agent-skill-creator

一站式构建、测试并分发 AI 智能体技能，覆盖 17 个平台。

开源 unknown 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 2404

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队FrancyJGLisboa

所属国家

官网地址https://francyjglisboa.github.io/agent-skills-platform

GitHubhttps://github.com/FrancyJGLisboa/agent-skills-platform

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-skills,ai-agents,claude-code,codex,cursor,developer-tools,evals,github-copilot,governance,skill-marketplace

GitHub 星标★ 2404

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-10-18 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-27

浏览次数5

项目介绍

agent-skill-creator 是一个用于构建、测试和治理 AI 智能体技能（skills）的开源工具。它解决的是智能体技能开发中缺乏标准化流程和生命周期管理的问题。核心能力包括：通过用户自定义的市场（marketplace）来管理技能，支持技能的证据（evidence）验证、发现、更新、回滚、隔离（quarantine）等完整生命周期操作，并能将技能分发到 17 个主流平台，如 Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot 等。它提供了一套 CLI 和 Python API，帮助开发者创建经过测试的技能包，确保技能质量，同时通过治理机制防止恶意或低质量技能扩散。项目面向 AI 工程师和平台团队，旨在提升技能开发效率与安全性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

正在加载星标数据…

技术标签

使用教程

—

难度：入门约 15 分钟部署方式：命令行工具 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 运行环境（项目开发语言为 Python，具体版本见 docs/INSTALL.md）
Git，用于克隆仓库
可访问 GitHub 与项目官网的网络环境
能阅读 docs/ 目录下的安装与运行手册（README 未内嵌安装命令）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

从 GitHub 拉取 agent-skill-creator 源码到本地，后续所有安装与运行操作都在该目录内进行。
```
git clone https://github.com/FrancyJGLisboa/agent-skill-creator.git
cd agent-skill-creator
```
2查看安装文档

README 将安装说明指向 docs/INSTALL.md，具体依赖安装命令以该文档为准，README 节选中未给出。
```
cat docs/INSTALL.md
```
3查看团队市场指南

若你要自建团队技能市场（准入、审批、发布、分发、更新、隔离、回滚），按此文档操作。
```
cat docs/TEAM_MARKETPLACE.md
```
4查看 Worker 运行手册

Worker 运行方式与配套说明记录在 docs/WORKER_RUNBOOK.md 中，按其中的步骤执行。
```
cat docs/WORKER_RUNBOOK.md
```
5发起一次技能构建

按 README 示例，用 /agent-skills-platform 提示词加上证据材料（表格、报告、邮件、截图、脚本等）生成技能包。

如何确认成功

README 未提供启动校验命令；按 docs/INSTALL.md 完成安装后，以官网页面能正常访问作为参考。

常见问题

Q：为什么没有 pip install 或 docker 命令？

A：README 节选只把安装指向 docs/INSTALL.md，未列出具体命令。请以该文档为准，避免使用未经验证的安装方式。

Q：生成的产物是一个提示词吗？

A：不是。产物是可安装的技能包，包含 instructions、必要时的功能脚本、evals、安全检查、代表性运行记录和纠错路径。

Q：可以把技能分发到哪些平台？

A：README 说明可分发的 17 个主流平台，如 Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot 等。

Q：技能发布后怎么维护和回退？

A：运行证据分类存入 raw/，反复出现的问题形成 wiki/ 中关联证据的草稿模式；经独立验证的变更才更新技能，并可用团队市场指南执行更新、隔离、回滚。

Q：怎么让技能不改动源数据？

A：在构建技能的需求描述里明确约束，例如 README 示例中的“It must not modify source data.”。

注意事项

README 节选未包含安装命令、依赖版本、端口等细节，安装务必以 docs/INSTALL.md 为准。
技能包包含 evals 与安全检查，建议在发布到团队前先跑通这些验证。
治理机制要求：只有经过单独验证的变更才能更新可执行技能，不要直接改动线上技能。
构建技能时应在需求中写清数据边界（如不得修改源数据），避免自动化流程误改源文件。

核心亮点

内置测试框架，技能上线前自动验证质量，减少生产环境故障。
生命周期管理完善，支持回滚和隔离，应对技能异常或安全风险。
跨平台分发能力强，一次开发即可适配主流 AI 编码工具。

不足之处

文档/社区待观察
依赖具体 AI 平台接口，平台更新可能导致兼容性维护成本。

适用场景

企业内构建统一的 AI 技能库，供多个开发工具使用。
开发者发布个人技能到公共市场，并跟踪使用反馈。
平台团队治理第三方技能，确保合规与安全。

替代项目

Claude Skills、OpenAI Plugins、LangChain Tools

上一篇：craft-skills

下一篇：mono-color-skill