rnskill

给 AI Agent 装现成技能,让它从聊天变成能干活

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 202 🐛 待处理 2 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1730
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

rnskill 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Pluviobyte
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
GitHub 星标★ 1730
上线时间2026-07-04 00:00:00
代码更新2026-09-21
仓库体积60.4 MB
本站数据更新2026-11-06
维护状态维护中
收录时间2026-09-22
浏览次数1

项目介绍

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。

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

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 1730

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

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. 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. 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. 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. 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. 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

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