rnskill

给 AI Agent 装现成技能，让它从聊天变成能干活

rnskill 是雪踏乌云整理的一套 AI Agent Skills 集合，用 Python 编写，目标是把大模型从“只会聊天”推进到“能真正动手干活”。它把常见任务封装成可复用的技能模块，让智能体在对话之外还能执行具体操作，比如调用工具、处理文件、串联多步流程。项目解决的核心问题是：Agent 落地时往往要重复造轮子，每个任务都从零写提示词和工具调用逻辑，rnskill 提供现成技能库降低集成成本。核心能力包括技能注册与调度、任务编排、与大模型接口对接，以及面向实际场景的自动化执行。它适合想快速搭建智能体应用、又不想从底层写起的开发者，可作为技能层直接嵌入自己的 Agent 框架。当前星标约 1600，属于成长中的中文社区项目，文档和示例是上手关键。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 1589

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队Pluviobyte

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Pluviobyte/rnskill

定价模式free

价格说明开源项目，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型

GitHub 星标★ 1589

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-07-04 00:00:00

最近更新2026-09-21 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-22

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使用教程

难度：入门约 5 分钟部署方式：命令行工具 5 步

环境要求

已安装 Node.js，终端中 npx 命令可用（安装命令基于 npx）
一个支持 SKILL.md 的 Agent 工作流，如 Codex、Claude Code
若使用插件市场方式，需已安装 Claude Code 并添加 rnskill 插件市场
网络可访问 GitHub 仓库 Pluviobyte/rnskill

安装与启动步骤

1确认运行环境

在终端确认 npx 可执行，并准备好 Codex 或 Claude Code 等支持 SKILL.md 的 Agent 工作流。
2全局安装全部技能

使用 -g --all 一次性安装仓库中全部 61 个顶层 Skill 目录，适合想整体体验的用户。
```
npx -y skills add Pluviobyte/rnskill -g --all
```
3按需安装单个技能

只想用某一个技能时用 --skill 指定名称，示例为安装 ra-人话，技能名需与仓库目录一致。
```
npx -y skills add Pluviobyte/rnskill --skill ra-人话
```
4安装小说与法相技能

novel-distill 负责小说蒸馏输出事件卡与分镜，avatar-keyframe-video 负责连续关键帧，可单独或接力使用。
```
npx -y skills add Pluviobyte/rnskill --skill novel-distill
npx -y skills add Pluviobyte/rnskill --skill avatar-keyframe-video
```
5用插件市场安装

已添加 rnskill 插件市场的 Claude Code 用户，可直接通过插件命令安装这两个技能。
```
claude plugin install novel-distill@rnskill
claude plugin install avatar-keyframe-video@rnskill
```

如何确认成功

安装命令无报错执行完毕后，在 Codex 或 Claude Code 中即可看到对应 Skill 并调用，例如把小说章节正文交给 Codex 触发 novel-distill。

常见问题

Q：rnskill 支持哪些 Agent？

A：README 说明适用于 Codex、Claude Code 等支持 SKILL.md 的 Agent 工作流，不依赖特定单一平台。

Q：怎么只安装其中一个技能？

A：在安装命令后加 --skill 加技能名，例如 npx -y skills add Pluviobyte/rnskill --skill ra-人话。

Q：一共有多少技能？

A：当前收录 61 个顶层 Skill 目录（含兼容别名），另有嵌套技能集合，分内容创作与编码开发两大类。

Q：novel-distill 和 avatar-keyframe-video 必须一起用吗？

A：不必，README 明确两者可接力使用也可单独调用，法相效果不要求每个小说片段都添加。

注意事项

README 中的“手动安装”章节在节选里被截断，未给出具体命令，如需手动方式请查阅仓库原文
--skill 后的名称须与仓库中的技能目录名完全一致，中文名如 ra-人话也需原样保留
部分内容创作技能依赖 HyperFrames、HeyGen、IndexTTS2 等外部工具与服务，需自行准备
内容创作类技能完成的是选题、脚本、配音、封面等流程编排，实际产出质量取决于所用模型与素材

核心亮点

把常见 Agent 能力封装成可复用技能模块，减少重复开发
Python 实现，接入主流大模型和自有 Agent 框架成本低
中文社区维护，技能命名和场景贴合国内开发者习惯

不足之处

项目较新，技能覆盖面和稳定性仍在成长中
文档与示例完善度待观察，深度定制可能需要读源码

适用场景

快速给自研 Agent 增加文件处理、工具调用等基础技能
搭建自动化任务流，让模型串联多步操作完成复杂指令
作为技能层嵌入现有大模型应用，缩短从原型到可用的周期

替代项目

LangChain、AutoGPT、Dify

项目介绍

rnskill 是智能体领域的开源项目，由 Pluviobyte 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 12,909 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,589）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-21。免费使用。

它主要面向的使用场景是：快速给自研Agent增加文件处理、工具调用等基础技能。同类可对比的替代方案包括 LangChain、AutoGPT、Dify。

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