像 npm 管理包一样管理本地 AI Agent Skills：一次安装，多 Agent 复用。

aweskill 是一个本地 Skill 包管理器，用来在 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Qwen Code、Windsurf、OpenCode 等 AI agents 之间安装、更新、组织和复用 skills。

它可以帮助开发者查找、安装、更新、打包、查重、备份并复用 skills。

你不需要再把同一套 SKILL.md 文件夹手动复制到每个工具里。aweskill 会把 ~/.aweskill/skills/ 作为唯一中央仓库，再通过 symlink、junction 或受管 copy，把选中的 skill 投影到每个 agent 需要的目录。

项目网站：aweskill.webioinfo.top — 包含安装指南和 Agent 兼容性概览。

快速开始

aweskill 的推荐路径很简单：CLI 只安装一次，先把内置管理 skills 装给 agent，之后就让 agent 用自然语言来日常操作 aweskill。

1. 安装 aweskill

如果你正在 Codex、Claude Code、Cursor 等编码 agent 里工作，直接把安装整个交给它——agent 会自动完成 CLI 安装、store 初始化和内置 skills 投影。装完调用 skills（Claude Code 输入 /，Codex 输入 $）确认新 skills 已出现；没出现的话重启 agent 即可。

可以直接对 agent 说：

读取 https://github.com/Webioinfo01/aweskill/blob/main/README.ai.md 并按照说明为当前 agent 安装 aweskill。

不在编码 agent 里、想自己动手的话，用 npm 全局安装（需要 Node.js 20 及以上），再初始化中央仓库，命令收在下面的折叠块里。

包主页：npmjs.com/package/aweskill

# 安装 aweskill 并初始化中央仓库
npm install -g aweskill
aweskill store init

# 看一下 aweskill store 在哪里
aweskill store where --verbose

# 直接从当前仓库安装
npm install
npm run build
npm install -g .

# 从 GitHub 安装开发版（dev 分支包含开发中的改动，可能不稳定）
npm install -g Webioinfo01/aweskill#dev

# 本地开发模式
npm install
npm link
aweskill --help

# 用打包产物安装
npm install
npm pack
npm install -g ./aweskill-<version>.tgz

2. 给 agent 装上管理能力

刚手动装好 aweskill 的话，还差一步：把三个内置管理 skills 投影给当前 agent——aweskill 管日常操作、aweskill-doctor 管诊断修复、aweskill-creator 管创作（各自覆盖范围见内置 Agent Skills）。让 AI agent 安装的，这一步会自动完成。

可以直接对 agent 说：

查看支持的 agent id，然后把 aweskill、aweskill-doctor、aweskill-creator 投影到 codex 的全局 skills 目录。

# 查看支持的 agent id
aweskill agent supported

# 把内置管理 skills 投影给当前 agent
aweskill agent add skill aweskill,aweskill-doctor,aweskill-creator --global --agent codex

# 确认当前投影状态
aweskill agent list --global --agent codex

把 codex 换成你正在使用的 agent id。

3. 开始用自然语言驱动 aweskill

到此为止，日常使用不需要记命令：把意图直接告诉 agent，它会进入对应的 aweskill 工作流。下面是六个常见场景，每个场景先用自然语言说清意图和结果；想手动执行 CLI 或核对具体行为时，再展开等价的命令。

收编已有的 skills

如果你已经在 Claude Code、Codex 等工具里积累了一些 skills，可以让 aweskill 扫描这些目录，把未托管的 skills 收进中央仓库，作为之后的唯一事实来源。扫描默认只发现、不改动，确认结果后再导入；导入后原目录默认替换为指向中央仓库的软链接，也可以选择保留原始文件。

可以直接对 agent 说：

把我 Claude Code 里已有的 skills 收进 aweskill 统一管理。

# 扫描 agent skill 目录（只发现，不导入）
aweskill store scan

# 扫描并导入所有发现的 skill
aweskill store scan --import

# 扫描并导入，显示详细输出
aweskill store scan --import --verbose

# 扫描并导入，覆盖已有的 skill
aweskill store scan --import --override

# 扫描并导入，保留原始文件（不替换为软链接）
aweskill store scan --import --keep-source

# 只扫描特定 agent
aweskill store scan --import --agent claude

查找、安装并保持更新

想找新 skill 时，让 agent 同时搜索 skills.sh 和 sciskillhub.org，也可以只搜本地中央仓库：远程结果带可直接安装的 source，本地结果直接给出 skill 路径。安装时 aweskill 会记录来源，之后一条命令就能检查或刷新更新，而你在中央仓库里的本地修改始终被保护。安装或更新前，可以用 store show 先看一眼 skill 内容。

