Agent Skills 技能库
为 OpenClaw、Claude Code、Codex 等编码助手提供可复用的技能、提示词与自动化工作流。
- Star 数
- ★ 240
- 最近更新
- 1 个月前
- License
- MIT
- 主语言
- Python
- FA 评分
- 67/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台Codex · Claude Code
- 费用
- 软件免费，模型调用费用自付
- 上手难度
- 中 · 需要几步配置
- 开始前需要
- 典型场景
- 同时使用 Claude Code、Codex 和 OpenClaw 的开发团队，希望维护一套可复制或链接到不同助手的共享操作规范。
- 不适合
- 需要开箱即用独立应用的团队，本仓库只是技能库
- 只使用非 OpenClaw/Claude Code/Codex 助手的用户
- 不愿自行配置 Jira、Salesforce、Zendesk 等账号与 API 的团队
- 源码审查
- 67/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Agent Skills 是一个由技能包和纯指令提示词组成的 MIT 许可仓库，面向 OpenClaw、Claude Code、Codex 及其他基于大模型的编码助手。仓库按用途分为 skills/、prompts/、clawdbot/ 和 codex/：技能可以包含脚本、模板、资产、外部 API 集成或多步骤流程，提示词则只包含指导文本。所列能力覆盖 Jira、GA4、Google Ads、Google Search Console、Gong、Salesforce、Zendesk、文档处理、研究循环、规划和多智能体任务编排等场景。使用者需要将所选目录复制或链接到目标助手的技能目录，并由该助手读取 SKILL.md、运行随附脚本或调用对应服务；仓库本身不是一个独立运行的智能体服务。README 称 79% 的技能可跨 OpenClaw、Claude Code 和 Codex 使用，但部分技能仅适用于 OpenClaw，且涉及第三方系统的技能仍需相应 API、CLI、账户和权限。
每个技能以 SKILL.md 提供操作说明，并可携带 scripts/、templates/、资产或结构化工作流。具体技能可读取 GA4 Data API、Google Search Console、Gong、Jira、Salesforce CLI 和 Zendesk 中的数据，或草拟、创建及更新 Jira 工作项，管理 Salesforce CRM 数据和 Zendesk 工单。planner 生成可供 task-orchestrator 使用的结构化计划；后者执行依赖分析、并行 tmux/Codex 任务以及心跳监控。autoresearch-loop 执行指标驱动的迭代改进，context-recovery 用于显式上下文压缩或截断后的恢复，elegant-reports 生成北欧风格 PDF 报告。文档相关资源覆盖转换、OCR、提取、脱敏、水印、签名与检查，但其中部分依赖 Nutrient MCP 服务或固定插件。仓库还提供 scripts/update-readme.sh 和 scripts/validate-skills.sh，分别用于根据技能元数据生成 README 和校验 SKILL.md 格式。
- 同时使用 Claude Code、Codex 和 OpenClaw 的开发团队，希望维护一套可复制或链接到不同助手的共享操作规范。
- 增长或分析人员需要让助手通过 GA4 Data API、Google Ads 或 Google Search Console 执行查询、审计和数据读取。
- 支持与销售运营团队希望通过 Jira、Salesforce、Gong 或 Zendesk 技能检索业务数据，并在文档允许的范围内创建或更新记录。
- 需要把复杂项目拆成依赖任务的工程负责人，可组合
planner、parallel-task与task-orchestrator进行计划和并行执行。 - 处理 PDF 或文档自动化的团队，可参考 Nutrient 相关技能和 MCP 资源来完成 OCR、提取、脱敏、签名或检查。
- 技能作者可以按约定的
SKILL.md结构添加脚本、模板和说明，并使用仓库校验脚本检查格式。
如何安装或部署这个 Agent？
先克隆仓库：
git clone https://github.com/jdrhyne/agent-skills.git ~/agent-skillsClaude Code 可复制单个技能，或在仓库目录中创建符号链接：
cp -r skills/elegant-reports ~/.claude/skills/ln -s $(pwd)/skills/planner ~/.claude/skills/Codex CLI 可复制专用技能和所需通用技能：
cp -r codex/codex ~/.codex/skills/
cp -r codex/gemini ~/.codex/skills/
cp -r codex/command-creator ~/.codex/skills/
cp -r skills/jira ~/.codex/skills/
cp -r prompts/humanizer ~/.codex/skills/也可以链接整个仓库：
ln -s $(pwd) ~/.codex/agent-skillsOpenClaw 使用者需把具体技能路径加入其配置。外部服务技能所需的凭据、CLI 或 API 配置并未在这份总览中统一列出，应检查所选技能自身的文件。
如何使用这个 Agent？
在目标助手中只启用任务所需的目录。Codex 的示例配置为：
[skills]
paths = [
"~/.codex/skills/codex",
"~/.codex/skills/gemini",
"~/.codex/skills/jira"
]OpenClaw 的路径配置示例为：
skills:
paths:
- /path/to/agent-skills/skills/elegant-reports
- /path/to/agent-skills/prompts/frontend-design
