skills-cli
ユーザーがAgent Skillsの検索・インストール・一覧表示・確認・更新・削除・バックアップ・リストア・同期・初期化を求めるとき、`bunx skills`・`npx skills`・`skills.sh`・`skills-lock.json` に言及するとき、または「X向けのスキルを探して」といったインストール可能なスキルでエージェントの機能を拡張したい場合に使用します。
description の原文を見る
Use when users ask to discover, install, list, check, update, remove, back up, restore, sync, or initialize Agent Skills, mention `bunx skills`, `npx skills`, `skills.sh`, or `skills-lock.json`, ask "find a skill for X", or want help extending agent capabilities with installable skills.
SKILL.md 本文
このスキルを使用して、skills CLI を通じてオープンな Agent Skills エコシステムでユーザーが作業するのを支援します。
概要
skills CLI は、インストール可能な Agent Skills のパッケージマネージャーです。スキルの発見、適切なフラグでのインストール、インストール後の管理に使用します。
以下の例では bunx skills を使用していますが、ユーザー環境で Bun が利用できない場合は npx skills でも同じワークフローです。
常に現在の CLI 構文を優先してください:
bunx skills add <source> --skill <name>
古い owner/repo@skill-name の例は使用しないでください。
使用する場合
以下の場合にこのスキルを使用してください:
- ユーザーが「X のスキルを見つけて」「X のスキルはあるか」「X をどうすればいいか」と尋ね、X が再利用可能なワークフローのように聞こえる場合
- ユーザーが「X できる」と尋ね、X がスキルとして既に存在する可能性のある特殊な機能のように聞こえる場合
bunx skills、npx skills、skills.sh、スキルパッケージのインストール、またはskills-lock.jsonでのヘルプが必要な場合- Codex や OpenCode などの特定のエージェント用のスキルをインストールしたい場合
- インストール済みスキルのリスト表示、チェック、更新、削除、復元、同期、バックアップ、または初期化を行いたい場合
- ワークフロー、ツール、テンプレート、または設計、テスト、デプロイメント、ドキュメント、コードレビューなどのドメイン固有の機能を検索するヘルプが必要な場合
ユーザーが既にローカルスキルを持っていて、その内容の作成や改善でヘルプが必要な場合はこのスキルを使用しないでください。その場合は、スキル作成ワークフローを使用してください。
発見ワークフロー
ユーザーがスキルを必要とする場合、以下の順序で行ってください:
- ドメインとタスクを特定します。 例:React パフォーマンス、PR レビュー、チェンジログ生成、PDF 抽出。 また、タスクが十分に一般的で、再利用可能なスキルが存在する可能性があるかを判断します。
- まず skills.sh をチェックしてください。 ドメインが既にそこで対象となっている場合は、よく知られている、よくインストールされているスキルを優先します。
- リーダーボードが明確に答えない場合は、以下で検索してください:
bunx skills find <query>
- 推奨する前に品質を確認してください:
- インストール数:1,000 以上のインストール数のスキルを優先し、100 未満のものは注意深く扱う
- ソース評判:
openai、anthropics、microsoftなどの公式またはよく確立されたメンテナ、または同様に信頼できるパブリッシャーを優先 - リポジトリ品質:ソースリポジトリをチェックし、100 スター未満のリポジトリからのスキルは懐疑的に扱う
- オプションを明確に提示してください。
スキル名、何を支援するか、インストール数とソース、なぜそれが信頼できるのか、インストールコマンド、
skills.shで詳しく学ぶためのリンクを含めます。 - ユーザーが続行したい場合はインストールヘルプを提供してください。
- 何も適さない場合は直接そう言い、一般的な機能でタスクに対応し、ユーザーが
bunx skills initで独自のパッケージを作成できることを言及してください。
インストイルクイックリファレンス
一般的なソース
# GitHub 短縮表記
bunx skills add xixu-me/skills
# フル GitHub URL
bunx skills add https://github.com/xixu-me/skills
# リポジトリ内の特定のスキルへの直接パス
bunx skills add https://github.com/xixu-me/skills/tree/main/skills/skills-cli
# GitLab URL
bunx skills add https://gitlab.com/org/repo
