SkillOps / instruction-supply-chain control plane for AI-agent teams: policy packs, registry, evidence bundles, SARIF/CI, and MCP runtime.
Project description
Skills Orchestrator
开源 SkillOps / instruction-supply-chain 控制层 — 用 policy packs、组织级 registry、证据包、SARIF/CI、SBOM、生态 adapter 和 MCP runtime,把分散的 .md skills 变成可治理、可审计、可接入团队流水线的工程资产。
它不替代 Codex、Claude Code、Omnigent、CodeGraph、Superpowers 或业务记忆系统;它位于这些工具之间,负责回答团队最实际的问题:哪些 skills 可以用、谁负责、来源是否可信、CI 是否能阻断、审计证据在哪里,以及运行时应给 agent 注入哪些指令。
| Surface | Current status | Entry point |
|---|---|---|
| OSS CLI | v3.0.2 on PyPI |
pip install skills-orchestrator |
| GitHub Action | v3.0.2 release tag |
BambooGap/skills-orchestrator@v3.0.2 |
| Container image | Published on GHCR | ghcr.io/bamboogap/skills-orchestrator:v3.0.2 |
| SkillOps Contract | v1 executable spec | SPEC.md, CONFORMANCE.md |
| Open-core contracts | Schema-backed examples | examples/commercial-handoff/ |
pip install skills-orchestrator
skills-orchestrator init --template team-standard
skills-orchestrator check --config config/skills.yaml
为什么需要它?
| 问题 | 没有 Skills Orchestrator | 有了之后 |
|---|---|---|
| Skill 越来越多 | 手动维护 AGENTS.md,容易遗漏或冲突 | build 一条命令自动生成 |
| 不同项目用不同规范 | 到处复制粘贴,版本不同步 | Zone 机制,目录自动对应规范 |
| CI 只能看退出码 | 终端输出无法被工具链消费 | check --format json/sarif 生成机器可读报告 |
| Instruction 没有清单 | 供应链工具看不到 agent 规则资产 | manifest --format json/cyclonedx 导出 instruction inventory |
| Policy 团队无法审计 | Resolver 结果只在 CLI 里可见 | policy export --format opa-input/rego-test 导出 OPA/Rego proof |
| 团队规则不可执行 | owner/source/version 只写在文档里 | check --policy-pack builtin/team-standard 强制团队治理元数据 |
| 多仓 Skill 无法盘点 | 每个 repo 各查各的 | registry build / registry diff 导出组织级 skill registry |
| 商用审计缺证据包 | 发布时到处找 CI、manifest、SARIF | evidence export 一次导出审计证据 |
| 上下文窗口有限 | 所有 Skill 全量注入,浪费 token | MCP Server 按需加载,500 个 Skill 和 5 个消耗相同 |
| 两个 Skill 互相冲突 | 运行时才发现,模型行为不确定 | 编译时 conflict_with 强制报错 |
| 多步骤工作流无保证 | AI 靠自觉推进,容易跳步或遗漏 | Pipeline 编排 + 质量门禁,每步必须产出 |
| Skill 内容重复 | 相似 Skill 各自维护,改一处忘另一处 | Skill Inheritance,子 Skill 继承父 Skill |
快速开始(5 分钟)
安装
pip install skills-orchestrator
pip包内置team-standardstarter kit;需要更多 examples 时再 clone 本仓库。
不想在 CI host 上安装 Python 包时,也可以直接使用已发布容器:
docker run --rm ghcr.io/bamboogap/skills-orchestrator:v3.0.2 --version
初始化项目
cd my-project
# 生产 bootstrap:生成 config、示例 skills、CI workflow 和 evidence 目录
skills-orchestrator init --template team-standard
# 兼容旧流程:从已有 skills/*.md frontmatter 生成配置
skills-orchestrator init --non-interactive
# 交互式:逐个确认每个 Skill 的配置
skills-orchestrator init
检查 Skills
skills-orchestrator check --config config/skills.yaml
# Skills check
# Findings: 0 errors, 0 warnings, 0 infos
启用团队标准规则:
skills-orchestrator check \
--config config/skills.yaml \
--policy-pack builtin/team-standard \
--fail-on warning
CI 或 GitHub Code Scanning 可以使用机器可读输出:
skills-orchestrator check --config config/skills.yaml --format json
skills-orchestrator check --config config/skills.yaml --format sarif
