skill-finder
SKILL.md
Skill 搜索与发现
帮助用户发现和安装新的 Skill,浏览已安装的 Skill,以及从社区搜索和下载 Skill。
使用场景
- 用户说「有没有 XX 的 Skill」「帮我找一个能做 XX 的技能」
- 用户说「我有哪些 Skill」「列出所有技能」
- 用户说「安装一个 XX Skill」「从社区找 Skill」
- 用户想扩展 Agent 的能力,问「能不能做 XX」而当前没有对应 Skill
- 用户提到 skills.sh 或 Agent Skills 生态
- 用户要求安装 MCP Server 或 MCP 工具(如 chrome-mcp、filesystem-mcp 等)
功能 1:浏览已安装的 Skill
列出所有已安装 Skill
读取 skill_registry.yaml 获取完整列表:
import os
import yaml
from pathlib import Path
instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
registry_path = Path(f"instances/{instance_name}/skills/skill_registry.yaml")
registry = yaml.safe_load(registry_path.read_text(encoding="utf-8"))
skills = registry.get("skills", [])
for s in skills:
status_icon = {"ready": "✅", "need_auth": "🔐", "need_setup": "⚙️", "unavailable": "❌"}.get(s.get("status", ""), "❓")
name = s.get("name", "")
enabled = "启用" if s.get("enabled", True) else "禁用"
print(f"{status_icon} {name} ({enabled})")
print(f"\n共 {len(skills)} 个 Skill")
查看 Skill 详情
读取指定 Skill 的 SKILL.md 获取详细信息:
import os
from pathlib import Path
instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
skill_name = "要查看的skill名称"
# 按优先级搜索
for base in [
Path(f"instances/{instance_name}/skills"),
Path("skills/library"),
]:
skill_md = base / skill_name / "SKILL.md"
if skill_md.exists():
content = skill_md.read_text(encoding="utf-8")
print(content[:2000]) # 输出前 2000 字符
break
else:
print(f"未找到 Skill: {skill_name}")
按分类筛选
读取 config/skills.yaml 中的 skill_groups 按分组展示:
import os
import yaml
from pathlib import Path
instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
config_path = Path(f"instances/{instance_name}/config/skills.yaml")
config = yaml.safe_load(config_path.read_text(encoding="utf-8"))
groups = config.get("skill_groups", {})
for group_name, group_info in groups.items():
if group_name.startswith("_"):
continue
desc = group_info.get("description", "")
skills = group_info.get("skills", [])
print(f"\n📂 {group_name} ({len(skills)} 个)")
print(f" {desc}")
for s in skills:
print(f" - {s}")
功能 2:在线搜索社区 Skill
方式 A:通过 Skill Hub 索引搜索(推荐)
从本地 Skill Hub 索引中搜索社区 Skill(离线可用、速度快):
import os
import yaml
from pathlib import Path
def search_skill_hub(query, tags=None):
"""从 Skill Hub 索引搜索 Skill"""
index_path = Path("skills/hub/index.yaml")
if not index_path.exists():
print("Skill Hub 索引不存在,尝试方式 B")
return []
index = yaml.safe_load(index_path.read_text(encoding="utf-8"))
skills = index.get("skills", [])
query_lower = query.lower()
results = []
for s in skills:
name = s.get("name", "")
desc = s.get("description", "")
skill_tags = s.get("tags", [])
# 名称、描述、标签匹配
match = (
query_lower in name.lower()
or query_lower in desc.lower()
or any(query_lower in t.lower() for t in skill_tags)
)
# 标签过滤
if tags:
match = match and any(t in skill_tags for t in tags)
if match:
results.append(s)
# 按推荐指数排序
results.sort(key=lambda x: x.get("stars", 0), reverse=True)
return results
results = search_skill_hub("搜索关键词")
for r in results:
stars = "⭐" * r.get("stars", 0)
print(f"📦 {r['name']} {stars}")
print(f" {r['description']}")