# 任意の git URL
bunx skills add git@github.com:owner/repo.git
# ローカルパッケージパス
bunx skills add ./my-local-skills
一般的なインストールパターン
# パッケージ内のスキルをインストールせずリスト表示
bunx skills add <source> --list
# 1 つのスキルをインストール
bunx skills add <source> --skill skills-cli
# 複数のスキルをインストール
bunx skills add <source> --skill pr-review --skill commit
# グローバルにインストール
bunx skills add <source> --skill skills-cli -g -y
# 特定のエージェントにインストール
bunx skills add <source> --skill skills-cli -a codex -y
# すべてのスキルをすべてのエージェントにインストール
bunx skills add <source> --all
# すべてのスキルを 1 つのエージェントにインストール
bunx skills add <source> --skill '*' -a codex -y
# シンボリックリンクの代わりにファイルをコピー
bunx skills add <source> --skill skills-cli -a codex --copy -y
インストール方法
ユーザーがインストール方法を選択するとき:
- シンボリックリンクがデフォルトで通常最良の選択肢です。更新が一元化されたままになるため
--copyは独立したコピーを作成し、シンボリックリンクがサポートされていない、または不便な場合のフォールバックです
ユーザーがスキルのインストールだけを求める場合、CI パッケージング、ポータビリティ、ファイルシステムの制限について言及したり、明示的にコピーを求めない限り、デフォルトのシンボリックリンクワークフローを優先します。
重要なフラグ
| フラグ | 用途 |
|---|---|
--skill <name> | 1 つ以上の名前付きスキルをインストール |
-a, --agent <agent> | codex などの特定のエージェントをターゲット |
-g, --global | プロジェクトスコープの代わりにユーザースコープにインストール |
-y, --yes | プロンプトをスキップ |
--list | パッケージ内の利用可能なスキルをリスト表示 |
--copy | シンボリックリンクの代わりにコピー |
--all | すべてのスキルをすべてのエージェントに対する短縮形 |
インストール済みスキルの管理
進行中のメンテナンスに以下のコマンドを使用してください:
# インストール済みスキルをリスト表示
bunx skills ls
bunx skills ls -g
bunx skills ls -a codex
bunx skills ls --json
# 更新をチェック
bunx skills check
# インストール済みスキルを更新
bunx skills update
# インストール済みスキルを削除
bunx skills remove my-skill
bunx skills remove my-skill -a codex
bunx skills remove -g my-skill
bunx skills remove --all
# 新しいスキルパッケージを初期化
bunx skills init
bunx skills init my-skill
# skills-lock.json から復元
bunx skills experimental_install
# node_modules スキルをエージェントディレクトリに同期
bunx skills experimental_sync
bunx skills experimental_sync -a codex -y
ユーザーがスキルの初期化を求める場合、以下を説明してください:
bunx skills initは現在のディレクトリにSKILL.mdを作成するbunx skills init <name>はSKILL.mdを含む新しいサブディレクトリを作成する
関連ツール:Skills Vault
ユーザーがマシンやチーム全体でインストール済みスキルの宣言的なバックアップと復元を望む場合、Skills Vault を使用してください。
Skills Vault は skills エコシステムの別個の CLI コンパニオンです。skills add インストール可能なスキルソースではありません。ユーザーがインストール済みスキルをマニフェストにスナップショットしたい場合、復元コマンドをプレビューしたい場合、または別の場所で同じセットアップを再現したい場合に使用してください。
一般的なコンパニオンコマンド:
# インストール済みスキルを skvlt.yaml にバックアップ
bunx skvlt backup
# 復元をプレビュー
bunx skvlt restore --dry-run
# マニフェストからすべて復元
bunx skvlt restore --all
# ローカル環境を診断
bunx skvlt doctor