skills-orchestrator schema validate --kind check --input check.json
也可以直接在 GitHub Actions 中运行:
permissions:
contents: read
security-events: write
pull-requests: write
jobs:
skills:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: BambooGap/skills-orchestrator@v3.0.2
with:
config: config/skills.yaml
policy-pack: builtin/team-standard
upload-sarif: true
comment-registry-diff: true
更多输入参数见 GitHub Action 文档。团队文档入口见 Documentation Index。
Docker 运行方式见 Docker Usage。
规范、一致性与可运行 Demo
- SkillOps Contract v1: skill metadata、registry、diff、evidence、adapter 的机器可测试规范。
- Conformance: 如何用
schema validate、check、registry、evidence验证兼容性。 - Security Policy: MCP trust model、HMAC audit、import provenance 和漏洞报告流程。
- Demo Repository: 可复制到独立 repo 的端到端场景,覆盖 PR diff comment、SARIF、evidence bundle 和 adapter inspect。
商用 Readiness 与证据包
skills-orchestrator doctor --config config/skills.yaml
skills-orchestrator evidence export \
--config config/skills.yaml \
--out evidence
skills-orchestrator registry build \
--config-glob "config/skills.yaml" \
--output skill-registry.json
skills-orchestrator registry diff registry-before.json registry-after.json \
--format markdown \
--output registry-diff.md
skills-orchestrator registry comment-body registry-diff.md \
--output registry-diff-comment.md
skills-orchestrator schema validate \
--kind registry \
--input skill-registry.json
skills-orchestrator integrations list
skills-orchestrator adapters inspect --format json
skills-orchestrator supply-chain sbom --output package-sbom.cdx.json
doctor 给出本地商用 readiness 分数和缺口;evidence export 写出 check.json、
check.sarif、instruction-manifest.json、policy-opa-input.json、policy-proof.rego、
doctor.json 和 skill-registry.json,适合 CI artifact、审计归档或客户交付。
schema validate 可单独验证 config、check、manifest、policy OPA input、doctor、
registry、registry diff、adapter inspection、SBOM 和 commercial handoff 文件合同。
生态适配与 Open-core Handoff
skills-orchestrator adapters inspect --path . --format json \
> adapter-inspect.json
skills-orchestrator adapters export mcp-client-config \
--config config/skills.yaml \
--output mcp-client.json
skills-orchestrator adapters export openai-agents-sdk \
--config config/skills.yaml \
--output openai_skillops_agent.py
skills-orchestrator schema validate \
--kind hosted-registry-ingest \
--input examples/commercial-handoff/registry-ingest.json
开源核心只负责产出本地 artifact 与机器可读合同。后续 GitHub App、hosted registry 和 enterprise dashboard 应消费这些文件,而不是在 SaaS 后端里重新实现 resolver 或 registry 语义。
导出 Instruction Manifest
Native JSON 保留 Skills Orchestrator 的完整语义,CycloneDX 输出是实验性映射,用于进入现有 BOM / supply-chain 词汇体系。
skills-orchestrator manifest --config config/skills.yaml --format json
skills-orchestrator manifest --config config/skills.yaml --format cyclonedx
导出 Policy Proof
OPA/Rego 是对外审计和集成表面,不是第二套运行时 backend。Resolver 仍然是权威决策系统。
skills-orchestrator policy export --config config/skills.yaml --format opa-input
