{ "markdown": "# SkillDeck\n\n

\n \"SkillDeck\n

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\n 中文 ·\n English ·\n 官网 ·\n 快速开始 ·\n GitHub\n

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\n 把散落在本机的 Agent Skills，变成模型看得见、用得上、也分享得出去的能力牌组。
\n Adapter for runtimes, MCP dynamic discovery, and share artifacts generated through agent conversation.\n

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\n \"Runtime\n \"Package\n \"License\n \"MCP\n \"Skill\n \"Share\n \"OpenAI\n \"Claude\n

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\n \"SkillDeck:\n

\n\n**SkillDeck** 是本地 Agent Skill 的适配、激活与分享工具。\n\n它解决三个很具体的场景：\n\n| 场景 | 为什么需要它 | SkillDeck 做什么 |\n| --- | --- | --- |\n| 我有一组 Skill，想通过工具的方式接入 OpenAI Agent SDK。 | OpenAI 已把 `SKILL.md` 定义成可复用工作流，Agents SDK 也支持 local skills，但手写 schema、handler 和 stable id 很繁琐。 | **Adapter** 扫描、解析、校验 `SKILL.md`，生成 provider-neutral tools 和 runtime handlers，让同一套 Skills 可以接入不同 Agent runtime。 |\n| 我有一组 Skill，想接到 Claude Code、Cursor 或其他 MCP host。 | 只给 `list_skills` / `read_skill` 不够，模型不一定知道复杂任务要先查本地 Skills。 | **MCP + Skill Activation** 把 Skills 暴露成 tools/resources，并通过 `compact` / `guided` / `active` 三种模式，让模型在任务里自己发现、搜索和加载 Skill。 |\n| 我有一组 Skill，想发给同事、同行或社交平台看。 | 私有 Skill 往往含本地路径、secret、私有 URL；只发截图又无法搜索、下钻和复用。 | **Share** 通过 MCP 让 agent 生成完整分享页和双图，默认脱敏，可搜索、可下钻、可审阅再接入。 |\n\n背景参考：[OpenAI Skills guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-skills)、[Skills in ChatGPT](https://help.openai.com/articles/20001066)、[Agents SDK tools](https://openai.github.io/openai-agents-js/guides/tools/)、[openai-agents-python #2906](https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/2906)。\n\n对应到产品能力，它做三件事：\n\n| 主线 | 作用 | 结果 |\n| --- | --- | --- |\n| **Adapter** | 扫描、解析、校验本地 `SKILL.md`，生成 stable id、provider-neutral tools 和 runtime handlers。 | 同一套 Skills 可接 OpenAI、Anthropic、OpenAI Agents SDK、本地 runtime。 |\n| **MCP** | 把 Skills 暴露成 MCP tools/resources，并通过 Skill Activation 帮模型动态发现。 | 模型可以通过 `skill_guide`、`use_skill_*`、`search_skills`、`read_skill` 加载 Skill。 |\n| **Share** | 你和 agent 说“帮我分享这套 Skills”，agent 通过 MCP 生成静态分享页和双图，默认脱敏。 | 适合朋友圈、小红书和同行交流，不暴露本地路径、secret 和私有 URL。 |\n\n它不是公开 marketplace，也不是远程托管服务。用户的 Skill 目录仍然在本机。\n\n## Skill Activation\n\n默认的 `list_skills` / `read_skill` 能读 Skill，但模型不一定会主动调用。SkillDeck 增加三种模式，让模型更容易发现并加载本地 Skill。\n\n| 模式 | 暴露内容 | 模型怎么发现 Skill | 适合场景 | 代价 |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| `compact` | `list_skills`、`search_skills`、`get_skill_info`、`read_skill`、resources | 模型需要主动搜索或列目录 | 兼容旧行为、Skill 很多、工具列表要短 | 自动发现能力弱 |\n| `guided` | `compact` + `skill_guide` + MCP instructions | 模型看到 `skill_guide` 后获得使用指南 | 想提高发现概率，但不想每个 Skill 都变 tool | 仍依赖模型调用向导 |\n| `active` | `guided` + 最多 N 个 `use_skill__` | 模型在 `tools/list` 阶段直接看到常用 Skill | 想最大化自动发现效果 | 工具数量增加 |\n\n示例：\n\n```bash\nnpx -y skill-deck mcp serve \\\n --skills ~/.skills\n```\n\n## 安装\n\n安装：\n\n```bash\nnpm install skill-deck\n```\n\n## MCP 三步接入\n\n第一步，选择一种 Skill Activation 模式安装 MCP。推荐先用默认 `active`：\n\n三种命令的 MCP server 名都叫 `skill-deck`；切换模式时更新同名 server 即可。\n\n```bash\n# active：默认模式，常用 Skill 会直接出现在 tools/list\nclaude mcp add skill-deck \\\n -- npx -y skill-deck mcp serve \\\n --skills ~/.codex/skills\n```\n\n```bash\n# guided：暴露 skill_guide，让模型先看分组和推荐入口\nclaude mcp add skill-deck \\\n -- npx -y skill-deck mcp serve \\\n --skills ~/.codex/skills \\\n --skill-mode guided\n```\n\n```bash\n# compact：只暴露 list/search/info/read/resources，工具列表最短\nclaude mcp add skill-deck \\\n -- npx -y skill-deck mcp serve \\\n --skills ~/.codex/skills \\\n --skill-mode compact\n```\n\nCodex / 其他 MCP host 使用同一组 stdio 参数；如需切换模式，在 `args` 中追加 `--skill-mode` 和对应值：\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"skill-deck\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\n \"-y\",\n \"skill-deck\",\n \"mcp\",\n \"serve\",\n \"--skills\",\n \"~/.codex/skills\"\n ]\n }\n }\n}\n```\n\n第二步，在 Claude / Codex 中确认 `skill-deck` 已连接。Claude Code 里输入：\n\n```text\n/mcp\n```\n\n第三步，直接对 agent 说：\n\n```text\n请使用 SkillDeck MCP 的 generate_skill_share 工具，为当前已加载的 ~/.codex/skills 生成一套可以分享给同行看的 Skill 工作流分享物。\n```\n\n需要指定输出目录时，再追加：\n\n```text\n输出到 ~/skilldeck-shares/codex-skills-share，注意脱敏，并在完成后告诉我 index.html、cover.png、detail.png 和 manifest.json 的路径。\n```\n\n## Share\n\n分享不是让你手写配置，也不是把私有 Skill 扔到公开市场。你只需要和 agent 对话：\n\n```text\n帮我把 ~/.skills 这套 Skills 做成一个可以发给同行看的分享页和两张分享图，注意脱敏。\n```\n\nagent 会通过 SkillDeck 的 MCP Share 接口生成：\n\n```text\nshare/\n index.html\n cover.png\n detail.png\n```\n\n`index.html` 是完整介绍页，支持搜索和下钻到 Skill 详情；`cover.png` 适合传播，`detail.png` 适合给同行看技术细节。默认会移除本地路径、secret 和私有 URL，reference 只展示路径，不读取文件内容。\n\n实际生成效果：\n\n

