skillery-cli
CLI-клиент для Skillery — маркетплейса AI-навыков (skills) для агентов (Claude Code, Codex и совместимых). Ставит навыки в центральный стор, линкует их в проект или глобально, синхронизирует и обновляет.
Shared collections across agents
Install a collection into one central store and expose it to several agents:
skillery cli config --projection link
skillery collection install my-stack --scope global --agents claude_code,codex,deepseek --projection link
skillery collection install my-stack --local --scope project --agents codex,deepseek --projection link
Each release is downloaded once. Secondary agents receive junctions on Windows
or symbolic links on Linux. --projection link fails if sharing is unavailable;
it never silently creates a copy. Clean Skillery copies can become links, while
edited files, private scope state and foreign directories are preserved and
reported as refused. Dependencies hidden from the primary agent stay hidden.
The primary installation handles tooling; secondary sharing does not register
MCP servers, run hooks or copy account data. Inspect failed (server collections)
or skipped (local collections) in the JSON result before claiming full coverage.
--agents and --agent are mutually exclusive.
When accessing a Windows store from WSL, point Linux skill links at the same
physical files under /mnt/c/...; keep agent credentials and session directories
outside those links. A protected container needs an explicitly approved payload
mount. Linking host account directories into it is not part of this command.
For a container, expose only the released files of a local collection:
skillery store expose --collection my-stack
skillery store expose --collection my-stack --path /same-filesystem/skill-payloads
The default location is payloads/<collection> beside the store. Files are hard
links to verified Hub content, so their bytes occupy one place. Unreleased state
such as .env, _local/, browser profiles and package caches is excluded.
Keep the destination on the same filesystem: link failures never fall back to
copies. Mount this view read-only, using the provider's normal mount controls.
Normal skill updates refresh registered views and preserve their directory
identity so an existing bind mount observes updated files. Edited or unknown
view files are preserved and reported. skillery store refresh-views performs
the same checks explicitly. A daemon that predates this feature must be upgraded
and restarted through its normal lifecycle before relying on automatic refresh.
Установка
# Изолированно через pipx (рекомендуется):
pipx install skillery-cli
# либо в текущее окружение:
pip install skillery-cli
После установки доступна команда skillery:
skillery --help
Прежнее имя команды
skills-hubоставлено как совместимость и лишь подсказывает перейти наskillery.
Канон команд: skillery <ресурс> <глагол>
Команды сгруппированы по ресурсам (ресурс — в единственном числе):
| Ресурс | Про что | Глаголы |
|---|---|---|
skill |
навыки | list show suggest contributors install remove enable disable update installed sync pull push publish report new |
auth |
аккаунт и сессия | login logout whoami passwd register join |
cli |
сам CLI | status doctor logs config upgrade |
store |
центральный стор | list path gc migrate |
device |
устройства | list |
collection · rating · comment · ticket · webhook · event · daemon |
— | <группа> --help |
member · role · permission · company · invite · admin |
администрирование | <группа> --help |
Вне групп остались run (обёртка запуска навыка — вшита в каждый SKILL.md),
ask, web и onboard: это разовые действия без ресурса-собрата.
Старые плоские имена продолжают работать. skillery install …,
skillery members, skillery status вызывают ровно те же функции, что и
новые формы — ни один существующий скрипт, SKILL.md или вызов из демона не
ломается. При вызове старого имени в stderr уходит подсказка с новой
формой; stdout не затрагивается, поэтому разбор вывода (в т.ч. --json)
остаётся валидным. Заглушить подсказку — SKILLERY_NO_DEPRECATION_WARNINGS=1.
Quickstart
# Онбординг: зарегистрироваться самому либо принять инвайт-ссылку/токен.
skillery auth register
skillery auth join <ссылка-или-токен>
# либо, если уже есть учётка:
skillery auth login --email me@example.com --password ...
# Посмотреть доступные навыки (доступ фильтруется правами):
skillery skill list
skillery collection list # кураторские подборки
# Навыки ставятся в центральный стор (~/.skillery/store) и линкуются junction/
# symlink. Дефолтный scope — project (текущая папка).
skillery skill install bitrix24 # → стор + ссылка в ./.claude/skills
skillery skill install bitrix24 --scope global # → стор + ссылка в ~/.claude/skills
# Автономно — без хаба, из локальной папки или git (логин не нужен):
skillery skill install --path ./my-skill
skillery skill install --from-git <url> --ref v1.0.0
# Динамический набор проекта:
skillery skill enable wb-api # включить в текущем проекте
skillery skill disable wb-api # выключить (стор цел)
skillery skill sync # применить манифест проекта
skillery store list # что в сторе
# Обновить установленные навыки:
skillery skill update --all
Установка под всех агентов
CLI автодетектит установленного агента (Claude Code / Codex) по наличию
~/.claude или ~/.codex и кладёт навыки в правильный каталог. Можно
форсировать конкретного агента или поставить сразу под всех:
skillery skill install bitrix24 --agent codex
skillery skill install bitrix24 --all-agents
Оценки, комментарии, тикеты, коллекции
После логина (по правам) доступны:
# Оценить навык (1..5) и посмотреть сводку:
skillery rating set bitrix24 5
skillery rating summary bitrix24
# Комментарий (с необязательным скриншотом):
skillery comment add bitrix24 "работает в облаке" --screenshot ~/proof.png
skillery comment list bitrix24 --limit 25
# Тикеты в поддержку:
skillery ticket create "OAuth ломается" --skill bitrix24 --kind bug
skillery ticket list --status open
# Коллекции (просмотр из CLI):
skillery collection list --type dynamic
skillery collection show popular
Автообновления навыка из git (webhook)
Чтобы новая версия навыка приезжала на хаб сама (push в репо → синк), у навыка
должен быть webhook. Команда делает обе половины: регистрирует его на хабе И
создаёт hook у провайдера локальным gh / glab (те же права, что у вас в
терминале — account-wide PAT не нужен).