skills-orchestrator policy export --config config/skills.yaml --format rego-test
编译生成 AGENTS.md
skills-orchestrator build --config config/skills.yaml
# ✓ 解析完成: N skills, N zones
# ✓ 使用 Zone: 默认区 (default)
# ✓ 输出: AGENTS.md
把生成的 AGENTS.md 放到项目根目录,Claude / Cursor 会在会话启动或项目重新加载时读取。
核心功能
Runtime Model
Skills Orchestrator 把“启动时引导”和“运行时加载”分开:
| 层 | 作用 | 典型入口 |
|---|---|---|
AGENTS.md |
Bootstrap。告诉 Agent 当前项目有哪些 required / available skills,以及如何按需请求更多内容。多数 Agent 只在会话启动或项目重新加载时读取它。 | build, sync agents-md |
| Check Reports | Static diagnostics。检查 metadata、重复 id、冲突声明、lock drift,并输出 text / JSON / SARIF。 | check, validate --format json |
| Policy Packs | Team governance。把 owner/source/version/lifecycle/approver 等团队规则变成可执行检查。 | check --policy-pack builtin/team-standard |
| Instruction Manifest | Inventory export。导出 native JSON 和实验性 CycloneDX BOM,便于把 agent instructions 纳入供应链资产清单。 | manifest |
| Policy Export | Policy proof。导出 OPA input 和 Rego test fixture,证明 resolver 事实可被 policy-as-code 审计。 | policy export |
| Registry & Evidence | Commercial evidence。生成组织级 registry、doctor readiness 报告和发布审计证据包。 | registry, doctor, evidence export |
| MCP Server | Runtime skill loading。对话过程中通过 prepare_context / search_skills / get_skill 动态选择并获取本轮 Skill 内容,避免一次性塞满上下文。 |
serve, mcp-test |
| Pipeline | Runtime workflow orchestration。把多个 Skill 串成有状态流程,并在每一步自动注入当前步骤 Skill。 | pipeline start, MCP pipeline tools |
团队落地建议见 Team Standardization Guide。
同一会话内如何动态切换 Skills
AGENTS.md 不是热更新文件。多数 Agent 只会在 /new、新会话、项目重新加载时读取一次它。Skills Orchestrator 的动态能力来自 MCP:AGENTS.md 只告诉 Agent 一条固定协议,真正的 Skill 选择在每个任务开始时通过 prepare_context 完成。
/new
↓
Agent 读取一次 AGENTS.md
↓
AGENTS.md 提供固定协议:
- 不要把所有 available skills 全量塞进上下文
- 每个新任务开始或任务目标明显变化时,先调用 MCP prepare_context(task)
- 本轮只遵循 prepare_context 返回的 active_skills
- 上一轮加载过但本轮未返回的 skills 视为 inactive
↓
任务 1:用户说“帮我做安全审查”
↓
Agent 调用:
prepare_context({"task": "帮我做安全审查", "max_skills": 3})
↓
MCP 返回本轮 active_skills,例如:
- security-review(安全代码审查)
- pr-review(PR Review)
- error-handling(错误处理规范)
↓
Agent 按这组 Skills 执行任务 1
↓
任务 2:用户说“现在帮我写发版流程”
↓
Agent 再次调用:
prepare_context({"task": "写发版流程", "max_skills": 3})
↓
MCP 返回新的 active_skills,例如:
- deployment-checklist(部署检查清单)
- git-commit-conventions(Git 提交规范)
- documentation(写文档)
↓
Agent 按新这组 Skills 执行任务 2,任务 1 的安全审查 Skills 不再作为本轮规则
prepare_context 默认会直接返回 active skills 的完整内容,适合让 Agent 立即进入任务。如果只想先看路由结果,可以传 include_content: false,再对需要的条目调用 get_skill(id)。
skills-orchestrator mcp-test prepare_context \
'{"task": "帮我做安全审查", "max_skills": 3, "include_content": false}' \
--config config/skills.yaml
返回结果包含四类信息:
| 字段 | 含义 |
|---|---|
active_skills |
本轮任务应该遵循的 Skill ID 列表 |
inactive_skills |
当前 Registry 中未被本轮选中的 Skill,本轮任务不应受其约束 |
Decision Record (JSON) |
结构化路由记录,包含 routing_id、task_hash_alg、registry generation、active/inactive skills、内容哈希和截断信息 |
Execution Rule |
明确告诉 Agent:旧 Skill 与本轮 active skills 冲突时,以本轮为准 |
Active Skill Content |
当 include_content=true 时,直接注入本轮所需 Skill 全文 |
