这是一个遵循 Agent Skills 开放标准的技能库与开发流水线，覆盖 skills 的创建、测试、文档化、安装、发布和缺陷反馈。仓库内既包含可直接安装使用的通用 skills，也包含维护这些 skills 所需的约束、脚本和协作流程。
- 想把一组 skills 复制安装到系统级目录，在任意项目里都能触发的人
- 想开发、优化、测试、发布自己 skills 的维护者
- 想复用本仓库里的工程约束、文档约束和质量流程的人
- 想基于 Agent Skills 标准，兼容 Claude Code、Codex、Cursor 等平台的人
推荐使用 VS Code 配合 Claude Code 或 Codex 插件进行技能开发、测试和维护。
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 原生技能集成 | 自动从系统级 skills 目录加载已安装技能 |
| 实时验证 | 直接用自然语言测试技能触发与执行效果 |
| 上下文感知编辑 | AI 能结合项目结构理解技能、脚本和文档之间的关系 |
| 集成工作流 | 编辑、测试、安装、迭代可以在同一环境中完成 |
| 文档协同维护 | 便于同步维护 SKILL.md、README.md、config.yaml 与 CHANGELOG.md |
仓库相关的 AI 算力说明与使用背景，可参考下面的视频：
仓库根目录下可直接安装的技能有 12 个：
| 技能 | 主要用途 | 适用场景 |
|---|---|---|
init-project |
初始化项目指令文件 | 为新项目生成 AGENTS.md、CLAUDE.md、README.md、CHANGELOG.md、.gitignore，并补齐 docs/ 与 docs/plans/ |
install-bensz-skills |
系统级安装 skills | 把本仓库 skills 复制到 ~/.codex/skills/、~/.claude/skills/ |
write-skill-readme |
生成技能用户文档 | 为单个 skill 产出面向使用者的 README.md |
auto-test-skill |
skill 级批判性测试 | 测试某个 skill 的流程设计、输出质量和鲁棒性 |
auto-test-project |
项目级批判性测试 | 对整个项目做多轮问题发现、修复和复验 |
better-prompt |
Prompt 优化 | 把简陋 prompt 重写成更清晰、可执行的版本 |
awesome-code |
多代理协作开发 | 任务拆解、三层代理分派、required agent 门禁与并行推进 |
parallel-vibe |
多工作区并行尝试 | 同一指令开多个独立工作区并行探索方案 |
git-commit |
Git 提交自动化 | 生成 conventional commit，按需自动 push |
git-pr-review |
GitHub PR 只读审查 | 判断某个 PR 是否值得 merge，输出结构化报告 |
git-publish-release |
GitHub Release 发布 | 生成 release notes 并创建 release |
bensz-collect-bugs |
收集并公开上报 skill 设计缺陷 | 规范化记录 bug，并在用户明确要求时用 gh 公开上报 |
想看每个 skill 的详细用法，可以直接进入对应目录阅读其 README.md 和 SKILL.md。
- 一套面向多平台的 Agent Skills 标准化开发方式
- 一组可直接使用的通用 skills
- 一条完整维护链路：创建、测试、文档化、安装、发布、缺陷反馈
- 面向系统级可发现性的安装机制
- 面向长期演进的工程约束：KISS、YAGNI、DRY、Single Source of Truth、有机更新
根据本仓库约定与 Agent Skills 生态，当前重点兼容平台包括：
| 平台 | 状态 | 常见技能目录 |
|---|---|---|
| Claude Code | 已验证 | ~/.claude/skills/ |
| OpenAI Codex | 已验证 | ~/.codex/skills/ |
| Cursor | 兼容 | ~/.cursor/skills/ |
| GitHub | 兼容 | .github/skills/ |
| VS Code | 兼容 | .vscode/skills/ |
| Amp | 兼容 | 依平台约定 |
| Letta | 兼容 | 依平台约定 |
| Goose | 兼容 | 依平台约定 |
无需先克隆仓库，直接用 @install/install.py 安装到系统级目录。这个安装器是单文件 Python 脚本，只依赖标准库；它会从 GitHub zip 包下载远程源、按 MD5 跳过未变化的 skill，并写入安装清单。
| 平台 | 命令 |
|---|---|
| 全平台（Python） | python -c "import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.py').read())" |
| macOS / Linux 备用 | python3 -c "import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.py').read())" |
默认安装的远程源：
general：huangwb8/skills通用技能research：huangwb8/ChineseResearchLaTeX科研技能anthropic-docs：anthropics/skills官方文档处理技能
默认安装位置：
~/.claude/skills/~/.codex/skills/
常用参数：
# 只安装本仓库通用技能
python -c "import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.py').read())" --source general
# 只安装到 Codex 或 Claude Code
python -c "import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.py').read())" --codex
python -c "import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.py').read())" --claude
# 预览安装动作，不写入文件
python -c "import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.py').read())" --check
# 使用中文安装输出
python -c "import urllib.request; exec(urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/huangwb8/skills/main/@install/install.py').read())" --lang zh如果你已经克隆仓库，或正在开发本仓库里的 skills，可以使用本地安装脚本。它会优先从当前目录自动识别 pipelines/skills/、skills/ 或当前目录本身。
git clone https://github.com/huangwb8/skills.git
cd skills
python3 install-bensz-skills/scripts/install.py如果你只想装到某一个平台：
python3 install-bensz-skills/scripts/install.py --codex
python3 install-bensz-skills/scripts/install.py --claude如果安装器已经系统级安装，也可以在其它项目中直接调用已安装脚本，并显式指定源目录：
python3 ~/.codex/skills/install-bensz-skills/scripts/install.py --source ./skills
python3 ~/.claude/skills/install-bensz-skills/scripts/install.py --source ./skills在 Claude Code 或 Codex 中打开本仓库后，可以直接说：
请使用 install-bensz-skills skill 将当前仓库中的 skills 安装到系统级目录，确保它们在任意项目中可被发现。
这适合你想把“安装动作”也放进自然语言工作流里时使用。
本项目暂时不支持常规pr。如果确有需求，需要请示 huangwb8。