skillkit

skillkit

AI エージェントのスキル向けツールボックスです。 SKILL.md スキルのひな形作成、Lint、パッケージ化、インストールができ、組み込みの Model Context Protocol サーバー でスキルライブラリ全体を Claude Code、Cursor、あらゆる MCP クライアントに提供できます。

コミュニティによる監査で、公開されている SKILL.md ファイルの圧倒的多数に少なくとも 1 つの「スキルの問題」があり、その多くで秘密情報が漏えいしていることが判明しました。skillkit は、それらが公開される前に検出します。

詳細なドキュメント： 使用ガイド — Lint ルールのリファレンス、MCP のパターン、CI の使い方 · アーキテクチャ · コントリビューション · 変更履歴 · セキュリティ

機能

• new — 仕様に準拠したスキルフォルダーを 1 つのコマンドで作成します
• lint — Agent Skills の仕様に加えて、セキュリティ上の問題も検証します： 漏えいした API キー、曖昧な説明、過大な本文、フォルダー名の誤りなど （0～100 のスコアと評価を付けます）
• pack — スキル対応プラットフォームにアップロードできるよう、スキルを zip にまとめます
• install — フォルダーまたは任意の git URL から ~/.claude/skills（または任意のディレクトリ）にインストールします
• list / remove — インストール済みのスキルライブラリを管理します
• mcp — 依存関係ゼロの MCP サーバー（stdio、JSON-RPC 2.0）を起動し、 あらゆるクライアントに list_skills、read_skill、lint_skill ツールを公開します
• 依存関係ゼロ — Python 標準ライブラリのみで動作します
• 76 件のテスト、Python 3.10 → 3.12 で CI を実施

クイックスタート

# run without installing (uvx — pulls from PyPI on demand)
uvx --from skillkit-cli skillkit lint ./skills

# or install (installs the `skillkit` command)
pipx install skillkit-cli

# ...or from source
git clone https://github.com/furkan708/skillkit.git
cd skillkit && pip install .

# 1. create a skill
skillkit new commit-writer -d "Writes conventional commit messages from staged diffs. Use when the user asks to commit changes."

# 2. lint it (spec + security + quality)
skillkit lint commit-writer
# ✓ no issues found
# score: 100/100 (grade A) · 0 errors · 0 warnings · 0 notes

# 3. pack it for upload
skillkit pack commit-writer        # → commit-writer.zip

# 4. install it for Claude Code
skillkit install ./commit-writer   # → ~/.claude/skills/commit-writer

MCP 経由でスキルを提供する

skillkit を、Claude Code、Cursor、Windsurf など、あらゆる MCP 対応エージェントの設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "skillkit": { "command": "skillkit", "args": ["mcp"] }
  }
}

これで、エージェントは必要に応じて、インストール済みのすべてのスキルを検出して読み込めます：

ツール	機能
list_skills	インストール済みスキルの名前と説明を表示します
read_skill	1 つのスキルの SKILL.md の指示全体を読み込みます
lint_skill	スキルを検証し、品質スコアを取得します

lint で検出できる項目

ルール	重大度	チェック内容
SEC001	error	秘密情報の漏えい：GitHub/AWS/OpenAI/Slack のトークン、秘密鍵、ハードコードされた認証情報
SKILL001	error	無効な name：文字種、長さ ≤ 64、予約語（anthropic、claude）
SKILL002	error	name とフォルダー名が一致しない
SKILL003	error	description が 1,024 文字を超えている
SKILL009	error	metadata が文字列から文字列へのマップではない
SKILL004	warn	曖昧な説明（実行のきっかけにはなりません — 何を、いつ行うかを記述してください）
SKILL005	warn	本文が約 500 行を超えている（詳細は references/ に移動してください）
SKILL007	warn	フォルダー名の誤り：script/、reference/、docs/ など
SKILL006	· info	本文が非常に簡素 — 手順と例を追加してください
SKILL008	· info	未知の frontmatter フィールド

実行するたびに 0～100 のスコアと文字による評価が表示されるため、スキルを公開できる状態かどうかがわかります。

CLI リファレンス

skillkit new <name> -d <description> [--dir DIR]   scaffold a skill
skillkit lint <path> [--json] [--strict]           validate a skill
skillkit pack <path> [-o FILE.zip]                 zip for upload
skillkit install <path|git-url> [--agent claude|project] [--dir DIR]
skillkit list [--agent ...] [--dir DIR] [--json]   show installed skills
skillkit remove <name> [--dir DIR]                 uninstall a skill
skillkit mcp [--dir DIR]                           serve skills over MCP

オープンな Agent Skills 仕様 を基盤としており、Claude、OpenAI Codex、GitHub Copilot など、40 以上のプラットフォームでサポートされている同じフォーマットを使用します。

テスト

pip install pytest
pytest -v

プロジェクト構成

skillkit/
├── skillkit/
│   ├── frontmatter.py   # minimal YAML frontmatter parser
│   ├── model.py         # skill loading (Agent Skills spec)
│   ├── linter.py        # rules, security smells, 0-100 score
│   ├── scaffold.py      # new + pack
│   ├── installer.py     # install / list / remove (folder or git)
│   ├── mcp_server.py    # zero-dependency MCP stdio server
│   └── cli.py           # command-line interface
└── tests/

ロードマップ

• skillkit search — コミュニティのスキルレジストリを検索します
• インストール先の追加（標準化に合わせて Codex、Copilot CLI のパスに対応）
• skillkit doctor — プロンプトインジェクションのヒューリスティック (計画中。まだ実装されていません)

ライセンス

MIT — 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。