antoskill

v0.2.0

Published

8 days ago

MCP server that auto-recommends and installs high-quality, project-matched Agent Skills into Claude Code and Codex, with human-in-the-loop confirmation.

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bilon

mcp model-context-protocol agent-skills skills claude-code codex skill-manager

English · 简体中文

AntoSkills 是一个 MCP 服务，把包管理器的那套规矩带给 Agent Skills。你对 agent 说一句*"给这个项目推荐 skills"*，它就会识别你的技术栈、从精选索引里按匹配度排出高质量 skill、把每个 skill 连同一份静态安全扫描摆给你看，然后 —— 只有在你批准之后 —— 才把它们以钉死的 commit 同时安装进 .claude/skills/ 和 .agents/skills/。

检测技术栈  →  推荐匹配项  →  预览 + 安全扫描  →  你批准  →  钉死版本安装

因为 Agent Skills 是一个开放标准，同一个 SKILL.md 在 Claude Code 和 Codex 里都能跑。AntoSkills 做的正是标准没管的那部分：找对 skill、审核它们、并跨工具可复现地安装。

为什么需要 AntoSkills

skill 很强，但手工管理很烦：你要在一堆仓库里翻找、分不清哪个靠谱、每个工具装到的目录还不一样，而且没有任何东西记录你到底装了什么。AntoSkills 把这一切变成一次简短的对话 —— 并把结果钉死，让你的同事和 CI 拿到逐字节一致的 skill。

| 没有 AntoSkills | 有了 AntoSkills | | --- | --- | | 手工在 GitHub 仓库里翻找 | 按项目匹配、已排序的推荐 | | 靠猜判断一个 skill 是否安全 | 每次安装前都有静态安全扫描 | | 手动把文件复制进每个工具的目录 | 一次安装 → Claude Code 和 Codex | | "在我机器上是好的"式的版本漂移 | skills.lock 钉死不可变的 SHA + 哈希 |

一次典型的对话

"给这个项目推荐一些 skills，然后把做测试的那几个装上。"

你 ▸ 给这个项目推荐 skills

  Project tags: typescript, react, vitest

  • anthropic-frontend-design (score 88) — Produce distinctive, production-grade frontend UI
      matched: react, frontend; repo: anthropics/skills
  • cypress-author (score 81) — Author Cypress end-to-end tests (official Cypress AI toolkit)
      matched: testing, e2e; repo: cypress-io/ai-toolkit
  • api-test-suite-builder (score 74) — Generate comprehensive API test suites
      matched: testing, api; repo: alirezarezvani/claude-skills

你 ▸ 预览 cypress-author

  cypress-author @ a1b2c3d4e5 (cypress-io/ai-toolkit)
  SKILL.md: Cypress Author — Author Cypress end-to-end tests
  Files (3): SKILL.md, scripts/scaffold.md, references/patterns.md
  Risk score: 0 — no red flags

你 ▸ 装上它

  Installed into /your/project:
  ✓ cypress-author @ a1b2c3d4e5 → [claude,codex] (junction)

提示行 你 ▸ 是你用自然语言（中文也可以）发出的请求；缩进的部分是 antoskill 工具的真实输出（当前为英文）。

只读步骤（detect、recommend、preview）无需批准；安装才是你的闸门。

核心特性

项目精准匹配 —— 识别你的语言/框架，按相关度 + 质量信号（star、活跃度、是否维护）给 skill 排序。
钉死且可复现 —— 每次安装都把不可变的 commit SHA + 内容哈希写进 skills.lock；sync 能为同事和 CI 重建出完全相同的 skill。
装前审核 —— 静态安全扫描会标出可执行载荷、外联网络、shell 调用、读取密钥、安装钩子、混淆代码等；高风险 skill 默认被拒绝，除非你明确确认。
跨工具 —— 以单一事实源，同时安装进 Claude Code（.claude/skills/）和 Codex（.agents/skills/）。
内容寻址存储 —— 每个 skill 版本在 ~/.antoskill/store/ 只存一份，去重、校验完整性，即使上游消失也能离线使用。
省 token —— 候选索引很大，但装进项目的很少：单项目安装数量有上限，agent 的 skill 列表不会撑爆上下文。