可以直接对 agent 说：

找一个蛋白质组学相关的 skill 装上；再检查已装的 skill 有没有来源更新。

# 同时搜索 skills.sh 和 sciskillhub.org
aweskill find protein

# 只搜索一个 provider
aweskill find protein --provider sciskill

# 搜索本地中央仓库并查看命中的 skill 路径
aweskill find review --local

# 查看一个本地 skill 的摘要
aweskill store show paper-review

# 输出完整 markdown 或只输出路径
aweskill store show paper-review --raw
aweskill store show paper-review --path

# 安装一个从 skills.sh 发现到的 GitHub 风格 source
aweskill store install owner/repo

# 从 sciskillhub.org 安装一个科研 skill
aweskill store install sciskill:open-source/research/lifesciences-proteomics

# 只检查已追踪安装是否有更新，不改文件
aweskill store update --check

# 按已记录来源刷新一个已追踪 skill
aweskill store update lifesciences-proteomics

制作一个新 skill

制作 skill 和安装 skill 走的是同一套生命周期：脚手架进中央仓库、迭代、校验、投影，满意后再发布。

可以直接对 agent 说：

帮我做一个论文评审的 skill：搭好脚手架、写好触发描述，然后投影给 Codex。

# 写新 skill 之前，先查一下是否已有类似 skill
aweskill find review
aweskill find review --local

# 新建一个带合法 SKILL.md frontmatter 和 references/ 的 skill 脚手架
aweskill store create paper-review --description "Use when reviewing academic papers, checking citations, or summarizing manuscripts. 中文触发词：论文评审、审稿、文献总结。"

# 起草内容：编辑生成的 SKILL.md 正文（位于
# ~/.aweskill/skills/paper-review/SKILL.md），按需在 references/ 下加文档

# 校验 frontmatter（默认 dry-run，不会改文件）
aweskill doctor fix-skills --skill paper-review

# 投影并迭代；投影是 symlink，中央仓库里的修改即时生效
aweskill agent add skill paper-review --global --agent codex

几点说明：

• 投影好内置 aweskill-creator skill 后，直接对 agent 说"帮我做一个 xx skill"即可——它会访谈你、查重、脚手架、起草、用真实 prompt 测试、校验并投影
• 仓库专用、要随 git 共享的 skill，用 aweskill store create my-skill --dir <repo>/.agents/skills 直接建在仓库里，之后各机器用 aweskill store install <path> 收进中央仓库
• 要发布时，把成品目录拷进独立 git 仓库，别人就能用 aweskill install owner/repo 安装
• 创建的 skill 不做来源追踪（同 scan --import），store update 永远不会覆盖你的修改

把常用 skills 组成 bundle

当同一批 skills 总是一起用——比如一个项目的技术栈、一个团队的标准工作流——可以把它们组成 bundle，之后整组投影、整组移除，不必逐个点名。bundle 保存在 ~/.aweskill/bundles/*.yaml，也可以放进 git 与团队共享。

可以直接对 agent 说：

新建一个 backend bundle，把 api-design 和 db-schema 加进去。

# 创建一个可复用 bundle
aweskill bundle create backend

# 给 bundle 添加多个 skill
aweskill bundle add backend api-design,db-schema

# 查看 bundle 内容
aweskill bundle show backend

把 skill 投影到目标 agent

中央仓库里的 skill 只有投影到 agent 的技能目录才会生效——投影状态就是启用状态。可以按单个 skill、多个 skill 或整个 bundle，投影到指定 agent 或所有检测到的 agent；投影默认是 symlink，中央仓库里的修改即时生效。想停用某个投影用 agent remove；哪天不想再让 aweskill 托管，agent recover 会把软链接还原为完整目录。

可以直接对 agent 说：

把 backend bundle 投影到 Codex 和 Cursor。

# 把一个 skill 投影到检测到的全局 agent 目录
aweskill agent add skill biopython

# 把多个 skill 投影到指定 agent 的全局目录
aweskill agent add skill biopython,scanpy --global --agent codex

# 把整个 bundle 投影到所有检测到的全局 agent
aweskill agent add bundle backend --global --agent all

# 把托管 symlink 恢复为完整目录
aweskill agent recover --global --agent codex

体检、修复与备份

用久了本地状态难免漂移：投影断链、条目重复、可疑文件、frontmatter 损坏。这些交给 doctor 系列命令——它们默认都是 dry run，加 --apply 才会真正修改，改写或移动前还可以先备份原文件。中央仓库整体随时可以用 store backup 归档、用 store restore 恢复。

