开放 Agent Skills 规范 · 装在任何兼容的 Agent 上

让 Agent 做事,有章法。

13 个开源 Skill,把研究、产品决策、内容生产和系统维护的老练做法,写成 Agent 能执行的流程:步骤明确,节点可查,交付有格式。Claude Code 能用,任何认 Agent Skills 规范的客户端都能用。

  • 13精选 Skill,各管一摊
  • 91条路由测试用例
  • 规范 ↗Agent Skills 开放标准
  • 权限 ↗每个 Skill 的能力清单

拿真实任务来试,
交回去的东西经得起审。

每条主线都写清楚四件事:读什么材料,什么时候向你确认,按什么标准自查,做到哪一步必须停。

01

深度研究

Deep Research

先圈定问题和范围,再做多源检索、登记出处、核对引用。报告给结论、给依据,也写明白哪些地方靠不住。

使用 deep-research 比较三种适合客服团队的 RAG 架构
你给

一个待定的决策,加上范围和限制

交付

带引用的简报或完整报告

读它的 SKILL.md ↗
02

决策拷问

Product Manager

grill-me-to-doc 先读你手头的材料,每轮只逼你定一件事,给推荐也给理由。中途断了能接着来;文档过了完整性门槛才输出 PRODUCT-DOC,批准这一步永远留给你。

使用 product-manager 的 grill-me-to-doc 模式梳理 AI 招聘产品
你给

一个还没想清楚的产品想法

交付

PRODUCT-DOC 和全程决策记录

读它的 SKILL.md ↗
03

演示文稿

Deck Studio

不上来就排版。先把故事线定死,再逐页写 brief、套注册版式、出视觉稿,最后逐页自检画面。

使用 deck-studio 把这份季度复盘做成咨询风 PPT
你给

零散材料、听众是谁、要说服什么

交付

内容结构和视觉成品

读它的 SKILL.md ↗
04

公众号流水线

WeChat Article Writer

文章、配图提示词、微信安全的内联 HTML,可以分步跑也可以一次跑通。提示词不等于成图,发布永远由你按键。

使用 wechat-article-writer full-pipeline 处理这些笔记
你给

笔记、提纲或已有素材

交付

正文、配图清单与 HTML

读它的 SKILL.md ↗

先装一个,
这周就用上。

别一次装 13 个。挑一个这周用得着的,脚本只把它复制进跨客户端通用的 .agents/skills 目录。

完整安装说明 ↗
终端
git clone --depth 1 https://github.com/staruhub/ClaudeSkills.git
cd ClaudeSkills
python3 scripts/install_skill.py deep-research

已安装到 ~/.agents/skills/deep-research

第一次这样说 使用 deep-research 对比三个方案,给管理层写一份带引用的决策简报

想换别的:deep-research 改成 product-managerdeck-studiowechat-article-writer

只装到当前项目:加上 --project。用 python3 scripts/install_skill.py --list 查看全部短名。

其他客户端:Claude Code 用 --client claude-code 走原生目录;别的客户端怎么发现和调用,由宿主 Agent 自己定。

先看成品,
再决定装不装。

仓库里的真实产物证明它能做出什么;每项验证,只认自己查过的范围。

05

研究报告模板 ↗

Deep Research 交报告前必须填满的骨架:结论、引用、取舍、局限,一项都不能空。

06

PRODUCT-DOC 模板 ↗

Product Manager 的交付格式:定了的决策、没定的问题、批准的边界,全部留痕。

结构门禁 ↗

已检查 13 个精选 Skill 的目录与结构合同。

边界 不等于 13 个都跑过真实业务 E2E。

路由用例定义 ↗

已检查 10 个 Skill、91 条 schema 与冲突用例。

边界 不等于大模型真实执行时的路由准确率。

Deck 产物 ↗

已检查 生成器、渲染页、量表、分数与已知问题。

边界 不等于独立第三方认证。

能力矩阵 ↗

已检查 逐项列出读写、联网、命令、凭证和删除能力。

边界 不能替代你自己的组织策略审查。

自己重跑仓库门禁
python3 scripts/validate.py && python3 scripts/run_routing_evals.py && python3 scripts/validate_site.py

装之前先看清

它能动你哪些东西,
先写在明面上。

Skill 会读文件,也可能跑脚本。安全说明分开讲两件事:仓库脚本自己会做什么,宿主 Agent 可能再向你申请什么。13 个 Skill,每个都有权限清单。

  • deep-research读取 · 写入 · 联网 · 命令
  • security-audit读取 · 写入 · 命令
  • c-drive-cleaner读取 · 删除*

* 有护栏:每一次删除,都要你亲手确认。

13 个 Skill,
每个都占得住一个位置。

四条主线之外,还有编程、安全、架构、Three.js、PDF、销售和 AI 产品方法各一件。半成品一律待在 lab,不进这份名单。

装之前,
把丑话说在前面。

这和收藏一堆 prompt 有什么区别?

prompt 用完就散。这里每个 Skill 是一个带版本的目录:SKILL.md 打底,需要时还有参考、脚本、schema 和失败用例。

测试全过,等于实际效果好吗?

不等于。四条主线有确定性契约测试,Deck 还过了真实 Chrome 渲染和 PPTX 组装;但模型发挥、生图服务、微信发布,都得你自己再验。

装了但 Agent 没认出来,怎么办?

先确认客户端会扫 .agents/skills,不扫就用它的原生目录。安装脚本会去掉仓库前缀,Geek-skills-deck-studio 装完就叫 deck-studio

想贡献一个,从哪开始?

先提 issue。新 Skill 在 lab/ 里长大,过了质量门禁和权限披露,才进精选名单。

用出了问题,或者做出了新东西?

提个 issue,带上脱敏的输入、输出和复现步骤;新 Skill 从 lab/ 开始。