这意味着同一个会话可以连续处理多个不同任务,但每个任务边界都要重新路由一次。prepare_context 不能删除模型历史上下文里的旧文字,所以它会显式输出 inactive 规则,让 Agent 在行为上切换到新的一组 Skills。
因此,修改 Skill 后通常需要重新 build / sync 并重启或刷新对应 Agent 会话;如果使用 MCP Server,运行中的 server 也需要重启才能重新加载配置和 Skill 内容。
1. 编译时治理
解析 Skill 的 YAML frontmatter,检测冲突,按 Zone 生成 AGENTS.md。
- Zone 机制:不同目录自动应用不同规范(企业强制区 vs 个人自由区)
- 冲突检测:编译时
conflict_with强制报错,不会运行时才发现 - Auto-Discovery:从 frontmatter 自动发现 Skill,无需手动注册
2. MCP Server(10 个工具)
让 Claude 在对话中按需动态加载 Skill,上下文零浪费。
| 工具 | 用途 |
|---|---|
list_skills |
查看所有可用 Skill(含 tag 过滤) |
search_skills |
按需求搜索相关 Skill |
get_skill |
加载完整 Skill 内容到上下文 |
suggest_combo |
根据任务描述推荐 Skill 组合 |
prepare_context |
每个新任务动态选择本轮 active skills,并可直接注入完整内容 |
pipeline_start |
启动一个工作流,注入当前步骤指导 |
pipeline_status |
查看工作流进度和当前步骤 |
pipeline_list_runs |
列出已保存的 Pipeline 运行记录 |
pipeline_advance |
完成当前步骤,推进到下一步 |
pipeline_resume |
恢复中断的工作流 |
推荐在 AGENTS.md 中固定写入这条规则:每次新任务开始或任务目标明显变化时,先调用 prepare_context(task);本轮只遵循返回的 active_skills,之前任务加载过但本次未返回的 Skill 视为 inactive。
启动方式:
skills-orchestrator serve --config config/skills.yaml
需要运行期审计时,指定 audit 目录。审计事件是 JSONL,只记录 tool、参数 key、routing hash、active skill id 等治理字段,不记录任务原文或 Skill 正文。
skills-orchestrator serve --config config/skills.yaml --audit-dir .skills-audit
skills-orchestrator usage report --audit-dir .skills-audit
在 .claude/settings.json 中配置:
{
"mcpServers": {
"skills-orchestrator": {
"command": "skills-orchestrator",
"args": ["serve", "--config", "/absolute/path/to/config/skills.yaml"]
}
}
}
3. Pipeline 编排
把多个 Skill 编排成有序工作流,质量门禁保证每步产出。
# config/pipelines/quick-fix.yaml
id: quick-fix
name: 快速修复流程
steps:
- skill: systematic-debugging
gate:
must_produce: [root_cause]
min_length: 50
- skill: tdd
gate:
must_produce: [test_code]
min_length: 100
- skill: pr-review
skip_if: trivial_fix
# 启动工作流
skills-orchestrator pipeline start quick-fix
# 查看进度
skills-orchestrator pipeline status
# 推进到下一步
skills-orchestrator pipeline advance quick-fix
# 恢复中断的工作流
skills-orchestrator pipeline resume
关键设计:
pipeline_start/pipeline_advance/pipeline_resume返回时自动注入当前步骤 Skill 的完整内容,AI 无需额外调用get_skill- Gate 质量门禁:
must_produce检查上下文中 key 的存在性,min_length检查最小长度 skip_if条件跳过:满足条件时自动跳过该步骤- RunState 持久化:工作流状态存到
~/.skills-orchestrator/runs/,中断后可恢复
4. Skill Inheritance
子 Skill 继承父 Skill 的内容,避免重复维护。
---
id: chinese-code-review
name: 中文代码审查
base: code-review # 继承父 Skill
tags: [review, coding, chinese]
---
## 额外规则(追加到父内容之后)
- 审查意见用中文撰写
- 遵循国内团队 commit 规范
编译时 Resolver 校验继承链(循环引用、缺失父 Skill),运行时 get_skill 返回合并后的完整内容。
5. Sync 多工具同步
将 Skill 同步到不同 AI 工具的目录格式。
# 同步到 Hermes Agent(全量,默认)
skills-orchestrator sync hermes
# 同步到 OpenClaw(全量,默认)
skills-orchestrator sync openclaw
# 同步到 AGENTS.md(摘要模式,默认)
skills-orchestrator sync agents-md
# 同步到 Cursor(摘要模式,默认)
skills-orchestrator sync cursor
# 同步到 Copilot(摘要模式,默认)
skills-orchestrator sync copilot
# 全量导出到指定文件
skills-orchestrator sync agents-md --full -o AGENTS.md
| 目标 | 默认模式 | 说明 |
|---|---|---|
hermes |
全量 | 写入 ~/.hermes/skills/ 目录 |