\n \"SkillDeck\n \"SkillDeck\n

\n\n## 全量能力\n\n- Skill Activation：`compact` / `guided` / `active`。\n- `skill_guide` 和 `use_skill_*`。\n- 搜索排序、分页、字段裁剪。\n- Catalog/resources。\n- watcher。\n- symlink 显式支持。\n- Share HTML + 双图。\n- docs-site 右上角搜索。\n- npm 包：`skill-deck`。\n- MCP Registry：`server.json` + npm/stdio 元数据。\n- MCP Streamable HTTP transport。\n\n## 文档\n\n- [快速开始](packages/docs/quickstart.zh.md)\n- [Agent SDK 接入](packages/docs/agents.zh.md)\n- [MCP 接入](packages/docs/mcp.zh.md)\n\n更完整的在线文档见 [skill.counterxing.top](https://skill.counterxing.top)。\n\n## License\n\n[MIT](LICENSE)\n", "bytes": 6346, "sha": "cd945fb746f8792500e58640786b342410c8153bbfdbf31ef47a0dc70e9fe8d3", "repo_slug": "xingbofeng/skill-deck", "fonte": "repo", "truncated": false, "api": "https://agentalog.com/api/listings/mcp_io_github_xingbofeng_skill_deck_c1faa519/readme" }