安全模型

skill 可以携带可执行脚本，所以 AntoSkills 把每次安装都当作一个要写进 lockfile 的依赖来对待：

安装前运行静态安全扫描并展示给你 —— 可执行载荷、外联网络、shell 调用、读取密钥/环境变量、安装钩子、混淆、过宽权限。高风险 skill 会被拒绝，除非你明确确认风险。
安装内容以 SHA + 内容哈希钉死，并在每次 sync 时重新校验。
来源走白名单（索引）—— agent 只能安装索引里的条目，绝不能装任意 URL。

扫描是启发式的：它辅助你判断，不替你判断。批准前请自行 review。

安装

需要 Node ≥ 20。下面是最短上手路径；完整的下载、配置与使用教程见 详细安装与使用教程。

[!IMPORTANT] 尚未发布到 npm。 下面的 npx -y antoskill 写法是发布后的正式安装方式 —— 在包发布之前会失败。在那之前请从源码安装（完整说明见教程第 5 节）：
git clone https://github.com/YforC/AntoSkills.git && cd AntoSkills
npm install && npm run build
claude mcp add antoskill -- node ./dist/index.js   # Codex：让 config.toml 指向 dist/index.js

Claude Code

claude mcp add antoskill -- npx -y antoskill

或写进 .mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "antoskill": { "command": "npx", "args": ["-y", "antoskill"] }
  }
}

Codex

写进 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.antoskill]
command = "npx"
args = ["-y", "antoskill"]

提示： 设置 GITHUB_TOKEN 环境变量，避免抓取 skill 时触发 GitHub API 限速。

使用 & MCP 工具

直接对 agent 说人话：

"给这个项目推荐一些 skills，然后把做测试的那几个装上。"

底层它暴露这些 MCP 工具。只读工具可放心自动批准；写入工具就是你的确认闸门。

| 工具 | 类型 | 作用 | | --- | :---: | --- | | detect_project | 只读 | 识别项目的语言/框架指纹 | | recommend_skills | 只读 | 按质量信号排出匹配的 skill，并说明为何匹配 | | preview_skill | 只读 | 在钉死的 SHA 上展示 skill 的 SKILL.md、文件清单和安全扫描 | | list_installed | 只读 | 列出 skills.lock 里已安装的 skill | | doctor | 只读 | 诊断目标工具、存储、断链、lock 漂移 | | list_profiles | 只读 | 列出已定义的配置组及当前激活的 | | install_skills | 写入 | 钉死并安装选中的 skill（高风险未确认则拒绝） | | remove_skill | 写入 | 移除某个 skill 及其链接 | | sync | 写入 | 按 skills.lock 重建链接（可复现 / 可离线） | | update_skill | 写入 | 在重新扫描后把 skill 更新到更新的 SHA | | define_profile | 写入 | 创建/替换一个命名的 skill 组 | | activate_profile | 写入 | 把已装集切换到某个组（装该组、移除其余） |

配置

| 环境变量 | 用途 | | --- | --- | | GITHUB_TOKEN | 提升抓取 skill（以及托管在 GitHub 上的索引）的 API 限速 | | ANTOSKILL_INDEX_URL | 使用在线/自定义索引，替代内置索引 | | ANTOSKILL_HOME | 覆盖存储位置（默认 ~/.antoskill） | | ANTOSKILL_MAX_INSTALL | 单项目可安装的 skill 数量上限（默认 8，作为 token 预算保护） |

在线索引

索引会随包内置，但你可以让 AntoSkills 指向一个在线索引，这样它始终反映最新的精选列表、无需重装。把 skills.json 托管在任何能返回原始 JSON 的地方即可 —— 比如本仓库自己的文件：

ANTOSKILL_INDEX_URL=https://raw.githubusercontent.com/YforC/AntoSkills/main/index/skills.json

注册服务时设置它，例如 Claude Code：

claude mcp add antoskill \
  -e ANTOSKILL_INDEX_URL=https://raw.githubusercontent.com/YforC/AntoSkills/main/index/skills.json \
  -- npx -y antoskill

