Agent 生成器
- 作者仓库星标 487
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 vibecosystem
- 领域
- 通用
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 88 / 100 · 社区维护
- 作者 / 版本 / 许可
- @vibeeval · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 即装即用
- 是否需要外部 API Key
- 不需要
- 兼容的系统
- 未声明(默认跨平台)
- 底层运行要求
- Python
- 文件与系统权限
-
- 只读
- 允许写入 / 修改
- 网络行为
- 仅限本地
- 安装命令数
- 26 条
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。
需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
---
name: skill-developer
description: Meta-skill for creating and managing Claude Code skills Meta-skill for creating new Claude Code…
category: 通用
runtime: Python
---
# skill-developer 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题:通用任务拆解、检查和交付。
- 输入要求:目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界:围绕“When to Use / Skill Structure / SKILL.md Format”读取原文规则,不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断:确认你的需求是否属于通用任务拆解、检查和交付,并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划:优先按“When to Use / Skill Structure / SKILL.md Format”拆成步骤,说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果:给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿,并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界:结合 读取文件、写入/修改文件、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证,再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 原文没有稳定的斜杠命令要求。安装验证后通常全局生效,直接在对话里点名这个 Skill 并描述任务即可。
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是:读取文件、写入/修改文件。
先用一个小任务确认它会围绕“When to Use / Skill Structure / SKILL.md Format”工作;涉及文件或命令时,先看 diff、日志、预览或测试结果。
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作;如果输出泛泛而谈,就补充输入、边界和验收标准后重跑。
---
name: skill-developer
description: Meta-skill for creating and managing Claude Code skills Meta-skill for creating new Claude Code…
category: 通用
source: vibeeval/vibecosystem
---
# skill-developer
## 什么时候使用
- 把通用方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理通用任务拆解、检查、交付和复盘,核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来,避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤;通常不需要额外…
- 面向通用任务拆解、检查和交付,优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「When to Use / Skill Structure / SKILL.md Format」组织步骤,不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例,确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown,不编造命令、平台或依赖。 作者原文负责流程事实;仓库文件负责来源和命令;流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "skill-developer" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> When to Use / Skill Structure / SKILL.md Format
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> Python | 读取文件、写入/修改文件 | 主要在本地完成
安全层 -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
} Skill Developer
Meta-skill for creating new Claude Code skills, including skills that wrap MCP pipelines.
When to Use
- "Create a skill for X"
- "Help me make a new skill"
- "Turn this script into a skill"
- "How do I create a skill?"
Skill Structure
Skills live in .claude/skills/<skill-name>/:
.claude/skills/my-skill/
├── SKILL.md # Required: Main skill definition
├── scripts/ # Optional: Supporting scripts
└── templates/ # Optional: Templates, examples
SKILL.md Format
---
name: skill-name
description: Brief description (shown in skill list)
allowed-tools: [Bash, Read, Write] # Optional: restrict tools
---
# Skill Name
## When to Use
[When Claude should discover this skill]
## Instructions
[Step-by-step instructions for Claude to follow]
## Examples
[Usage examples]
Creating an MCP Pipeline Skill
To create a new MCP chain script and wrap it as a skill:
Step 1: Use the Template
Copy the multi-tool-pipeline template:
cp $CLAUDE_PROJECT_DIR/scripts/multi_tool_pipeline.py $CLAUDE_PROJECT_DIR/scripts/my_pipeline.py
Reference the template pattern:
cat $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/skills/multi-tool-pipeline/SKILL.md
cat $CLAUDE_PROJECT_DIR/scripts/multi_tool_pipeline.py
Step 2: Customize the Script
Edit your new script to chain the MCP tools you need:
async def main():
from runtime.mcp_client import call_mcp_tool
args = parse_args()
# Chain your MCP tools (serverName__toolName)
result1 = await call_mcp_tool("server1__tool1", {"param": args.arg1})
result2 = await call_mcp_tool("server2__tool2", {"input": result1})
print(result2)
Step 2: Create the Skill
Create .claude/skills/my-pipeline/SKILL.md:
---
name: my-pipeline
description: What the pipeline does
allowed-tools: [Bash, Read]
---
# My Pipeline Skill
## When to Use
- [Trigger conditions]
## Instructions
Run the pipeline:
\`\`\`bash
uv run python -m runtime.harness scripts/my_pipeline.py --arg1 "value"
\`\`\`
### Parameters
- `--arg1`: Description
## MCP Servers Required
- server1: For tool1
- server2: For tool2
Step 3: Add Triggers (Optional)
Add to .claude/skills/skill-rules.json:
{
"skills": {
"my-pipeline": {
"type": "domain",
"enforcement": "suggest",
"priority": "medium",
"description": "What it does",
"promptTriggers": {
"keywords": ["keyword1", "keyword2"],
"intentPatterns": ["(pattern).*?(match)"]
}
}
}
}
Reference Files
For full details, read:
cat $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/rules/skill-development.md
cat $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/rules/mcp-scripts.md
Quick Checklist
- SKILL.md has frontmatter (name, description)
- "When to Use" section is clear
- Instructions are copy-paste ready
- MCP servers documented if needed
- Triggers added to skill-rules.json (optional)
Examples in This Repo
Look at existing skills for patterns:
ls $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/skills/
cat $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/skills/commit/SKILL.md
cat $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/skills/firecrawl-scrape/SKILL.md
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核