Agent Skill Manager

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一次开发，十五端同步 — 跨平台统一管理国内 AI Agent 产品的 Skill 安装与同步

安装 · 使用 · 二次开发 · 架构原理

痛点

每个国产 AI Agent 产品都有自己独立的 skill 目录，开发一个 skill 要手动复制到每个产品：

~/.openclaw-autoclaw/skills/my-skill/   ← AutoClaw2
~/.config/agents/skills/my-skill/      ← Kimi
~/.workbuddy/skills/my-skill/          ← WorkBuddy
~/.trae-cn/skills/my-skill/            ← Trae CN
~/.codebuddy/skills/my-skill/          ← CodeBuddy
~/.comate/skills/my-skill/             ← Comate
~/.qoder-cn/skills/my-skill/           ← Qoder CN
... 每改一次都要重复一遍

agent-skill-manager 用「中央仓库 + 一键分发」解决这个问题：改一处，全同步。

支持的产品（15 个）

Linux 支持（v0.10.0）：CLI 类产品（AutoClaw2、Kimi、MiniMax Code、CodeBuddy、Comate、ZCode）在 Linux 上走相同的 dotdir 约定 + 原生 symlink；DuMate 的 zip 打包全平台可用。暂无 Linux 版本的桌面/IDE 产品自动跳过（askill products 显示 N/A），产品发布 Linux 版后补充 linux_path 即可。

架构原理

核心设计：中央仓库 ~/.agents/skills/ 作为唯一权威源，通过 symlink（macOS/Linux）或 junction（Windows）自动分发到各产品。对不支持文件系统的 DuMate，打包为 .zip 手动上传；QwenWork/豆包工作 同样支持 junction 同步。

• Windows：使用 mklink /J 创建 junction，无需管理员权限
• macOS / Linux：使用 ln -s 创建 symlink
• 自动降级：链接创建失败时自动降级为复制模式
• 零依赖：仅使用 Python 标准库

安装

# 从 PyPI 安装（推荐）
pip install cn-skill-sync

# 开发模式安装
cd agent-skill-manager
pip install -e .

# 如果 pip 遇到 TLS 证书问题
python -m pip install -e . --no-build-isolation

安装后 askill 命令全局可用。

也可以通过 npx skills 生态安装：

# 安装 skill 定义到所有支持的 agent 产品
npx skills add yxdwind/agent-skill-manager

使用

# 查看所有产品的 skill 安装状态（含安全评测评分列）
askill status

# 一键同步所有 skill 到所有产品
askill sync

# 同步指定 skill
askill sync my-skill

# 列出中央仓库中的所有 skill（含安全评测评分）
askill list

# 安装 skill（本地路径 / GitHub URL / skills.sh 生态简写）
# v0.12.0 起：安装后默认自动跑 spec 检查 + 安全评测，risky/dangerous 高亮告警
askill install /path/to/skill-folder
askill install --sync /path/to/skill-folder          # 安装后自动同步到所有产品
askill install --audit /path/to/skill-folder         # 额外打印完整审计报告
askill install --no-audit /path/to/skill-folder      # 跳过默认安全检查
askill install --sync --audit <github-url>           # 同步 + 完整审计一起

# skills.sh 生态简写（v0.11.0，与 npx skills 语法一致）
askill search pdf                                    # 搜索 skills.sh 注册表
askill search pdf --install 1                        # 搜索并直接安装第 1 条结果
askill install anthropics/skills                     # owner/repo 简写
askill install anthropics/skills@pdf                 # 指定仓库内的某个 skill
askill install https://skills.sh/anthropics/skills/pdf   # skills.sh 页面 URL

# 支持多种 GitHub URL 格式（默认分支自动识别，无需手动指定 main/master）
askill install --sync https://github.com/user/repo                                # 仓库根目录的 SKILL.md
askill install --sync https://github.com/user/repo/tree/main/my-skill              # 指定分支的子目录
askill install --sync https://github.com/user/repo/blob/main/my-skill/SKILL.md     # 直达 SKILL.md 文件

# 从一个平台拉取 skill 到中央仓库，并同步到其他所有平台（adopt）
askill adopt autoclaw my-skill                       # 从 AutoClaw 采纳指定 skill
askill adopt kimi                                    # 从 Kimi 采纳全部 skill
# 安全评测（静态分析：提示注入 / 危险代码 / 敏感信息 / 二进制文件）
askill audit                                         # 评测中央仓库全部 skill
askill audit my-skill                                # 评测指定 skill

# 实时监听：skill 一改动自动同步到全部产品（v0.10.0 事件驱动）
askill watch                                         # 常驻监听 ~/.agents/skills/（原生文件事件）
askill watch --interval 5                            # 自定义降级轮询间隔（秒）

# skill 升级：GitHub 来源自动追踪，一键检测/应用更新（v0.8.0 新增）
askill update --check                                # 只检查有哪些更新
askill update my-skill                               # 更新指定 skill 并同步
askill update                                        # 检查并更新全部 tracked skill

# 从所有产品移除 skill
askill remove my-skill

# 为 DuMate 打包 skill 为 .zip
askill pack my-skill

# 列出所有支持的产品
askill products

典型工作流

1. askill watch         ← 开启实时监听（推荐常驻）
2. 编辑 ~/.agents/skills/my-skill/SKILL.md   ← 保存即自动同步 + 安全复检
3. askill update --check ← 想升级时看看哪些 skill 有新版本