可以直接对 agent 说：

先检查 Codex 下有没有 broken 或 duplicate skill，不要立即修改。

# 查看中央仓库位置和目录统计
aweskill store where --verbose

# 备份当前 store
aweskill store backup

# 恢复备份归档
aweskill store restore ~/Downloads/aweskill-backup.tar.gz

# 查看 agent 条目分类
aweskill agent list

# 清理中央仓库里的可疑条目
aweskill doctor clean

# 把中央仓库里的重复 skill 移到 dup_skills
aweskill doctor dedup --apply

# 在移动到 dup_skills 前先备份重复 skill
aweskill doctor dedup --apply --backup

# 在改写前先备份异常的 SKILL.md
aweskill doctor fix-skills --apply --backup

# 先看某个 agent 下有哪些可修项
aweskill doctor sync --global --agent codex

# 修复某个 agent 下的 broken / duplicate / matched 条目
aweskill doctor sync --global --agent codex --apply

# 只有显式指定时才删除 suspicious agent 条目
aweskill doctor sync --global --agent codex --apply --remove-suspicious

aweskill doctor fix-skills 会报告两类结果：

• 真修复项：missing-closing-delimiter 补上 frontmatter 缺失的结束分隔线，invalid-yaml 用可恢复字段和正文重建损坏 frontmatter，added-frontmatter 在文件直接从正文开始时补最小 frontmatter，normalized-name 恢复可用的规范 skill 名称，normalized-description 用正文第一句恢复可用描述。
• 信息项：normalized-required-permissions 报告可规范化为标准列表形式的权限，preserved-unknown-fields 报告核心字段之外的 frontmatter 字段，removed-empty-fields 报告可删除的空数组、空对象或空标量值。

详细说明与修复前后示例见 docs/fix-skills-categories.md。

为你的项目添加 aweskill badge

如果你的项目使用了 aweskill 并且想要表示支持，可以在 README 中添加以下 badge：

| Badge | 用途 | |-------|------| | aweskill-badge.svg | aweskill 自身使用 | | aweskill-badge2.svg | 供 companion 项目使用 |

以 aweskill-badge2.svg 为例：

<a href="https://github.com/Webioinfo01/aweskill">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Webioinfo01/aweskill/main/logo/aweskill-badge2.svg" alt="aweskill companion">
</a>

放在 README 标题中，例如：

# My Project <a href="https://github.com/Webioinfo01/aweskill"><img src="https://raw.githubusercontent.com/Webioinfo01/aweskill/main/logo/aweskill-badge2.svg" alt="aweskill companion"></a>

FAQ

为什么用 aweskill，它适合谁？

aweskill 适合这些开发者和团队：同时使用多个 AI agent，维护可复用的 SKILL.md、agent 指令或工作流，并且希望用一个本地唯一事实来源来管理 skills，而不是把同一批目录重复复制到各个工具里。它尤其适合这样一种现实场景：问题不只是“怎么分发”，还包括长期使用后出现的 broken projections、重复 skills、suspicious entries、失效链接，以及损坏的 SKILL.md frontmatter 该怎么诊断和修复。

• 一个中央仓库：所有本地 skills 统一放在 ~/.aweskill/skills/
• find / install / update 闭环：可以从 skills.sh、sciskillhub.org、GitHub 风格 source 和本地路径发现、安装并追踪更新 skills
• 多 agent 投影：同时服务 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Qwen Code、Windsurf、OpenCode 等工具
• 面向真实本地混乱状态的 doctor 工作流：处理 broken projections、重复条目、可疑文件、frontmatter 异常，以及 agent 目录和中央仓库之间的漂移
• bundle 组织方式：按项目、团队、工作流或 agent 组织可复用 skill 集合
• 托管启用/停用模型：通过按需投影实现插拔，而不是手动把目录复制到每个工具里
• 提供可被 agent 调用的管理、修复与创作 skills：让 AI agent 能根据自然语言请求运行 aweskill、aweskill-doctor 和 aweskill-creator 工作流
• 本地维护与恢复能力：备份、恢复、查重、清理、同步修复都在同一个本地 CLI 流程里完成

aweskill 把 skills 存在哪里？

aweskill 把托管的 skills 存在 ~/.aweskill/skills/。

aweskill 能在 Claude Code 和 Codex 之间共享 skills 吗？

可以。aweskill 会维护一份中央 skill 副本，再把它投影到每个 agent 需要的 skill 目录。

投影的 skill 在 git worktree 里能正常用吗？

默认情况下 aweskill 写的是相对 symlink，它只能在创建时所处的目录深度上解析。如果你把投影的 skill 提交进 git，再 checkout 到嵌套更深的 git worktree 里，相对目标就可能悬空（dangling）。执行 aweskill agent add … --absolute（或设置 AWESKILL_ABSOLUTE_SYMLINKS=1 让它成为默认），即可写入绝对 symlink 目标，它在任意深度都能解析，因此同一份提交进 git 的投影在主 checkout 和嵌套 worktree 里都能生效。注意代价：绝对目标会写死当前机器的 ~/.aweskill 路径，因此在 home 目录不同的另一台机器或 CI 上会悬空——只在同一台机器上、同一份 checkout 被复用到不同深度（如嵌套 git worktree）时才用它。

