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Drpy Node Source Workflow

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适用于 drpy-node 源修复、调试、测试与可用性评估。用户提到"修源""测试某个源""详情为空""播放不通""搜索异常""源无效""低分评估""源评分低""诊断""排障""修播放""源不通""规则不生效""评估低分"时使用。负责先评估、再分流、再收束上传建议;不直接执行仓库上传/替换/改标签。

Overview

Publisherhjdhnx
Repositorydrpy-node-skill
Skill namedrpy-node-source-workflow
Stars
59
Forks
46
Bundled files
5
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 5 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by hjdhnx on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Drpy Node Source Workflow AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/hjdhnx/drpy-node-skill/tree/main/drpy-node-source-workflow
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/hjdhnx/drpy-node-skill.git /tmp/drpy-node-skill
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/drpy-node-skill/drpy-node-source-workflow .claude/skills/drpy-node-source-workflow
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Drpy Node Source Workflow in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Drpy Node Source Workflow on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Drpy Node Source Workflow is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

⚠️ 已归档(2026-07-17):本 skill 已被 drpy-node-coder 取代。coder 融合了 4 个旧 skill(workflow/create/play-debug/repo-upload)的全部工作流,并自带 scripts/cli.js CLI 替代 drpy-node-mcp 服务——一个 skill、无需安装 MCP。本文件保留仅供历史参考,新工作请直接用 drpy-node-coder。

drpy-node Source Workflow

快速索引

输入/问题诊断目标分流
已有源评估低分判断 A 规则不通 / B 串联断 / C 播放链本 skill 修复或转 play-debug
只有网址判断新建还是修复转 source-create
URL + 自动做源/修到100/上传alive check → 建源 → evaluate → 修复 → 上传本 skill 总控编排
detail 正常但 play 异常播放链专项转 play-debug
用户要求上传/替换/改标签发布守门转 repo-upload

执行契约

  • 输入:源名/源文件/URL/评估结果/用户目标。
  • 输出:证据链分级诊断、分流路线、修复后验证结果、上传建议。
  • 原则:先评估 → 再分流 → 再修复 → 再验证 → 最后给上传建议/结束。

模式闸门:先判断是否允许写入

用户模式允许动作禁止动作
只读 / 规划 / dry-run / 不要改文件 / 不要上传读取、诊断、拆证据链、给修复计划和验证命令drpy_edit_file、drpy_write_file、仓库上传/替换/改标签
需要确认后再改读取、诊断、输出拟改字段和验证计划未确认前禁止改源或仓库元数据
明确要求执行按 L1/L2/L3 证据链最小修复不跳过大改确认点,不直接做仓库 mutation
自主全流程alive check、分流建源、低风险修复、播放专项、L3=100 后转上传坏站硬写、未达目标冒充完成、仓库目标不明时上传

如果用户说“只诊断 / 不要改 / dry-run”,本 skill 输出证据链、根因判断、拟改字段和验证计划后停止。

Reference Map

任务首读 reference
总控分流 / 评估失败 triagereferences/references-workflow-triage.md
模板摘要与 * 继承references/references-template-summary.md
引擎调度 / evaluate 串联机制references/references-framework-internals.md
搜索异常references/references-search-strategies.md
async / API / detail 字典细节../drpy-node-source-create/references/...

调度优先级

当本地环境已安装本 Skill 时:

  • 本地 Skill 优先级 高于 drpy-node MCP 的通用 prompts
  • 当用户只给网址、不给文件名时,总控层应主动分析站点并推导源名

强约束

如果本地 Skill 已覆盖场景,不允许让 MCP 通用 prompt 抢占主流程。

自主全流程模式

当用户明确说“自动完成”“修到100”“满分后上传”“不要中途问我”“给网址做源并上传”时,本 skill 作为总控编排器,使用 packet 贯穿子 skill:

text
URL → alive check → source-create → L1/L2/L3 → 按丢分最小修复 → play-debug → L3=100 → repo-upload → info核验

执行规则:

  1. 先识别 autonomous=true、target_score=100、upload_preauthorized=true/false、tags、is_public。
  2. 先做 alive check;broken_site、hard_anti_bot、missing_credentials 直接停止,不建源、不上传。
  3. 站点可用时转 source-create 建源;source-create 返回源路径、站型、五接口结果和 L3 分数。
  4. L3 未满 100 时按丢分接口拆 L2:home/category/detail/search 在 workflow/source-create 修;play 带真实 ids/play_url/flag 转 play-debug。
  5. 回收 play-debug 的 autonomous_next:continue_evaluate 继续 L3;stop_for_user 停止并报告 blocker。
  6. L3=100 且上传已预授权时,带本地路径、A/B/C、L1/L2/L3、tags/is_public 转 repo-upload。
  7. 自主模式下普通检查点只记录证据不中断;遇到 high_risk_change、仓库目标歧义、凭据缺失时必须停手确认。