项目结构

agent-skill-manager/
├── pyproject.toml              # PEP 621 项目配置
├── setup.py                    # setuptools 兼容入口
├── docs/
│   ├── architecture.svg        # 架构图
│   ├── demo.svg                # 终端演示图
│   └── product-paths.md        # 各产品详细路径参考
├── src/                        # 包根（映射为 agent_skill_manager 包）
│   ├── __init__.py / __main__.py
│   ├── config/products.py      # 15 个产品定义（含 linux_path）
│   ├── controllers/cli.py      # CLI 命令（12 commands）
│   ├── models/                 # TypedDict 数据模型
│   ├── services/               # 业务逻辑（sync / audit / watch / sources
│   │                           #             / registry / spec）
│   └── utils/                  # filesystem.py（跨平台文件操作）
│                               # watcher.py（原生文件事件：inotify/kqueue/ReadDirectoryChangesW）
└── tests/                      # 169 个测试
    ├── test_products.py
    ├── test_utils.py
    ├── test_core.py
    ├── test_adopt.py
    ├── test_security.py
    ├── test_cli.py
    ├── test_watch.py
    ├── test_watcher.py
    ├── test_registry.py
    └── test_spec.py

实时监听与升级（v0.8.0 / v0.10.0）

askill watch — 改完即同步（v0.10.0 升级为事件驱动）

askill watch 常驻监听中央仓库，默认挂起在操作系统原生文件事件上，零第三方依赖：

• 事件驱动：Linux 用 inotify、macOS 用 kqueue、Windows 用 ReadDirectoryChangesW（全部标准库 ctypes/select 实现）；文件一保存即刻感知，实测延迟约 0.4 秒（含去抖），不再是固定 3 秒轮询
• 去抖合并：编辑器一次保存的多个 syscall 事件合并为一次同步，只重同步真正变化的 skill
• 全量对账：事件模式下每 30 秒仍做一次快照兜底，防事件丢失（队列溢出、目录替换、根目录重建）
• 新增/修改 skill → 自动同步到全部产品，实时打印每个产品结果
• 删除 skill → 自动清理所有产品残留链接，杜绝死链（根目录被删也能感知）
• 安全复检 → 每次同步后重跑 audit；安全评级从 safe 跌到 risky/dangerous 时高亮告警并列出主要问题
• 自动降级 → 原生事件不可用（受限内核等）或运行中失效时，自动退回轮询模式（--interval 可调，默认 3 秒），监听永不中断

askill update — 来源追踪与一键升级

通过 GitHub URL 安装的 skill 会自动记录来源（仓库/路径/分支/commit）到 ~/.agents/skills/.askill-sources.json：

askill update --check      # 列出哪些 skill 远端有新版本
askill update              # 检查并应用全部更新（更新后自动同步 + 复检）
askill update my-skill     # 只更新指定 skill

skills.sh 生态接入（v0.11.0）

skills.sh（Vercel Labs）是开放 Agent Skills 生态（agentskills.io 规范）的事实注册表。askill 三个方向接入，全程零依赖（标准库 urllib）：

① 消费生态——装 skills.sh 上的任何技能，不再需要 Node：

askill search pdf                        # 搜索注册表（名称/来源/装机量）
askill search pdf --install 1            # 直接安装第 N 条结果
askill install anthropics/skills@pdf     # 简写安装，与 npx skills add 语法一致
askill install https://skills.sh/anthropics/skills/pdf   # 粘贴 skills.sh 页面链接也行

② 发布到生态——中央仓库 ~/.agents/skills/ 本身就是规范布局（每个技能一个含 SKILL.md 的目录），推到 GitHub 即可被 skills.sh 收录、被所有兼容 agent 读取：

askill verify            # 按 agentskills.io 规范逐项检查（name/description/长度/目录匹配）
askill verify my-skill   # 只查一个；errors 阻断收录，warnings 仅建议（如正文超 500 行）

③ 双向桥接——用 npx skills add -g <repo> 装到各产品目录的技能，一条命令收编进中央仓库并分发到其余产品：

npx skills add -g anthropics/skills      # 先用 skills CLI 装到它支持的产品
askill adopt all                          # 扫描全部产品目录，收编 + 分发到 15 个国产产品

安全评测（audit）

askill audit 对 skill 做零依赖静态分析，从 100 分起扣，按严重级别加权（每类封顶 40 分）：

评分与结论：A ≥ 90（safe）· B ≥ 80（safe）· C ≥ 70（caution）· D ≥ 60（risky）· F < 60（dangerous）

askill list 和 askill status 的输出中也会直接带上每个 skill 的评分（score/grade/结论）。安装时可直接附加 --audit 一步完成「安装 + 安全评测」：

askill install --sync --audit https://github.com/user/repo/tree/main/my-skill

二次开发

添加新产品

编辑 src/agent_skill_manager/products.py，在 PRODUCTS 列表中添加：

{
    "name": "新产品名称",
    "short": "short-name",
    "macos_path": HOME / ".newproduct" / "skills",
    "windows_path": HOME / ".newproduct" / "skills",
    "linux_path": HOME / ".newproduct" / "skills",  # 无 Linux 版则省略（或 None）
    "sync_method": "symlink",  # symlink | native | pack
    "note": "说明信息",
    "extra_dirs_macos": [],
    "extra_dirs_windows": [],
    "extra_dirs_linux": [],
}

运行测试

pip install pytest
pytest tests/ -v

相关项目

• manage-my-skills — 跨平台 Skills 管理工具，支持 20+ 国际产品
• awesome-agent-skills — Agent Skills 终极指南
• skills CLI — npm 上的 agent skills 包管理器
• skill-creator — Skill 编写规范参考

贡献者

感谢以下贡献者参与本项目开发：

• @GLM-5.2 — AI 协作开发（智谱 GLM-5.2）

安全与隐私

• 安全政策（SECURITY.md） — 漏洞报告指引与安全建议
• 隐私政策（PRIVACY.md） — 数据本地处理说明

许可证

MIT