# Включить автообновления (идемпотентно: повтор обновляет, а не дублирует hook):
skillery webhook register my-skill
# Состояние: настроен ли, какой провайдер, куда шлёт.
# --probe дополнительно спросит провайдера: есть ли hook и когда была доставка.
skillery webhook status my-skill --probe
# Отключить: снять запись на хабе и hook у провайдера.
skillery webhook revoke my-skill
Если gh/glab не установлен или не авторизован, команда не падает: она
печатает точные ручные шаги (URL приёмника, тип событий) и ОДИН раз — секрет
webhook'а для вставки в настройки репозитория. В --json секрет не выводится
никогда (только отпечаток sha256:…).
Монорепо (несколько навыков в одном репозитории) поддержано: у каждого навыка
СВОЙ hook — адрес приёмника один, но в нём стоит маркер навыка
(…/webhooks/git/github?skillery_skill=<id>). Секрет хаб выдаёт на каждый
навык отдельно, поэтому общий hook на репо ломал бы всех соседей: он хранит
один секрет, и доставки остальных навыков молча отбивались бы 401. Регистрация
навыка чужие hook'и не трогает — ни при register, ни при revoke.
Права: у GitHub нужен доступ admin к репо (scope repo у gh его покрывает),
у GitLab — роль Maintainer/Owner в проекте.
Онбординг проекта
# Детект стека (python / nodejs / nextjs / react / docker / terraform / go /
# rust / claude-code) → подбор навыков → включение в проект.
skillery onboard --yes
Event tracking + daemon
CLI не шлёт события синхронно: он кладёт их в локальную очередь
(~/.skillery/events.queue.json) — сбой записи никогда не ломает команду.
Отдельный демон периодически берёт batch и отправляет его на бэкенд.
skillery event queue --show # что в локальной очереди
skillery daemon start # запустить фоновый sender
skillery daemon status # alive + последний цикл + размер очереди
skillery daemon install # сгенерировать autostart-юнит (launchd / systemd / Task Scheduler)
daemon install не трогает system-wide настройки — он лишь пишет unit-файл в
user-scope и печатает инструкцию по активации. Это безопасно для CI и
разделяемых окружений. Отправка событий работает и анонимно: протухшая сессия
не глушит телеметрию автономного CLI.
Конфиг
~/.skillery/config.toml:
base_url = "https://hub.example.com"
web_ui_url = "https://hub.example.com/app"
output_format = "text" # text | json
auto_update = false # true → тихо обновляет навыки при следующей команде
default_install_scope = "project" # project | global
# store_dir = "~/.skillery/store" # центральный стор (env: SKILLS_HUB_STORE_DIR)
Токены (access + refresh) хранятся в OS keyring:
- Windows — Credential Manager;
- macOS — Keychain;
- Linux — Secret Service (GNOME Keyring, KWallet, …).
Установки со старым каталогом ~/.skills-hub подхватываются автоматически и
мигрируются в ~/.skillery при первой записи.
Профили
~/.skillery/profiles/staging.toml + --profile staging — отдельный backend и
отдельные токены для другой среды.
Вывод: text | json
По умолчанию команды печатают человекочитаемый текст. Флаг --json (или
output_format = "json" в конфиге) переключает вывод в JSON Lines — удобно для
скриптов и агентов: результат идёт в stdout, сообщения и ошибки — в stderr.
Лицензия
MIT — см. LICENSE.
1 maintainer
Metadata
1 maintainer
Release files for skillery-cli 0.5.93
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| skillery_cli-0.5.93.tar.gz | 952.3 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| skillery_cli-0.5.93-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 1.5 MB
Release files / skillery_cli-0.5.93.tar.gz
| Download URL | skillery_cli-0.5.93.tar.gz |
|---|---|
| Size | 952.3 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
5c233b320579a9b810ca7d5afe58b374b63a840ad80d0f5ac56df265837626d5
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
33925e8ba5e474b035636593d500926e2b43940c08f9dcbf1962f3886ed0bd9e
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Oct 15, 2026.
Transparency logRelease files / skillery_cli-0.5.93-py3-none-any.whl
| Download URL | skillery_cli-0.5.93-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 536.3 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
c7f409c308ab68f2a09cb32395802cba1b7eb27c706c498462d3bca25e3c30fc
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
fee212ef3697105e8e47c667a95c7d36a56d62c447b6e4f5a9354000815e0c08
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
Yes |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Provenance
Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.
PyPI Publish Attestation
PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.
Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Oct 15, 2026.
Transparency log