自主 handoff packet 必含:

text
autonomous: true/false
target_score: 100
upload_preauthorized: true/false
tags: 用户明确标签或空
is_public: 用户明确可见性或空
source_name/path: ...
blocker_type: none / broken_site / hard_anti_bot / missing_credentials / high_risk_change / ambiguous_upload / score_below_target
autonomous_next: continue_evaluate / return_workflow / stop_for_user

以下排查项对模板站/签名接口站/纯 API 站都适用。只要源中有 async function,就必须先过这个清单。

完整参考:../drpy-node-source-create/references/references-async-function-patterns.md

优先级检查项症状
P0源身份一致:文件路径、源名、host、@header 类型与当前目标匹配修错源、影视/漫画/小说类型漂移
P0this.input 是 URL 不是响应JSON.parse(this.input) 报错含 URL
P0detailUrl 是否设置二级全部为空
P0POST 用 body 不是 data搜索/一级 POST 请求服务端不认
P0searchUrl 带 **this.KEY 为空
P1推荐完整聚合推荐只有几条
P1不手动拼 URL代码冗余且易出错
P2不写重复属性维护混淆

强约束

不要因为"这是模板站"就跳过这些检查。只要源中有 async function,就必须先过通用清单。


总控闭环(5 步)

用户输入
   │
   ▼
Step 1: 识别输入类型 ──仅有网址──→ 分析站点 → 转 source-create
   │
   ├─已有源名/文件
   ▼
Step 2: 评估现状 (L1语法→L2单接口→L3 evaluate)
   │
   ▼
Step 3: 判断失败类型
   ├─ A 规则不通 → 本 skill 修复
   ├─ B 评估串联 → 本 skill 排查
   ├─ C 播放链   → 转 play-debug
   └─ 新建场景   → 转 source-create
   │
   ▼
🛑 检查点 1: 确认诊断结论
   │
   ▼
Step 4: 分流执行
   │
   ▼
Step 5: 收束 → 🛑 检查点 2 → 结束 / 转 repo-upload

Step 1:识别输入类型

  • 仅有网址 → 先分析站点并推导源名
  • 已有源名/源文件 → 进入修复与评估流程

Step 2:评估现状

  1. drpy_read_file 读取源文件,确认源名、host、@header 类型和用户目标一致
  2. drpy_check_syntax + validate_spider 基础校验
  3. get_resolved_rule(模板站适用),记录继承后的 class_parse/url/searchUrl/play_json/play_parse/sniffer/isVideo
  4. evaluate_spider_source 全流程评估
  5. 记录证据链:每个结论必须能对应到工具输出(语法/结构/单接口/全流程)

Step 3:判断失败类型

诊断工具调用(MCP 真实字段示例):

text
# 逐接口拆分验证
test_spider_interface(source_name='源名', interface='category', class_id='分类ID')
test_spider_interface(source_name='源名', interface='detail', ids='一级返回的真实 vod_id')
test_spider_interface(source_name='源名', interface='search', keyword='高频宽匹配词')
test_spider_interface(source_name='源名', interface='play', play_url='二级返回的播放地址', flag='线路名')

单接口测试必须使用上游真实返回值:category → vod_id → detail → play_url,不要手推 ID。

  • A. 规则本身不通 → 单接口 test 也失败
  • B. 评估器没串起来 → 单接口通但 evaluate 不通(见「专项排查参考」→「评估器失败分流」B类优先检查)
  • C. 主要卡在播放链 → detail 正常但 play 异常

🛑 检查点 1:确认诊断结论

在进入分流前,向用户呈现诊断摘要:

markdown
## 诊断结论
- 首页:通/不通
- 一级(category):通/不通
- 二级(detail):通/不通
- 搜索:通/不通
- 播放:通/不通
- 失败类型:A(规则不通)/ B(评估串联)/ C(播放链)
- 证据链等级:L1=语法结构;L2=单接口;L3=全流程 evaluate
- 关键工具输出:...(列出支撑结论的工具和结果)
- 建议路线:继续本 skill 修复 / 转 source-create / 转 play-debug / 转 repo-upload / 结束
- 用户确认后再进入修复;自主全流程模式下,低风险最小修复不暂停,只记录本摘要并继续执行