openclaw |
全量 | 写入 ~/.openclaw/workspace/skills/ 目录 |
agents-md |
摘要 | 生成 AGENTS.md,Required Skills 完整内容 + Available Skills 表格 |
cursor |
摘要 | 生成 .cursor/rules/*.mdc,每个 Skill 对应一个文件 |
copilot |
摘要 | 生成 .github/copilot-instructions.md |
AGENTS.md 输出格式:
<!-- sync | 2026-05-02 -->
## Required Skills
---
id: systematic-debugging
...
(完整 Skill 内容)
---
## Available Skills
| Skill | 描述 | Tags |
|-------|------|------|
| brainstorming | 在任何创造性工作之前必须使用... | planning, creative |
| writing-plans | 当你有规格说明或需求时使用... | planning |
Skill 文件格式
每个 .md 文件开头加 YAML frontmatter,Skills Orchestrator 自动发现,无需手动注册:
---
id: my-skill
name: 我的技能
summary: "一句话描述,用于 search 和摘要展示"
tags: [coding, quality]
load_policy: free # free / require(强制注入)
priority: 80 # 数值越大优先级越高
zones: [default] # 适用的 Zone
conflict_with: [] # 互斥的 Skill ID 列表
base: parent-skill # 可选:继承父 Skill
---
# 正文内容(Markdown)
...
目录结构(推荐)
skills/
├── coding/ tdd.md, error-handling.md, api-design.md
├── git/ git-operations.md, git-worktrees.md
├── ops/ deployment-checklist.md, environment-setup.md
├── planning/ brainstorming.md, writing-plans.md
├── quality/ refactoring.md, systematic-debugging.md
└── review/ chinese-code-review.md, security-review.md
配置文件(skills.yaml)
version: "2.0"
# 自动扫描目录,无需手动列出每个 Skill
skill_dirs:
- ../skills
# Zone:不同目录使用不同规范
zones:
- id: enterprise
name: 企业强制区
load_policy: require # 该 Zone 内所有 Skill 强制注入(free 自动升级为 forced)
rules:
- pattern: "*/internal/*"
- git_contains: "company.com"
- id: default
name: 默认区
load_policy: free
rules: []
# 覆盖个别 Skill 的 frontmatter 默认值
overrides: []
# Combo:预定义的 Skill 组合
combos:
- id: full-dev-workflow
name: 完整开发工作流
skills: [brainstorming, writing-plans, git-worktrees, finish-branch]
所有命令
# 编译 & 验证
skills-orchestrator build --config <path> # 生成 AGENTS.md
skills-orchestrator validate --config <path> # 验证,不生成文件
skills-orchestrator status --config <path> # 查看 forced/passive/blocked
skills-orchestrator inspect --workdir <path> # 检查目录命中哪个 Zone
# 初始化 & 导入
skills-orchestrator init # 交互式初始化
skills-orchestrator init --non-interactive # 非交互式,从 frontmatter 自动生成
skills-orchestrator import <github-url> # 从 GitHub 导入 Skill
# MCP Server
skills-orchestrator serve --config <path> # 启动 MCP Server
skills-orchestrator mcp-test <tool> <args> # 测试 MCP 工具
# 示例:为一个新任务动态选择本轮 skills
skills-orchestrator mcp-test prepare_context '{"task": "做安全审查", "max_skills": 3}'
# Pipeline 编排
skills-orchestrator pipeline start <pipeline-id> # 启动工作流
skills-orchestrator pipeline status # 查看进度
skills-orchestrator pipeline advance <pipeline-id> # 推进到下一步
skills-orchestrator pipeline resume # 恢复中断的工作流
# Sync 同步
skills-orchestrator sync hermes # 同步到 Hermes Agent
skills-orchestrator sync openclaw # 同步到 OpenClaw
skills-orchestrator sync agents-md [-o FILE] # 同步到 AGENTS.md
skills-orchestrator sync cursor # 同步到 Cursor (.cursor/rules/*.mdc)
skills-orchestrator sync copilot [-o FILE] # 同步到 Copilot