print(f" 标签: {', '.join(r.get('tags', []))}")
print(f" 来源: {r.get('repo', '')}")
方式 B:通过 skills.sh 搜索
使用 npx skills find 命令搜索开放 Skill 生态系统:
npx skills find "搜索关键词"
如果用户没有安装 Node.js 或 npx 不可用,回退到方式 C。
方式 C:通过 GitHub API 搜索
直接搜索知名 Skill 仓库:
import urllib.request
import json
def search_github_skills(query, repos=None):
"""搜索 GitHub 上的 Skill 仓库"""
if repos is None:
repos = [
"anthropics/skills",
"vercel-labs/agent-skills",
]
results = []
for repo in repos:
url = f"https://api.github.com/search/code?q={query}+filename:SKILL.md+repo:{repo}"
req = urllib.request.Request(url, headers={"Accept": "application/vnd.github.v3+json"})
try:
with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as resp:
data = json.loads(resp.read())
for item in data.get("items", []):
path = item.get("path", "")
html_url = item.get("html_url", "")
parts = path.split("/")
if len(parts) >= 2:
skill_name = parts[-2]
results.append({
"name": skill_name,
"repo": repo,
"path": path,
"url": html_url,
})
except Exception as e:
print(f"搜索 {repo} 失败: {e}")
return results
results = search_github_skills("关键词")
for r in results:
print(f"📦 {r['name']} (from {r['repo']})")
print(f" {r['url']}")
方式 D:浏览 skills.sh 网站
如果以上方式都不方便,引导用户访问 https://skills.sh/ 在线浏览和搜索。
功能 3:安装社区 Skill
从 Skill Hub 索引或 GitHub 下载 Skill 并安装到当前实例。
步骤 0:从 Hub 索引一键安装(推荐)
如果用户通过 Skill Hub 找到了想要的 Skill,可以直接安装:
import os
import yaml
import urllib.request
from pathlib import Path
def install_from_hub(skill_name):
"""从 Skill Hub 索引一键安装"""
index_path = Path("skills/hub/index.yaml")
if not index_path.exists():
print("Skill Hub 索引不存在")
return None
index = yaml.safe_load(index_path.read_text(encoding="utf-8"))
skills = index.get("skills", [])
# 查找 Skill
skill_info = next((s for s in skills if s["name"] == skill_name), None)
if not skill_info:
print(f"Hub 中未找到 Skill: {skill_name}")
return None
repo = skill_info["repo"]
skill_path = skill_info["path"]
# 下载
content = download_skill(repo, skill_path)
if not content:
return None
# 提示依赖信息
requires = skill_info.get("requires", {})
if requires:
print(f"⚠️ 此 Skill 需要以下依赖:")
if requires.get("bins"):
print(f" 命令行工具: {', '.join(requires['bins'])}")
if requires.get("env"):
print(f" 环境变量: {', '.join(requires['env'])}")
if requires.get("packages"):
print(f" Python 包: {', '.join(requires['packages'])}")
return content
content = install_from_hub("要安装的skill名称")
步骤 1:下载 SKILL.md
import os
import urllib.request
from pathlib import Path
def download_skill(repo, skill_path):
"""从 GitHub 下载 SKILL.md"""
raw_url = f"https://raw.githubusercontent.com/{repo}/main/{skill_path}"
req = urllib.request.Request(raw_url)
with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as resp:
return resp.read().decode("utf-8")
# 示例:从 anthropics/skills 下载 frontend-design
content = download_skill("anthropics/skills", "skills/frontend-design/SKILL.md")
print(content[:500])
步骤 2:适配 frontmatter
社区 Skill 的 frontmatter 可能没有 metadata.xiaodazi 块,需要补充:
import yaml
def adapt_frontmatter(content, instance_name="xiaodazi"):
"""为社区 Skill 添加实例适配的 metadata"""
if not content.startswith("---"):
