一个 Skills 管理工具,解决一些痛点问题,已开源

3 天前
 konnga403

现在 Skills 生态已经发展的很好了,而随着 AI Agent 的壮大,Skills 的管理也成了一个头痛的问题。

Agent 用的越多,Skills 却散落在各处

现在同时使用多个 Agent 变得很常见:

开发者可能在不同场景下使用:

不同 Agent 的 Skills 通常保存在各自约定的目录中。

当只使用一个 Agent 、安装三五个 Skills 时,直接管理文件夹并没有什么问题。可是一旦 Agent 和 Skills 的数量增加,事情就变得复杂了。

你可能会遇到这些情况:

文件夹只能告诉用户“文件放在哪里”,却很难回答“当前拥有哪些能力”。

这就是第一个明显的管理痛点:Agent 众多,但缺少一个统一的 Skills 视图管理。

缺少的不是一个 Skills 市场,而是可视化管理

现在已经有 skills.sh 、skillhub 、GitHub 等渠道帮助我们发现 Skills ,也有命令行工具帮助用户完成安装。

它们很好地解决了 “去哪里找”“怎么装” 的问题。

但长期使用时,用户还需要知道:

当 Skills 从几个变成几十个甚至更多时,继续依赖命令行和文件目录,会逐渐失去整体视角。

更理想的方式,是提供一个类似软件包管理器的工作台,打开以后就能看到本机所有 Agent 、Skills 、安装位置和状态,而 SkillBuddy 则是为此而来。

同一个 Skill ,为什么会出现好几个版本?

把一个 Skill 安装到多个 Agent ,本质上通常意味着在多个目录中保存它的副本。

刚安装时,它们的内容完全相同。但使用一段时间后,很容易出现这样的情况:

  1. Codex 中的 Skill 规则被修改;
  2. Claude Code 中还保留着旧内容;
  3. Cursor 的项目目录中又有一个针对当前项目调整过的版本;
  4. 三个目录里的文件名相同,但内容已经不一样了。

这类问题可以称为 Skills 内容漂移

它比“有没有安装”更难发现。因为从文件名来看,一切似乎都很正常,只有真正比较文件内容时,才能发现它们已经不是同一份 Skill 。

SkillBuddy 会聚合不同 Agent 中的同名 Skills ,并提示内容不一致。用户可以查看差异,选择一个可信版本作为基准,再同步到其他目标。

这意味着 Skills 管理不再只是复制文件,还包括:

全局 Skills 和项目 Skills ,也应该分开管理

并不是所有 Skills 都适合全局安装。

例如:

如果把所有 Skills 都放在全局目录中,Agent 会接收到越来越多与当前任务无关的信息。如果全部放进项目,又会出现大量重复配置。

因此,Skills 管理需要明确区分:

SkillBuddy 可以添加项目目录,扫描项目中的 Skills ,并把它们与用户级 Skills 分开展示。

一个 Skill 不够,还需要管理“技能包”

在真实项目中,开发者很少只依赖一个 Skill 。

以 Vue 项目为例,一套完整的开发能力可能包括:

如果每次创建项目都逐个寻找、选择和安装,不仅操作重复,还很容易漏掉其中一项。

这和开发环境中的依赖管理很相似:最终需要管理的不是一个个孤立工具,而是一套可以复用的能力组合。

所以 SkillBuddy 支持把多个 Skills 组合成技能包,用于:

可以建立:

Skills 只有能够被组织和复用,才会逐渐从“几份提示词文件”变成真正的能力体系。

个人 Skills 和团队 Skills ,分开管理

个人使用 Skills 时,更关心:

因此,SkillBuddy 支持将个人用户级 Skills 和技能包备份到私有 Git 仓库。更换电脑时,可以先预览远端内容和安装目标,再决定恢复哪些资源。

但团队管理完全是另一个层次的问题。

团队不能把未经确认的 Skill 直接分发给所有成员。它通常需要考虑:

只把文件放进一个共享目录,并不能解决这些问题。

SkillBuddy 的团队库使用 Git 仓库作为事实来源。团队可以在仓库中管理经过审核的 Skills 、MCP 定义、岗位技能包和项目策略,并继续利用 Git 已有的分支、提交和 Pull Request 审核流程。

还有更多功能特性,欢迎下载查看👇

下载和体验

SkillBuddy 已经在 GitHub 开源,使用 MIT 协议。

安装完成后,可以先尝试下面这条最短体验路径:

  1. 打开 SkillBuddy ,查看自动检测到的 Agent ;
  2. 查看本机已有的用户级 Skills ;
  3. 添加一个项目目录,检查项目级 Skills ;
  4. 选择一个 Skill ,查看它在不同 Agent 中的安装状态;
  5. 尝试把它安装或同步到另一个 Agent ;
  6. 将几个常用 Skills 保存为一个技能包。
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40 条回复
yiwayhb
3 天前
好像不支持 WSL
vnues
3 天前
做的很不错 支持 windows 不
justfindu
3 天前
cpa 不是可以管理的么
Kakarrot
3 天前
系统自带内置、全局、项目级、缓存的能识别吗?

删除的话是否可以支持项目级全量删除和全局级全量删除干净?
justfindu
3 天前
@justfindu #3 不对, 是 cc switch
konnga403
3 天前
@yiwayhb 这个我还没有试过,触及我的盲区了,可以试试安装 linux 或者 windows 版本看看?
konnga403
3 天前
@vnues 支持的~
konnga403
3 天前
@Kakarrot 支持的,全局和项目级都支持
konnga403
3 天前
@justfindu cc switch 那个太简陋了,不是他们的主要功能
SilentOrFight
3 天前
@justfindu #5 ccswitch 的 skills 管理和 mcp 管理都是半残废吧,不能批量管理,mcp 各种 bug 经常删除了又跳出来,扫描过的存在它数据库里的会强制写回 Agent 的配置文件中。
Kakarrot
3 天前
我没有装 claude code 被检测到
workbuddy 我删除后 还是被检测到
avenger
3 天前
我用 `npx skills`
ffalex
3 天前
能否再增加对 agents.md 的可视化管理,一样可以区分项目级和全局
konnga403
2 天前
@Kakarrot 可能是在 vscode 或者其他 ide 安装过 claude code 的插件?

workbuddy 删除的话,没有删除干净,可能残留 ~/.workbuddy 目录
konnga403
2 天前
@ffalex 好的呀,这是一个痛点!
aowugong
2 天前
挺不错的一目了然
bearbest
2 天前
哈哈,我也有类似的想法,不过实现的方式不同,我弄了一个类似 npm 包管理工具的 ctxpm 上下文包管理工具,AI 驱动的一个管理协议: https://bear.best/products/bear-ctxpm/ ,ctxpm 采用的是外部 AI 资源和项目资源分开管理的理念,项目资源跟随项目进行版本管理,外部资源通过类似 `package.json` 的声明文件 `ctxpm.yaml` 进行管理。
另外资源复用我用的是软链接的形式,这样就不用同一个文件到处复制,也没有一处更新到处都要更新一遍的问题了,SkillBuddy 也可以采用这种模式,小小建议哈。
steve009
2 天前
支持一下
foursking
2 天前
UI 好看 已经支持,整体功能挺好用的,把之前本地的一些删除掉了,支持下 up
kalman03
2 天前
我也在 7 个月前,开源了一个 https://github.com/extrachatgpt-com/ananke

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