- /path/to/agent-skills/clawdbot/todo-tracker配置完成后，在助手中提出与技能描述相符的任务，例如读取 GA4 报告、搜索 Jira 工作项或创建结构化项目计划。技能的第一步调用方式和凭据要求取决于各自的 SKILL.md；仓库总览没有给出一条适用于所有技能的统一执行命令。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 同时提供通用技能、纯提示词、OpenClaw 专用技能和 Codex 专用技能，目录边界清楚。
- 覆盖从分析与工单系统到 PDF 处理和多智能体编排的具体工作流，而不仅是通用提示模板。
- 技能结构允许随
SKILL.md一起分发脚本、模板和资产，并提供 README 生成及格式校验脚本。 - README 表示每个技能都会使用 AgentVerus 扫描提示词注入、数据外泄和隐藏威胁，并公开最新扫描结果。
- 它是技能集合而非独立应用；使用者必须把目录接入现有助手，并自行选择、配置和维护技能。
- 兼容性并不完全一致：README 仅称 79% 可跨三个主要平台使用，另有七项标为 OpenClaw 专用。
- Jira、GA4、Salesforce、Zendesk、Gong、Google Ads 和 Nutrient 等集成会引入各自的账户、网络、权限、API 或 CLI 依赖。
- 总览没有统一记录每项集成的凭据名称、运行时版本、首次调用或失败处理方式，采用前需要逐个审阅技能文件。
task-orchestrator的并行执行依赖 tmux/Codex，无法视为所有平台都能原样运行的通用能力。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
与同作者的 lobster-workflows 相比，本仓库侧重可供智能体解释和执行的技能及提示词；lobster-workflows 面向确定性、可重复的类型化流水线，并强调审批门、状态跟踪和固定流程。若任务需要自由度较高的助手操作，可优先考虑本仓库；若更看重可重复执行和显式流程控制，README 建议考虑 Lobster 工作流。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
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FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
发布工作流采用只读仓库权限、精确提交绑定、无持久化检出凭据、固定版本工具、预览阶段和人工确认门，并以 0600 权限创建和最终删除临时令牌配置；TODO 测试也覆盖删除确认、锁、原子写入、备份及默认关闭的心跳。扣分在于这些强控制主要覆盖十个发布包和一个 TODO 工具，无法证明仓库中全部 API、抓取、自动更新及 CRM 写入技能都遵守同等的最小权限、确认和恢复规则；README 对各技能的数据去向、保留期及外部副作用仅有简短描述。作者、仓库、路径和提交来源明确，但发布者身份未经企业注册表验证，且 AgentVerus 扫描结论及实时结果未包含在给定材料中，不能视为独立证明。
README 的目录、平台定位和发布批次与工作流基本一致；发布验证测试覆盖清单漂移、重复键、路径、版本、门控和秘密输出，TODO 与 Munger 合约测试覆盖多种错误和边界情况。依赖方面，发布链固定 Python、Node、PyYAML 和 ClawHub 版本，优于普通项目。扣分是未提供实际运行结果，elegant-reports 仅展示 npm ci/npm test 而未展示锁文件或测试内容，并且大多数技能的依赖可用性、重试策略和用户可见故障消息未在材料中逐项证明。
材料清楚区分通用技能、纯提示、OpenClaw 专用和 Codex 专用内容，并为 OpenClaw、Claude Code、Codex 和手动安装提供场景化说明，因此受众与使用场景充分。Munger 合约显示精确触发、有限历史访问和调度边界，发布流程也限制为固定十包。扣分是这些细粒度边界仅对少数技能有证据，79% 跨平台兼容声明所依据的完整矩阵未提供，且 API、浏览器、CLI 与凭据等环境要求没有在仓库级说明中逐项列出。
仓库具有清晰的 skills、prompts、clawdbot、codex 分层、结构示例、生成表格和完整的多平台安装步骤；MIT 正文与元数据一致，许可处理充分。版本化发布命令和变更摘要为十个包提供稳定身份，Clawdbot 更名也有说明。扣分是没有给出完整 FAQ、集中式已知限制或仓库级 changelog；许多示例停留在安装层面；维护责任仅由作者署名、贡献入口和发布 owner 暗示，未说明支持渠道、响应承诺、弃用周期或长期维护政策。
技能目录覆盖分析、文档、规划、CRM、广告、报告和编排等具体工作流，README 的分类、描述和复制式安装命令具有实际可用性；结构化技能与纯提示的区分也能减少选型摩擦。扣分是材料没有展示多数技能的代表性产出、端到端案例或质量比较，也没有量化时间、令牌、API 配额、云服务费用及维护成本；仅个别变更摘要提到配额或积分确认，因此成本收益只能得到有限支持。
发布路径、版本、owner、提交和命令均可追到工作流，多个测试文件对发布安全合约、TODO 状态行为和 Munger 证据边界形成源码层交叉印证；测试还明确区分观察、推断、证据、反证与置信度。扣分是给定材料未包含被测试的主要脚本、各 SKILL.md、兼容性矩阵、依赖锁文件或扫描报告，因此无法逐项核对全部仓库声明；README 的 79% 兼容率和“每个技能均已扫描”仍主要是项目自述。
- 不要把 README 中的 AgentVerus 徽章或“每个技能均已扫描”视为本次评估已验证的安全结论；给定材料不含扫描报告。
- 安装前逐个审查目标 SKILL.md、辅助脚本、依赖锁文件、所需凭据范围以及网络数据去向，尤其是自动更新、画廊抓取、CRM、广告和文档上传技能。
- 发布流程只覆盖固定十个 ClawHub 包，不能据此推断仓库内其他技能具有相同的确认门、版本固定、秘密处理或回滚保障。
- 外部写入或付费操作应先在只读、预览或沙箱模式验证，并为 Jira、Salesforce、Zendesk、Google Ads、Nudocs 等操作建立资源级确认和恢复方案。
常见问题
使用这些技能需要付费吗？
所有技能都能在 Codex 和 Claude Code 中直接使用吗？
COMPATIBILITY.md 和目标技能文件。是否必须运行 MCP 服务器？
这些技能会访问哪些敏感系统？
SKILL.md、脚本和外部调用。仓库是否提供统一的故障恢复机制？
task-orchestrator 明确提到自愈心跳监控，context-recovery 处理上下文缺失，但其他集成的错误和重试行为需查看各技能实现。