return content
parts = content.split("---", 2)
if len(parts) < 3:
return content
meta = yaml.safe_load(parts[1])
if not isinstance(meta, dict):
return content
# 补充 metadata.xiaodazi 块(如果缺失)
if "metadata" not in meta:
meta["metadata"] = {}
if instance_name not in meta.get("metadata", {}):
meta["metadata"][instance_name] = {
"dependency_level": "builtin",
"os": ["common"],
"backend_type": "local",
"user_facing": True,
}
# 重新组装
new_frontmatter = yaml.dump(meta, allow_unicode=True, default_flow_style=False)
return f"---\n{new_frontmatter}---{parts[2]}"
adapted = adapt_frontmatter(content)
步骤 3:保存并注册
import os
import yaml
from pathlib import Path
instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
skill_name = "下载的skill名称"
# 保存 SKILL.md
skill_dir = Path(f"instances/{instance_name}/skills/{skill_name}")
skill_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
(skill_dir / "SKILL.md").write_text(adapted_content, encoding="utf-8")
# 注册到 skill_registry.yaml
registry_path = Path(f"instances/{instance_name}/skills/skill_registry.yaml")
registry = yaml.safe_load(registry_path.read_text(encoding="utf-8"))
skills_list = registry.get("skills", [])
if not any(s.get("name") == skill_name for s in skills_list):
skills_list.append({
"name": skill_name,
"enabled": True,
"status": "ready",
})
registry["skills"] = skills_list
registry_path.write_text(
yaml.dump(registry, allow_unicode=True, default_flow_style=False),
encoding="utf-8",
)
print(f"✅ {skill_name} 已安装到 {skill_dir}")
print(f" 当前对话即可使用(Agent 会按路径读取 SKILL.md)")
常用 Skill 来源
| 来源 | 地址 | 特点 |
|---|---|---|
| Anthropic 官方 | anthropics/skills |
高质量示范,包含文档处理、前端设计、MCP 构建等 |
| Vercel Agent Skills | vercel-labs/agent-skills |
社区精选,覆盖 React/Next.js 最佳实践等 |
| Skills 目录 | https://skills.sh | 开放生态搜索引擎 |
Anthropic 仓库中的可用 Skill
algorithmic-art— 算法艺术生成brand-guidelines— 品牌指南canvas-design— Canvas 设计doc-coauthoring— 文档协作frontend-design— 前端设计internal-comms— 内部沟通mcp-builder— MCP Server 构建slack-gif-creator— Slack GIF 创建theme-factory— 主题工厂web-artifacts-builder— Web 组件构建webapp-testing— Web 应用测试
功能 4:处理 MCP 相关请求
当用户要求安装 MCP 工具(如 "chrome-mcp"、"filesystem-mcp" 等),按以下流程处理:
判断流程
用户说「安装 XX-mcp」或「用 MCP 连接 XX」
│
├── 1. 先检查已安装的 Skill 是否已有该能力
│ (如用户要 chrome-mcp → 检查是否有 browser 工具可替代)
│ → 有替代方案 → 告知用户并演示
│
├── 2. 检查 skill_registry.yaml 中是否有同名 MCP Skill
│ → 有 → 直接使用
│
├── 3. 搜索社区是否有对应 Skill
│ → 有 → 下载安装(走功能 3 的流程)
│
└── 4. 都没有 → 引导用户用 skill-creator 创建 MCP Skill
需要用户提供:
- MCP Server 的 URL(本地或远程)
- 认证方式(如需要)
- MCP Server 提供的工具列表
关键原则
- 不要盲目安装 npm 包。MCP Server 需要框架通过
backend_type: mcp和server_url进行连接配置,不是装了 npm 包就能用 - 不要安装系统级依赖(homebrew、node 等)来"凑"一个 MCP Server。这超出了 skill-finder 的职责
- 先评估替代方案。很多 MCP 工具的功能可以用已有的 Skill 或工具实现(如 browser 工具代替 chrome-mcp,nodes 工具代替 filesystem-mcp)
- 如果确认需要创建 MCP Skill,引导用户使用
skill-creator,它有完整的 MCP Skill 创建模板
输出规范
- 列出 Skill 时用表格或清单格式,包含名称、状态、简介
- 安装完成后告知用户文件路径,并建议试用话术
- 如果搜索无结果,建议用户使用
skill-creator自己创建 - 安装社区 Skill 前,先用 hitl 工具请求用户确认(展示 Skill 内容摘要)
- MCP 相关请求:先说明框架的 MCP 工作方式,再引导下一步
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