aweskill 支持 Cursor 和 Gemini CLI 吗？

支持。aweskill 支持 Cursor、Gemini CLI 以及许多其他 AI agents 的 skill 投影。

aweskill 是 local-first 吗？

是。aweskill 在你的本机管理 skills，不需要托管服务。

AI agent 能直接调用 aweskill 吗？

可以。aweskill 内置了 aweskill、aweskill-doctor 和 aweskill-creator 管理 skills；安装或投影这些 skills 后，AI agent 可以根据自然语言请求，通过运行 aweskill 命令来搜索、安装、更新、打包、修复、去重、清理、同步、投影或制作 skills。

当本地 skill 状态变乱时，aweskill 的差异点是什么？

aweskill 不只负责 install 和 project，也提供本地状态漂移后的修复路径：

• doctor sync：检查或修复 broken、stale、duplicate、matched、new、external、suspicious 等 agent 条目
• doctor clean：在受管区域里找出不规范的非 store 文件，避免越积越多
• doctor dedup：帮助处理重复 skill，不要求你直接盲删
• doctor fix-skills：修复损坏的 SKILL.md frontmatter，并可先备份原文件
• agent list 作为 dry-run 视图：先看修复状态，再决定是否应用修改

aweskill 怎么处理 find、install 和 update？

aweskill 把本地 orchestration 和带来源追踪的 skill 生命周期放在一起：

• Find：用一条命令同时搜索 skills.sh、sciskillhub.org 或本地中央仓库
• Install：从 GitHub 风格 source、本地路径或 sciskill:<skill-id> 标识安装到中央仓库
• Update：按记录的来源刷新 tracked install，同时保护中央仓库里的本地修改
• Project：把同一批托管 skill 投影到 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI 等 agent

scan 和 install 有什么区别？

两个命令都会把 skill 加入中央仓库，但用途不同：

| | store scan --import | store install | |---|---|---| | 主要用途 | 从 agent 目录批量发现 | 从 GitHub、本地路径或 sciskill 安装单个 skill | | 来源追踪 | 无（一次性导入） | 有（自动记录，支持 update） | | 核心参数 | --override、--verbose、--scope、--agent | --skill、--all、--ref、--as | | 典型命令 | aweskill store scan --import | aweskill store install owner/repo |

初始设置时用 scan --import — 从已有 agent 目录发现并导入 skill。后续管理用 install — 安装单个 skill 并记录来源以便更新。

对比

| 能力维度 | sciskill | Skills Manager | skillfish | vercel-labs/skills | skills-manage | aweskill 如何实现 | |---|---|---|---|---|---|---| | 单一中央本地 skill 仓库 | ✗ | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | 把所有托管 skills 放在 ~/.aweskill/skills/，作为唯一事实来源 | | registry / catalog 发现能力 | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | 用 aweskill find 搜索 skills.sh、sciskillhub.org 或本地中央仓库 | | GitHub 风格仓库导入/安装 | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | 从 GitHub 风格 source 和 sciskill:<skill-id> 导入到中央仓库 | | 本地路径导入/安装 | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | 从本地路径导入到中央仓库 | | 按记录来源追踪更新 | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ | ✗ | 记录 source 元数据，再用 aweskill update 刷新，同时保护中央仓库里的本地修改 | | 多 agent 按需插拔投影 | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | 通过 symlink、junction 或受管 copy，把中央仓库里的 skills 投影到各 agent 目录 | | bundle / manifest / collection 分组 | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ | ✓ | 用 bundle 按项目、团队、工作流或 agent 组织可复用 skill 集合 | | 可被 agent 直接调用的管理 skills | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | 内置 aweskill、aweskill-doctor 和 aweskill-creator skills，让 AI agents 可根据自然语言请求运行 aweskill 工作流 | | 本地维护与恢复能力 | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ | CLI 内置 backup、restore、dedup、clean、sync、fix-skills 和 recover 工作流 |

这里的 sciskill 指的是 sciskillhub 下的公开 registry 元数据仓库，不是本地 skill 管理 CLI。

当你的核心问题不只是”装一个 skill”，而是”长期维护一套可复用、可更新、可恢复、可跨 agent 复用，而且出问题后还能诊断和修复的本地 skills 资产”时，aweskill 更合适。