# Lock 可复现性
skills-orchestrator build --lock # 编译时同时生成 skills.lock.json
skills-orchestrator check --check-lock skills.lock.json # 检查 lock 是否过期
从 GitHub 导入 Skill
# 导入单个仓库里的所有 Skill
skills-orchestrator import https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills
# 导入后自动放入 skills/external/ 目录
开发
git clone https://github.com/BambooGap/skills-orchestrator
cd skills-orchestrator
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v
ruff check skills_orchestrator/ tests/
CI 运行:ruff lint + format check + Python 3.12/3.13 矩阵测试。
路线图
已完成主线
- v2.0.x:稳定了 build / validate / zone / conflict、frontmatter discovery、MCP Server、Skill Inheritance、sync targets、Pipeline 编排、PyPI 发布和基础安全边界。
- 检查诊断与机器报告阶段:补齐
check诊断面,输出 JSON / SARIF,并把项目定位收敛到 SkillOps 和 instruction supply chain。 - v2.3.x:发布 GitHub Action、CycloneDX / native manifest、OPA/Rego proof export、Action SHA pinning、artifact attestation 和 PyPI 发布防护。
- v2.4.x:补齐 Docker 交付、团队标准化文档、MCP runtime decision record、usage audit、pipeline recovery 和本地运行证据。
- v2.5.x:补齐
builtin/team-standardpolicy pack、治理元数据、doctor商业 readiness、组织级registry、evidence export、integration catalog、MCP 内容上限、audit HMAC 和 pipeline 状态脱敏。 - v2.6.x:补齐稳定 JSON Schema、
schema validate、init --template team-standard和registry diff --format markdown,降低团队 bootstrap 与 PR review 摩擦。 - v3.0.x:补齐 PR registry diff comment automation、package SBOM、CodeQL/GHCR workflows、生态 adapter inspect/scaffold、open-core commercial handoff schemas 和 GitHub App / hosted registry / dashboard 蓝图。
下一阶段
- 增加 container image SBOM/provenance,并把 attestation 绑定到 GHCR digest。
- 增加 Claude Skills import/export round-trip fixtures 和更多真实生态 adapter examples。
- 在外部仓库实现 GitHub App / hosted registry / dashboard,继续消费 OSS artifact contracts,而不是把 SaaS 后端塞进核心 CLI。
License
MIT
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Details for the file skills_orchestrator-3.0.2.tar.gz.
File metadata
- Download URL: skills_orchestrator-3.0.2.tar.gz
- Upload date:
- Size: 169.6 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? Yes
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.13
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Provenance
The following attestation bundles were made for skills_orchestrator-3.0.2.tar.gz:
Publisher:
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-
Statement:
-
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https://in-toto.io/Statement/v1 -
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skills_orchestrator-3.0.2.tar.gz -
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Details for the file skills_orchestrator-3.0.2-py3-none-any.whl.
File metadata
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Provenance
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- Sigstore integration time:
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Permalink:
BambooGap/skills-orchestrator@d924c94a0f53fe730221f8a26e02e12d62719a28 -
Branch / Tag:
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