Step 4:分流

问题类型分流目标
新建源drpy-node-source-create
播放链问题drpy-node-play-debug
上传仓库drpy-node-repo-upload
站型判断不清按 Step 3 重新诊断

Step 5:收束

  • evaluate_spider_source 重新评估
  • 给出是否有效结论
  • 决定是否建议上传/替换/回滚;需要仓库动作时转 drpy-node-repo-upload,不在 workflow 内直接操作 house_file

🛑 检查点 2:确认操作方案

在收束前向用户确认:

markdown
## 修复结果摘要
- 已修复:...(接口和改动简述)
- 仍未通:...
- 建议上传:A(建议上传)/ B(技术上可传)/ C(暂不应上传)

用户确认后再转 repo-upload 处理上传/替换/标签等仓库动作,或结束;自主全流程模式下若 L3=100、A 档、upload_preauthorized=true 且 tags/is_public/目标明确,可直接转 repo-upload 执行上传核验

强约束

不要把 workflow 变成"所有事都自己做完"。它的价值在于:先评估 → 再分流 → 最后收束。

工具证据链分级

等级已执行工具能支持的结论不能直接下的结论
L1drpy_check_syntax + validate_spider源非语法残档、rule 结构基本合法,可进入接口拆测源可用、已修好、建议上传
L2test_spider_interface 单接口某个接口真实通/断、定位 failure point;必须说明接口名和真实输入全链路稳定、可作为最终版发布
L3evaluate_spider_source首页→一级→二级→播放→搜索串联评分;可支持上传建议站点长期稳定

结论必须带等级:例如“L2 证据显示 detail 通、play 断”,不要说成“整个源不通”。L1 只能作为继续拆测的门槛,不能包装成“可用/已修好/可上传”。

大改确认点

以下情况必须先给出方案并等用户确认:

  • 从模板继承改为全 async。
  • 删除大段已有规则或重写推荐/一级/二级/搜索。
  • 需要登录态、Cookie、Token 或复杂签名逆向。
  • 准备上传、替换仓库文件或回滚改动;自主全流程中,只有 L3=100、A 档、用户已预授权且目标/tags/is_public 明确的 repo-upload handoff 可免二次确认。

确认模板:

markdown
## 修复方案确认
- 当前证据链:L1 / L2 / L3
- 根因判断:A / B / C
- 拟改字段:...
- 为什么不是更小改动:...
- 验证计划:...

分流输出契约

转交子 skill 前,必须带上 handoff packet,避免子流程重新摸索;缺少关键上下文时先补上游真实值,不要空转交接。

分流目标必带上下文子流程完成后回收什么缺失时先做什么
source-createURL、推导源名、站型证据、用户目标、autonomous/target_score/upload_preauthorized/tags/is_public新源文件路径、五接口验证结果、L3 分数、blocker_type先确认这是新建而非修已有源
play-debugsource_name、真实 ids、play_url、flag、detail 输出摘要、继承后的 play_json/play_parse/sniffer/isVideo、autonomouslazy 根因、修改字段、同一 play_url 复测结果、autonomous_next缺少 ids/play_url/flag 时先测 detail,不直接转
repo-upload本地文件路径、源名、内容类型、A/B/C 建议、L1/L2/L3 证据、用户明确 tags、upload_preauthorized/is_publicfile_id、cid、tags、info 核验缺少路径/标签意图时先确认目标

子 skill 不可用时,按本 skill 的证据链先输出诊断,不要临时拼一个不完整替代流程。


A/B/C 路由速判

当前证据路由禁止事项
L1 失败先修语法/结构不跑 evaluate 冒充全链路
category 失败修一级/url/class_parse不直接修 detail/play
category 通、detail 空修 detailUrl/二级字典/lists不转 play-debug
detail 通、play 假通过/空转 play-debug不把 play success 当可播
单接口通、evaluate 首页/一级丢分B 类串联排查不重写整源
五接口与 evaluate 都通过进入上传建议;自主最终版要求 L3=100 后转 repo-upload不绕过 repo-upload 核验

安全边界

动作类型可直接做需要确认
只读诊断读源、语法结构校验、单接口测试、evaluate无
最小修复改单个字段、修 selector、补 detailUrl/searchUrl改动前给出字段和验证计划
高风险重写模板改全 async、删除大段逻辑、引入签名/登录态必须等用户确认
仓库动作自主全流程中 L3=100、A 档、upload_preauthorized=true 且目标/tags/is_public 明确时,可转 repo-upload 执行上传、替换、改标签、公开/私密的歧义目标或非预授权操作必须确认

Reference 使用规则

本 skill 引用两类资料:

  • 本地总控 reference:references/references-workflow-triage.md、references/references-template-summary.md、references/references-framework-internals.md、references/references-search-strategies.md。
  • 子 skill reference:../drpy-node-source-create/references/...,用于 async、纯 API、二级字典等细节。

如果某个 reference 文件不可达,不要中断诊断;按本文件内的 P0/P1 清单继续最小排查,并在输出中标注“reference 未读取,依据本 skill 内置规则处理”。


子 skill 不可用时的兜底

场景本 skill 可兜底完成必须停止的边界
URL-only 新建完成站型判断、源名推导、建源方案草案实际写新源应回到 source-create 或等用户确认
播放链异常确认 detail 稳定、提取 play_url/flag、判定是否假通过lazy 多分支重写交给 play-debug
上传/标签给出 A/B/C + L1/L2/L3 建议仓库元数据变更必须交给 repo-upload

这样即使子 skill 暂不可用,也能完成“诊断与分流”,但不冒充完成专门实现。


专项排查参考

模板站排查路线

当站点命中内置模板但评估不顺时,严禁直接大面积手写覆盖。

排查顺序(按此顺序逐项检查)
  1. 查模板默认定义 → references/references-template-summary.md
  2. class_parse 是否残留覆盖?→ 补 class_parse: ''
  3. double 是否导致推荐空?→ 补 double: false
  4. 真实分类 url → 必须验证真实分类页和翻页
  5. 真实搜索 searchUrl
  6. 删除手写 一级/搜索,优先验证模板内置规则
  7. test_spider_interface 拆开验证各接口
  8. 最后才允许最小覆盖
强禁止

未完成 1~7 之前,禁止一口气重写 推荐/一级/搜索/二级。

关键原则

不要把模板问题、分类 URL 问题、评估器串联问题,误当成单纯的一级选择器问题。


纯 API 站排查路线

当页面源码为空、所有数据走 JSON API 时,走此路线(不套用模板站 checklist)。

完整参考:../drpy-node-source-create/references/references-pure-api-async-site.md

排查顺序
  1. this.input 是否被误当响应 → 必须 await request(this.input)
  2. detailUrl 是否设置 → 纯数字 vod_id 必须设
  3. 搜索 searchUrl 是否带 ** → 否则 KEY 为空
  4. POST 是否用了 body 而非 data
  5. 外部 API 是否需要 Authorization
  6. 推荐是否完整聚合
强约束

纯 API 站排障路线与模板站完全不同,不要混用模板站的 checklist。


评估器失败分流

类型表现处理
A. 规则不通单接口 test 也失败修复规则本身
B. 评估没串起来单接口通,评估不通检查首页 class / class_parse / double / url / searchUrl
B 类分数速映

evaluate_spider_source 各接口分数可快速映射到排查步骤:

丢失分数段指向问题对应步骤
首页 20 分 + 一级 20 分同时丢失class_parse 未命中导致 class 为空Step 2-3
仅首页 20 分丢失,一级正常double 配置不匹配Step 4
仅搜索 10 分丢失searchUrl 错误或搜索页 DOM 独立Step 5
二级 25 分丢失detailUrl 缺失或二级字段映射错误见「二级 detail 规范」
播放 25 分丢失lazy 逻辑异常转 drpy-node-play-debug
B 类优先检查(顺序执行,逐项排查)
Step 1. 查 get_resolved_rule(path) → 看模板继承后的 class_parse/double/url 是否被覆盖
Step 2. 查首页 class 是否为空 → class_parse 是否命中(未命中 → 补 class_parse)
Step 3. 查 class_parse 是否残留覆盖 → 显式设 class_parse: ''
Step 4. 查 double 是否导致推荐为空 → 单层推荐优先 double: false
Step 5. 查分类 url / 搜索 searchUrl 是否真实
Step 6. 查手写 一级/搜索 是否反而扰乱模板内置链路(删除手写,先用模板内置)
B 类深层机制理解

B 类失败的根本原因在于评估器串联机制与模板继承机制的交互。排查时先记住完整初始化链:

text
init() → getSandbox()/vm.createContext → 执行源文件获得 rule
      → handleTemplateInheritance() → initParse() → invokeMethod()

含义:

  • 源运行在沙箱中,不能假设 require/fs/process 可用;只能用沙箱注入的 request/pdfh/pd/CryptoJS/local 等能力。
  • handleTemplateInheritance() 发生在正式调度前,源中显式字段会覆盖模板字段。
  • initParse() 会处理 host、headers、URL 模板、预处理等运行态配置;这些异常会表现为后续接口通断问题。
  • invokeMethod() 再按 推荐/一级/二级/搜索/lazy 和字段类型分流。
js
// 引擎 invokeMethod 分发逻辑 (drpyS.js)
switch (method) {
    case '推荐': injectVars = homeVodParse(...); break;  // 依赖 class + double
    case '一级': injectVars = cateParse(...); break;     // 依赖 url 模板渲染
    case '分类': injectVars = homeParse(...); break;      // 依赖 class_parse
}
  • 首页空分类 → 后续 category 无 class_id 可用 → 全链断裂
  • class_parse 未命中 → class 为空 → 评估器拿不到分类 ID
  • get_resolved_rule(path) 可查看模板继承后的最终字段值,快速判断哪个字段被覆盖

详见 references/references-framework-internals.md 第七章节「调度分发机制」。


搜索排查

搜索词适配(高频误判点)

当自动评估仅搜索失败,其他接口正常时:

  1. 不要立刻判定"搜索规则失效"
  2. 不要急着改 searchUrl
  3. 应先换高频宽匹配词验证(通用词 我的,动漫站 异世界,或取一级 vod_name 片段)
  4. 换词后正常 → 判定为评估参数问题
搜索策略参考

处理搜索前必须先判断属于:

  1. 原生搜索接口
  2. suggest / 联想搜索 fallback
  3. RSS fallback

参考:references/references-search-strategies.md


二级 detail 规范

完整参考:../drpy-node-source-create/references/references-detail-dict-and-multiep.md

测试输入
  • detail 测试必须使用一级真实返回的 vod_id
  • 禁止主观简化为纯数字 id 或手推 id
  • 正确顺序:先跑 category → 取真实 vod_id → 再测 detail
字典槽位
  • desc 五段有固定语义:备注;年份;地区;演员;导演
多集只吐 1 集

先查 lists 容器层级(从 ul 下沉到 li),用 debug_spider_rule(pdfa) 验证各层项数。不要直接切 async。

bash
# 排查示例
debug_spider_rule(url, '.anthology-list-box ul li a', pdfa)
# 先看 ul 层返回几项 → 再看 li 层返回几项
# 若 ul 层返回1项但 li 层返回多项 → lists 容器需从 ul 下沉到 li

如果 CSS 层级调整后仍只有 1 集,再用 test_spider_interface(detail) 配合真实 vod_id 复现,确认是否 detailUrl 缺失或二级字典字段映射错误。详见 ../drpy-node-source-create/references/references-detail-dict-and-multiep.md。

最小化原则

先保证 标题/描述/详情/图片/线路/列表,不强补 年份/地区/演员/导演。


* 模板字段理解

当模板字段中出现 搜索: '*' 或含多个 * 的摘要写法时,必须先读:

  • references/references-template-summary.md
当前理解
  • 单个 *:整体继承一级
  • 多个 *:按分号位置逐位继承一级对应槽位
强约束

不要在没理解 * 的源码级行为前,就机械改写成完整手写规则。


parser 语法边界

当规则"看起来合理但接口异常"时:

  1. 是否超出 parser 已明确支持的边界?
  2. 应先修规则写法,而非要求引擎兼容
  3. || 优先用于同一 selector 属性 fallback(img&&data-original||src)
  4. 不要生成跨 selector fallback(img&&data-original||img&&src)

收尾输出模板

markdown
## 修源结果
- 源:...
- 证据链等级:L1 / L2 / L3
- 根因类型:A 规则不通 / B 评估串联 / C 播放链 / 其他
- 已改动字段:...
- 验证结果:
  - home:...
  - category:...
  - detail:...
  - search:...
  - play:...
  - evaluate:.../100
- 上传建议:A 建议上传 / B 技术可传但不建议 / C 暂不应上传
- 下一步:转 play-debug / 转 repo-upload / 继续修复 / 结束

先尊重引擎设定,再要求更宽容的兼容。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Drpy Node Source Workflow AI skill do?

适用于 drpy-node 源修复、调试、测试与可用性评估。用户提到"修源""测试某个源""详情为空""播放不通""搜索异常""源无效""低分评估""源评分低""诊断""排障""修播放""源不通""规则不生效""评估低分"时使用。负责先评估、再分流、再收束上传建议;不直接执行仓库上传/替换/改标签。

Why use Drpy Node Source Workflow on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Drpy Node Source Workflow is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Drpy Node Source Workflow in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/hjdhnx/drpy-node-skill/tree/main/drpy-node-source-workflow. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Drpy Node Source Workflow?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Drpy Node Source Workflow?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Drpy Node Source Workflow with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Drpy Node Source Workflow AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by hjdhnx under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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