内置 Agent Skills

aweskill 最适合的用法，是先让你的编码 agent 能直接操作它。

建议先把内置的 aweskill、aweskill-doctor 和 aweskill-creator skills 投影给当前 agent：

• aweskill 负责日常操作，例如 find、install、update、bundle 和 agent add
• aweskill-doctor 负责修复优先的工作流，例如 doctor sync、doctor clean、doctor dedup、doctor fix-skills 和 agent recover
• aweskill-creator 负责创作工作流：用 store create 新建 skill 脚手架、起草内容、测试、校验并投影
• 如果不先投影这些 skill，agent 当然也能直接跑 shell 命令，但它不会自带这些面向 aweskill 的操作指引，也就不容易稳定地从自然语言请求进入合适的工作流

aweskill store install resources/skills/aweskill
aweskill store install resources/skills/aweskill-doctor
aweskill store install resources/skills/aweskill-creator

skill 目录结构与设计原则见 docs/DESIGN.md。

核心模型

aweskill 会把 ~/.aweskill/skills/ 作为唯一技能中央仓库，用 bundle 组织可复用 skill 集合，再把选中的 skill 投影到各个 agent 的技能目录。投影后的文件系统状态本身就是启用状态。

支持范围

当前支持的 agent：

adal、amp、antigravity、augment、bob、claude-code、cline、codebuddy、command-code、continue、codex、copilot、cortex、crush、cursor、deepagents、droid、firebender、gemini-cli、github-copilot、goose、iflow-cli、junie、kilo、kilo-code、kimi-cli、kiro-cli、kode、mcpjam、mistral-vibe、mux、neovate、openclaw、openclaude-ide、openhands、opencode、pi、pochi、qoder、qwen-code、replit、roo、trae、trae-cn、warp、windsurf、zencoder

关键目录：

• 中央仓库：~/.aweskill/skills/
• 重复项暂存区：~/.aweskill/dup_skills/
• 备份根目录：~/.aweskill/backup/
• dedup 备份目录：~/.aweskill/backup/dedup/
• fix-skills 备份目录：~/.aweskill/backup/fix_skills/
• Bundle 文件：~/.aweskill/bundles/*.yaml
• 内置 skill：resources/skills/aweskill/、resources/skills/aweskill-doctor/

发现与安装来源：

• skills.sh 现在作为社区 skill 发现源使用，可能返回可直接安装的 GitHub 风格 source，也可能返回只能跳转查看上游安装说明的 discover-only 条目
• sciskillhub.org 现在作为科研和技术类 skill registry 使用，提供可安装的 sciskill:<skill-id> source
• 本地中央仓库也可以作为 local provider 搜索，读取 ~/.aweskill/skills/*/SKILL.md
• aweskill find 默认同时搜索 skills.sh 和 sciskill，按规范化后的名字合并结果；--limit 会先按 provider 分别生效，再做合并去重；用 --local 或 --provider local 可只搜索本地中央仓库
• aweskill store install 当前支持本地路径、GitHub source 和 sciskill:<skill-id> 标识

