PRD 和 DESIGN.md 产出架构设计、数据流、API 设计、实现清单、测试矩阵，与用户确认关键技术决策后将实现拆分为原子任务、Wave 并行执行、每个任务独立 git commit。触发方式：用户说"工程"、"实现"、"for
forge-doc-release
发布后文档更新。读取所有项目文档，与 diff 交叉对照， 更新 README/ARCHITECTURE/CONTRIBUTING/CLAUDE.md 使之匹配已发布内容， 润色 CHANGELOG 语气，清理 TODOS，可选地更新 VERSION。
forge-dev
开发调度器。接力 forge-prd 产出的 PRD 变更，半自动调度设计(forge-design)、工程(forge-eng)、QA(forge-qa) 子技能。读取 PRD 迭代摘要，并行调研技术方案，传递 Image 2/Figma/真实截图等视觉决策索引，判断需要调用哪些子技能，列出建议顺序供用户确认后以独立上下文执行。触发方式：用户说"开始开发"、"实现需求"、"forge-dev"、PRD 更新后需要进入开发阶段时使用。
forge-design
全栈设计规划与文档管理。分级门控体系下，管理项目的 DESIGN.md 和 DESIGN-CHANGELOG。涵盖竞品调研、美学方向探索、配色/字体/风格搜索、三层Token架构、Image 2 视觉稿门禁、99条UX规则审计、反AI模板检测、0-10交互评分。自闭环——所有设计知识内嵌，不依赖外部Skill。触发方式：用户说"设计"、"forge-design"、"先看效果图"、forge-dev 调度器调用、需要创建或更新设计文档时使用。
forge-design-impl
设计实现：将 DESIGN.md 转化为代码。反AI模板编码、shadcn/ui组件推荐、Token驱动样式、CSS优先修改、原子提交。读取 Image 2/Figma 视觉稿作观感参考，最终以真实截图和 CSS 断言验证。从 forge-design 接力，或 forge-eng 调用。触发方式：用户说"实现设计"、"forge-design-impl"、设计文档确认后需要写代码时使用。
forge-deliver
端到端交付纯编排层。自身不实现任何业务逻辑，通过调用 forge-* 子 Skill 完成交付： forge-brainstorm → forge-prd → forge-design → forge-design-impl → forge-eng → forge-qa → forge-review → forge-ship → forge-doc-release。 管理 .deliver/ 状态目录、state.json 检查点、子 Skill 间的文档传递。 两种模式：--auto（前置沟通后全自动）、交互模式（关键节点暂停确认）。 支持 --res
forge-bugfix
一次修一个 bug + 独立 worktree + 独立 TDD + Bug 修复验收报告 + **多会话并行协调** + dev server 端口治理 + Pass 边界接力（v7.2）。 每个 bug 从登记开始就创建结构化 Bug 修复验收报告。支持 3-4 个窗口同时修不同功能域的 bug， 靠 `.forge/active.md` 心跳文件 + 功能域判重 + 合并前 merge 预演避免撞车； 启动应用时优先使用项目统一 dev entrypoint，避免 worktree 抢端口或测到旧服务。 在 Codex 环境中，前端复现和修复后自验