github-to-skills

GitHub からスキルを作成

このスキルは、GitHub リポジトリを完全に機能する AI スキルに自動変換します。

主な機能

1. 分析：リポジトリのメタデータ（説明、README、最新のコミットハッシュ）を取得します。
2. ひな形の作成：標準化されたスキルのディレクトリ構造を作成します。
3. メタデータの注入：将来の自動管理に備え、追跡元、バージョン、ハッシュを含む拡張フロントマターを使って SKILL.md を生成します。
4. ラッパーの生成：ツールと連携するための scripts/wrapper.py（または同様のファイル）を作成します。

使用方法

起動方法：/GitHub-to-skills <github_url> または「このリポジトリをスキルにパッケージ化して：」

必須のメタデータスキーマ

このファクトリーで作成するすべてのスキルには、SKILL.md に以下の拡張 YAML フロントマターを必ず含めてください。これは、後で skill-manager を機能させるために不可欠です。

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name: <kebab-case-repo-name>
description: <concise-description-for-agent-triggering>
# EXTENDED METADATA (MANDATORY)
github_url: <original-repo-url>
github_hash: <latest-commit-hash-at-time-of-creation>
version: <tag-or-0.1.0>
created_at: <ISO-8601-date>
entry_point: scripts/wrapper.py # or main script
dependencies: # List main dependencies if known, e.g., ["yt-dlp", "ffmpeg"]
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ワークフロー

1. 情報の取得：エージェントはまず scripts/fetch_github_info.py を実行し、リポジトリから生データを取得します。
2. 計画：エージェントは README を分析し、ツールの呼び出し方法（CLI 引数、Python API など）を把握します。
3. 生成：エージェントは skill-creator のパターンを使って SKILL.md とラッパースクリプトを作成し、拡張メタデータが含まれていることを確認します。
4. 検証：コミットハッシュが正しく取得されたことを確認します。

リソース

• scripts/fetch_github_info.py：リポジトリの詳細（README、ハッシュ、タグ）をスクレイピングまたは API 経由で取得するユーティリティです。
• scripts/create_github_skill.py：フォルダーのひな形を作成し、初期ファイルを書き込むオーケストレーターです。

生成されるスキルのベストプラクティス

• 分離：可能であれば、生成されるスキルが独自の依存関係をインストールするようにします（例：venv 内、または uv／pip 経由）。難しい場合は、依存関係を明確に記載します。
• 段階的な情報開示：リポジトリ全体をスキルに含めないでください。必要なラッパーコードのみを含め、詳細を調べる場合は元のリポジトリを参照します。
• 冪等性：github_hash フィールドを使うことで、将来の skill-manager は if remote_hash != local_hash を確認し、更新を開始できます。