命令面

核心命令：store init、store where、store scan、bundle create、agent add、doctor clean

高频搜索和 tracked-source 流程也提供顶层命令：aweskill find、aweskill install、aweskill update。

| 命令 | 说明 | | --- | --- | | aweskill self-update [--dev] [--check] | 更新 aweskill CLI 本身；默认从 npm 更新，--dev 从 GitHub dev 分支构建，--check 仅显示版本不更新 | | aweskill store init [--scan] [--verbose] | 初始化 ~/.aweskill 布局 | | aweskill store create <name> [--description <description>] [--dir <dir>] | 新建一个 skill 脚手架，带合法的 SKILL.md frontmatter 和 references/，默认创建到中央仓库，也可用 --dir 指定目录做仓库内创作 | | aweskill store where [--verbose] | 显示 ~/.aweskill 位置，并汇总核心 store 目录 | | aweskill store backup [archive] [--skills-only] | 归档中央仓库；默认同时包含 skills 和 bundles | | aweskill store restore <archive> [--override] [--skills-only] | 从备份归档或已解包目录恢复 | | aweskill store scan [--global\|--project [dir]] [--agent <agent>] [--import] [--override] [--keep-source] [--verbose] | 扫描支持的 agent skill 目录；加上 --import 会把发现的 skill 导入中央仓库；带其他工具所有权标记（如 .ctx-skill.json）的条目视为外部托管，扫描可见但导入时跳过 | | aweskill store find <query> [--provider <skills-sh\|sciskill\|local>] [--local] [--limit <n>] [--domain <domain>] [--stage <stage>] | 默认搜索 skills.sh 和 sciskill，也可用 --local / --provider local 只搜索本地中央仓库；远程结果输出可安装 source 或 discover-only 提示，本地结果输出 skill 路径和 store show 提示 | | aweskill store install <source> [--list] [--skill <name>] [--all] [--ref <ref>] [--as <name>] [--override] | 从本地路径、GitHub source 或 sciskill:<skill-id> 安装 skill 到中央仓库，并为后续 store update 建立追踪记录 | | aweskill store update [skill...] [--check] [--prune] [--source <source>] [--override] [--verbose] | 从已记录的 source 检查或刷新 tracked skill，并把中央仓库中的副本当作受保护的本地状态；--prune 会清理本地已删除 skill 的追踪记录 | | aweskill store list [--verbose] | 列出中央仓库中的 skill | | aweskill store show <skill> [--summary\|--raw\|--path] | 默认输出中央仓库 skill 的摘要，也可以输出完整 SKILL.md 或只输出 SKILL.md 路径 | | aweskill store remove <skill> [--force] | 从中央仓库删除一个 skill，并同步清理该 skill 的 tracked lock 记录 | | aweskill bundle list [--verbose] | 列出 bundle | | aweskill bundle create <name> | 创建 bundle | | aweskill bundle add <bundle> <skill> | 向 bundle 增加一个或多个 skill | | aweskill bundle remove <bundle> <skill> | 从 bundle 移除一个或多个 skill | | aweskill bundle show <name> | 查看 bundle 内容 | | aweskill bundle template list [--verbose] | 列出内置 bundle 模板 | | aweskill bundle template import <name> | 把内置模板复制到本地仓库 | | aweskill bundle template install <name> [--override] | 按模板记录的来源安装全部 skill 并导入 bundle；无来源的模板退化为普通导入 | | aweskill agent supported | 列出全部支持的 agent id，用 ✓ / x 标记 global 安装状态，并显示已检测到的 global skills 路径 | | aweskill agent add bundle\|skill ... | 把托管 skill 投影到 agent 目录 | | aweskill agent remove bundle\|skill ... [--force] | 删除托管投影 | | aweskill agent list [--global\|--project [dir]] [--agent <agent>] [--verbose] | doctor sync 的只读 dry-run 视图：检查 linked、broken、stale、locally-modified、duplicate、matched、new、external、suspicious 状态（external 表示由其他工具（如 ctx）托管，只报告不动）；省略 --agent 时，先输出当前 scope 检测到的 agent 集合，再输出分组结果 | | aweskill agent recover | 把托管 symlink 恢复为完整目录 | | aweskill doctor sync [--apply] [--remove-suspicious] [--global\|--project [dir]] [--agent <agent>] [--verbose] | 默认 dry run；加上 --apply 修复 broken、重连 duplicate / matched、刷新 stale copy 投影（locally-modified 只报告，永不覆盖；external 完全不处理），--apply --remove-suspicious 额外删除 suspicious；省略 --agent 时，先输出当前 scope 检测到的 agent 集合 | | aweskill doctor clean [--apply] [--skills-only] [--bundles-only] [--verbose] | 按 skills / bundles 分组查找不规范的 store 条目，并可选清理 | | aweskill doctor dedup [--apply] [--backup] [--delete] | 查找重复 skill，并可选移动或删除；--backup 会先复制到 ~/.aweskill/backup/dedup/ | | aweskill doctor fix-skills [--apply] [--backup] [--include-info] [--skill <skill>] [--verbose] | 检查 SKILL.md frontmatter 异常；真修复项包括补结束分隔线、重建无效 YAML、补 frontmatter、规范 name 和 description；--backup 会在改写前先复制原文件到 ~/.aweskill/backup/fix_skills/，--include-info 会附带不改写的信息项，--apply 只会改写真修复项 |

aweskill find 会优先输出 aweskill store install 能直接使用的 source。如果 provider 返回的是 smithery.ai 这类仅供发现的 source，结果仍会显示，但 aweskill 会明确标注它不支持直接安装，并提示你去对应的 skills.sh 页面查看上游安装说明。本地搜索结果不会输出安装命令，而是输出 skill 路径和 aweskill store show <skill> 提示。默认同时搜索两个远程 provider 时，--limit 按 provider 分别生效，再做合并去重。

--domain 和 --stage 只适用于 sciskill。若和 --provider skills-sh 一起传入，aweskill 现在会直接报错，而不是忽略过滤条件。对 sciskill 使用这两个参数时，传入值必须与对应枚举完全一致，包括空格和大小写；非法值也会直接报错，并列出允许值。