这样更新索引就只需 git push —— 每个用户下次调用 recommend_skills 时自动拿到新列表。（安装仍会把每个 skill 钉死到不可变的 commit SHA，所以索引变化不会改变已经装好的东西。）

为什么"装进项目的"要保持很少

Claude Code 和 Codex 在启动时会把每个已安装 skill 的名字 + 描述塞进 agent 的上下文，而这个预算有上限（Codex 约为上下文的 2% / 8000 字符）。超过后描述会被截断、skill 会被丢弃。所以 AntoSkills 的模型是 候选索引很大、但装进项目的很少：install_skills 对单项目数量设上限（ANTOSKILL_MAX_INSTALL，默认 8），庞大的索引则藏在 MCP 工具背后 —— 永远不进入 agent 的上下文。

配置组（Profiles）—— 在组之间切换，而不是全装

当你想"拥有很多 skill 但不同时加载"时，定义 profile（配置组） —— 几个命名的组，按需切换。激活一个组会装上它的 skill、并移除不属于它的受管 skill，所以项目里始终只有一组，agent 也只加载这一组。

> "定义一个前端组，包含 web-artifacts-builder、frontend-design 和 cypress-author。"
> "现在切换到后端组。"   # 装上后端组，移除其余

定义存在项目级的 antoskill.profiles.json（可提交以共享给团队）：

{
  "active": "frontend",
  "profiles": {
    "frontend": ["anthropic-frontend-design", "anthropic-web-artifacts-builder", "cypress-author"],
    "backend":  ["database-schema-designer", "api-test-suite-builder", "n8n-code-python"]
  }
}

工具：list_profiles（只读）、define_profile（写入）、activate_profile（写入）。

工作原理

   ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
   │   index/skills.json   ·   精选指针：repo · 路径 · tags · 质量信号            │
   ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
                                          │
  ═══ 发现 · 实时 ════════════════════════╪═══════════════════════════════════════
                                          ▼
     detect_project  ──►  recommend_skills  ──►  preview_skill
       指纹识别              排序 + 打分            解析 ref → SHA  ·  安全扫描
                                          │
                                  ╭───────┴────────╮
                                  │     你批准      │  ◄── 人工闸门
                                  ╰───────┬────────╯
                                          ▼
  ═══ 安装 · 钉死 ════════════════════════╪═══════════════════════════════════════
                                          ▼
                                   install_skills
                                          │
              ╭───────────────────────────┼───────────────────────────╮
              ▼                           ▼                           ▼
        skills.lock           ~/.antoskill/store/<hash>       .claude/skills/<name>
        钉死 SHA + 哈希         内容寻址，跨项目共享             .agents/skills/<name>
        提交进 git             离线可复现                       junction · symlink · copy

发现是实时的，安装是钉死的。 推荐反映上游最新；install 把 ref 解析成不可变的 commit SHA 并记录。
存储兼作离线韧性层。 即使上游仓库消失，sync 仍能用存储里已钉死的 SHA 重建。
优先链接而非复制。 Windows 上用目录 junction（无需管理员），其他平台用符号链接，无法链接时退回复制。

代码是一个纯核心库（src/core/）加一层薄薄的 MCP 适配（src/mcp/），所以未来一个独立 CLI 可以直接复用同一套逻辑。

团队协作

提交 skills.lock。同事（或 CI）运行 sync 即可物化出完全相同的 skill。内容寻址存储和各项目内的链接都是按需重新生成的，不进 git。

开发

npm install
npm run build
npm test          # 单元测试
npm run smoke     # 离线全链路 + MCP 握手检查
npm run dev       # 以 stdio 本地运行服务

路线图

托管索引 + 自动质量信号爬虫
发布者签名 / 验证
独立 CLI（核心已是纯库）
推荐结果的同源多样性
基于 AST 的扫描

贡献

欢迎贡献 —— 为索引补充高质量 skill、改进 tag 推断、增加目标工具。请先读 贡献指南；想往索引提交 skill，见 docs/INDEX.md。当然，直接提 issue 或 PR 也行。

许可证

MIT