ユーザーが明示的にポータブルマニフェストワークフロー、マシン間のバックアップと復元、またはチーム間でのインストール済みスキルセットアップの共有を望む場合は、skills experimental_* よりもこのツールを優先してください。
推奨形式
スキルを推奨するときは、回答を具体的でインストール可能にしてください。
以下のような構造を使用してください:
適合するスキルが見つかりました。
Skill: <skill-name>
理由: <1 文>
ソース: <owner/repo または URL>
品質チェック: <インストール数 / ソース評判 / リポジトリ信頼度に関する注釈>
インストール:
bunx skills add <source> --skill <skill-name> [オプショナルフラグ]
詳しく:https://skills.sh/<publisher>/<package>/<skill-name>
必要に応じて、<agent-or-scope> 用にインストールできます。
ユーザーがターゲットエージェントまたはスコープを言及した場合、それをコマンドに含めてください。例:
bunx skills add <source> --skill <skill-name> -a codex -y
bunx skills add <source> --skill <skill-name> -g -y
例:
役に立つかもしれないスキルが見つかりました。
Skill: screenshot
理由:OS レベルのデスクトップとウィンドウのスクリーンショットキャプチャに焦点を当てています。
ソース: openai/skills
品質チェック:高いインストール数、信頼できるパブリッシャー、広く使用されているソースリポジトリ。
インストール:
bunx skills add openai/skills --skill screenshot
詳しく:https://skills.sh/openai/skills/screenshot
一般的なスキルカテゴリ
ユーザーの表現が曖昧な場合は、可能性の高いカテゴリにマップしてください:
| カテゴリ | クエリの例 |
|---|---|
| Web Development | react、nextjs、typescript、css、tailwind |
| テスト | testing、jest、playwright、e2e |
| DevOps | deploy、docker、kubernetes、ci-cd |
| ドキュメンテーション | docs、readme、changelog、api-docs |
| コード品質 | review、lint、refactor、best-practices |
| 設計 | ui、ux、design-system、accessibility |
| 生産性 | workflow、automation、git |
検索のヒント
- 特定のキーワードを使用してください。
react testingは単なるtestingよりも優れています。 - 別の用語を試してください。
deployが失敗した場合は、deploymentまたはci-cdを試してください。 - 最初に人気のあるソースをチェックしてください。多くの強力なスキルは確立されたパブリッシャーから来ています。
- 最初の検索が広すぎる場合は、ドメイン + タスクで絞り込んでください。
一般的な間違い
- スキルが確立されているかどうかをチェックせずに検索結果からスキルを推奨する。
- ユーザーが 1 つの特定のエージェントを尋ねたときに
-a <agent>の指定を忘れる。 bunx skills find --helpを実際のヘルプコマンドとして扱う。コマンドヘルプにはbunx skills --helpを代わりに使用してください。- 1 つの弱い検索用語の後に、スキルが存在しないと仮定する。最初に、より具体的または隣接するクエリを試してください。
トラブルシューティング
ユーザーがエラーまたは混乱した結果に遭遇した場合:
- 「No skills found」 - より良いクエリを提案し、skills.sh をチェック、または直接支援し、
bunx skills initに言及する - 自動化または CI での対話型プロンプト -
-yを追加 - 間違ったインストールスコープ - プロジェクトインストールと
-gの間で切り替え - シンボリックリンクの問題 -
--copyで再試行 - 利用可能なパッケージ内容について不確実 -
bunx skills add <source> --listを実行 - インストール状態について不確実 -
bunx skills lsまたはbunx skills ls --jsonを実行 - マシン間でのポータブルバックアップまたは復元 - Skills Vault とその
backup/restore --dry-runワークフローに言及
正確なフラグについて不確実な場合は、以下を使用してください:
bunx skills --help
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- xixu-me
- リポジトリ
- xixu-me/skills
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/xixu-me/skills / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。