--domain 可用值

| 值 | 含义 | | --- | --- | | Agricultural Sciences | 农业科学 | | Chemical Sciences | 化学科学 | | Computational Sciences | 计算科学 | | General Research | 通用研究 | | Life Sciences | 生命科学 | | Mathematical and Statistical Sciences | 数理统计 | | Medical and Health Sciences | 医学健康 | | Physical Sciences | 物理科学 |

--stage 可用值

| 值 | 含义 | | --- | --- | | Study Design | 研究设计 | | Data / Sample Acquisition | 数据/样本采集 | | Data Processing | 数据处理 | | Data Analysis and Modeling | 分析建模 | | Validation and Interpretation | 验证与解释 | | Visualization and Presentation | 可视化展示 | | Writing and Publication | 写作发表 |

贡献

如果你想参与开发，请看 docs/CONTRIBUTING.md。

如果你想了解命令模型和文件系统设计约束，请看 docs/DESIGN.md。

那里现在集中说明了：

• 开发流程与测试要求

docs/DESIGN.md 集中说明了：

• 设计取舍
• bundle 文件格式
• 投影模型
• 内置 skill 结构与设计原则

欢迎提交文档改进、测试补充和小而聚焦的功能改进。

如果你希望使用一个独立于本仓库、可直接分享给其他用户的技能归档集合，可以参考 oh-my-skills。它是一个单独维护的备份仓库，用来存放可分发的 bundle 和整库快照归档。

相关工具

同类 Skill 管理器

• sciskill：公开的 registry 元数据仓库，追踪带有有效 SKILL.md 的 GitHub skills，发布可发现的汇总索引。
• Skills Manager：桌面化的多 AI 编码助手技能管理器，适合可视化组织、同步和分享 skill。
• skillfish：偏 CLI 的 skill 管理工具，强调安装、更新和跨 agent 同步。
• vercel-labs/skills：开放的 agent skills CLI 和生态入口，对 SKILL.md 包约定影响很大。
• skills-manage：基于 Tauri 的桌面应用，提供中央仓库、市场浏览、GitHub 导入、集合管理和按平台安装。

其他有用的 AI Skill 工具

• cc-switch：面向 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode 等工具的一站式桌面管理器。
• SkillClaw：代理式 skill 进化系统，通过本地代理捕获真实会话，通过本地或对象存储同步 skills，并可进化共享 skill 库。
• SkillNexus：全生命周期 AI skill 工作室，支持生成、测试、评估、进化和排序 skills。
• Vibe-Skills：一体化 AI skills 包和工具，编排专家 Skills、验证和持久上下文。

支持的 Agent

支持 48 个 agent，包括：

Claude Code · Cursor · Windsurf · Codex · GitHub Copilot · Gemini CLI · OpenCode · Goose · Amp · Roo Code · Kiro CLI · Kilo Code · Trae · Cline · Antigravity · Droid · Augment · OpenClaw · CodeBuddy · Command Code · Crush · Kode · Mistral Vibe · Mux · OpenClaude IDE · OpenHands · Qoder · Qwen Code · Replit · Trae CN · Neovate · AdaL · WorkBuddy AI

| Agent | 全局路径 | 项目路径 | | --- | --- | --- | | adal | ~/.adal/skills/ | <project>/.adal/skills/ | | amp | ~/.agents/skills/ | <project>/.agents/skills/ | | antigravity | ~/.gemini/antigravity/skills/ | <project>/.gemini/antigravity/skills/ | | augment | ~/.augment/skills/ | <project>/.augment/skills/ | | bob | ~/.bob/skills/ | <project>/.bob/skills/ | | claude-code | ~/.claude/skills/ | <project>/.claude/skills/ | | cline | ~/.cline/skills/ | <project>/.cline/skills/ | | codebuddy | ~/.codebuddy/skills/ | <project>/.codebuddy/skills/ | | command-code | ~/.commandcode/skills/ | <project>/.commandcode/skills/ | | continue | ~/.continue/skills/ | <project>/.continue/skills/ | | codex | ~/.codex/skills/ | <project>/.codex/skills/ | | copilot | ~/.copilot/skills/ | <project>/.copilot/skills/ | | cortex | ~/.snowflake/cortex/skills/ | <project>/.cortex/skills/ | | crush | ~/.config/crush/skills/ | <project>/.config/crush/skills/ | | cursor | ~/.cursor/skills/ | <project>/.cursor/skills/ | | deepagents | ~/.deepagents/agent/skills/ | <project>/.deepagents/agent/skills/ | | droid | ~/.factory/skills/ | <project>/.factory/skills/ | | firebender | ~/.firebender/skills/ | <project>/.firebender/skills/ | | gemini-cli | ~/.gemini/skills/ | <project>/.gemini/skills/ | | github-copilot | ~/.copilot/skills/ | <project>/.copilot/skills/ | | goose | ~/.goose/skills/ | <project>/.goose/skills/ | | iflow-cli | ~/.iflow/skills/ | <project>/.iflow/skills/ | | junie | ~/.junie/skills/ | <project>/.junie/skills/ | | kilo | ~/.kilocode/skills/ | <project>/.kilocode/skills/ | | kiro-cli | ~/.kiro/skills/ | <project>/.kiro/skills/ | | kilo-code | ~/.kilocode/skills/ | <project>/.kilocode/skills/ | | kimi-cli | ~/.kimi/skills/ | <project>/.kimi/skills/ | | kode | ~/.kode/skills/ | <project>/.kode/skills/ | | mcpjam | ~/.mcpjam/skills/ | <project>/.mcpjam/skills/ | | mistral-vibe | ~/.vibe/skills/ | <project>/.vibe/skills/ | | mux | ~/.mux/skills/ | <project>/.mux/skills/ | | neovate | ~/.neovate/skills/ | <project>/.neovate/skills/ | | openclaw | ~/.openclaw/skills/ | <project>/.openclaw/skills/ | | openclaude-ide | ~/.openclaude/skills/ | <project>/.openclaude/skills/ | | openhands | ~/.openhands/skills/ | <project>/.openhands/skills/ | | opencode | ~/.opencode/skills/ | <project>/.opencode/skills/ | | pi | ~/.pi/agent/skills/ | <project>/.pi/agent/skills/ | | pochi | ~/.pochi/skills/ | <project>/.pochi/skills/ | | qoder | ~/.qoder/skills/ | <project>/.qoder/skills/ | | qwen-code | ~/.qwen/skills/ | <project>/.qwen/skills/ | | replit | - | <project>/.agent/skills/ | | roo | ~/.roo/skills/ | <project>/.roo/skills/ | | trae | ~/.trae/skills/ | <project>/.trae/skills/ | | trae-cn | ~/.trae-cn/skills/ | <project>/.trae-cn/skills/ | | warp | ~/.warp/skills/ | <project>/.warp/skills/ | | windsurf | ~/.codeium/windsurf/skills/ | <project>/.codeium/windsurf/skills/ | | workbuddy | ~/.workbuddy-ai/skills/ | <project>/.workbuddy-ai/skills/ | | zencoder | ~/.zencoder/skills/ | <project>/.zencoder/skills/ |

赞助与支持

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开发

环境搭建、测试、代码风格请参考 docs/CONTRIBUTING.md。设计原则和命令语义请参考 docs/DESIGN.md。

Awesome 软件生态

aweskill 是一个不断壮大的 "awesome" 工具家族中的技能管理器 — 围绕 AI 编程 agent 打造，local-first、可被 agent 直接操作。

用内置的 awe bundle 模板一条命令安装整个家族 — 每个 skill 仍然从各自的项目仓库下载，项目仓库始终是唯一权威源：

aweskill bundle template install awe
aweskill agent add bundle awe --agent claude-code

CLI 工具

• aweskill — CLI 优先的技能包管理器，支持 48+ AI 编程 agent。
• aweswitch — Claude Code、Codex、OpenCode 的 agent 配置切换器。
• awerouter — 智能路由器，用结构信号把请求分给 Flash 或 Pro 模型，减少不必要的模型开销。
• awecompress — 面向编程 agent 的透明上下文压缩代理：长会话冻结摘要，可与 awerouter 叠加使用。
• aweshelf — 收藏、分类、恢复 AI 编程会话，还能搭配 aweswitch 实现保存配置，一键启动。
• aweshare — 通过自建 Hub 共享本地 Ollama/vLLM，或国产厂商 coding plan，或已授权的 OpenAI/Anthropic 帐号订阅，实现 token 的共享经济。
• awewarm — 订阅窗口保持器，让 AI 编程套餐的窗口持续激活，无论是本地设置，还是通过远程连接的服务器。
• awewarm-hub — awewarm 的多租户 Hub 服务器：邀请码、租户容量上限、共享保温窗口。
• awescholar — AI agent 可自主执行的科学文献发现与策展，搜索、标注、筛选和报告学术论文。

桌面应用

• awedot — 悬浮球驻留屏幕边缘，实时追踪当前 AI 会话；一键收藏、随时恢复，并可搭配 aweswitch 固定 agent 配置（比如用 GLM 模型启动）。

Project Collections

• Awesome AI Meets Biology — AI 在生物学、生物信息学和生物医学研究中应用的精选综述。由 awescholar 驱动。
• Awesome AI Virtual Tumor — 面向虚拟肿瘤建模与仿真的前沿 AI 系统精选合集：静态模型、动态模型、agent、基准与综述。

许可证

本项目使用 MPL-2.0。