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skills-vote

skills-vote

github.com/memtensorAgent 工作流306598 次安装12 周前更新
代码仓库

关于 skills-vote

用于在任务前发现外部 Skill、任务完成后反馈实际用途的 Skill。它会检查运行前提，并提供基于任务描述推荐 Skill 的结构化请求格式。

主要功能

  1. 01检查 API Key 和 uv 前提
  2. 02改写任务描述以发现 Skill
  3. 03指定支持的 Agent 客户端及版本
  4. 04设置 Skill 下载目录

适用场景

  1. 01在任务开始前查找相关外部 Skill
  2. 02任务完成后反馈有用的 Skill

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/memtensor/skills-vote --skill skills-vote

安装后在 Claude Code 中输入/skills-vote确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

.gitignore
docs/
feedback_guide.md
scripts/
check_api_key.ps1
check_api_key.sh
download.py
feedback.py
models.py
prompt.py
recommend.py
utils.py

详细介绍

技能发现与反馈

请先只阅读此文件。除非此文件或脚本输出明确要求，否则不要阅读此技能中的 scripts/ 或任何其他文件。

在以下两个时机使用此技能：

  • 在你为当前任务获取或调用外部技能之前。
  • 任务基本完成后，报告实际有用的技能。

如果你完全不考虑使用任何外部技能，请跳过此技能。

此文件中提到的所有路径均相对于此技能的根目录。运行此处的任何命令前，请先 cd 到此根目录。

前置条件

使用此技能前，请确保：

  • 环境中已设置 SKILLS_VOTE_API_KEY
  • 已安装 uv，且可通过 PATH 找到
  • 运行环境可通过 uv run 执行本地脚本
  • 如果因仓库为私有或受到速率限制而导致 GitHub 阻止下载技能，之后可能需要 GITHUB_TOKEN 或 GH_TOKEN
  1. 确认已设置 SKILLS_VOTE_API_KEY：
    • macOS 或 Linux：bash scripts/check_api_key.sh
    • Windows PowerShell：powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/check_api_key.ps1
  2. 验证是否已安装 uv：uv -V
  3. 如果缺少 uv，请从官方文档安装。
    • macOS 或 Linux：
      • 如果有 curl，运行 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
      • 否则运行 wget -qOhttps://astral.sh/uv/install.sh | sh
    • Windows PowerShell：powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  4. 再次验证：uv -V

推荐

请求架构

recommend.py 接受一个包含以下字段的 JSON 对象：

query（str）：对用户任务进行独立、明确且针对检索优化的描述。改写原始请求，以提升其清晰度、具体性，以及对搜索、检索或下游规划的实用性。在适当情况下，可纳入与完成任务直接相关的合理隐含约束、可能的子步骤、辅助任务或候选方案。优先扩展那些能让任务更容易检索或执行的内容，但避免加入依据不足的假设、无关细节或过多冗长内容。例如，如果原始查询是“制作视频”，改写后的查询可以扩展为更完整的任务，例如规划内容、确定受众、撰写脚本、准备幻灯片、设计图表或视觉素材、考虑 Manim 等动画工具、录制旁白、剪辑最终视频，以及排练演示。

  • client_name（Literal["codex", "codex-app", "claude-code", "cursor", "gemini-cli", "openclaw-cli", "opencode"] | None = None）：此 Agent 的名称。如果未知、未经核实或不在列表中，请省略此字段或返回 null。
  • client_version（str | None = None）：此 Agent 的版本。优先使用客户端本身报告的准确版本字符串。如果未知或未经核实，请省略此字段或返回 null。
  • download_dir（str = ".skills_vote/"）：用于下载推荐技能的目录。相对路径以当前工作目录为基准解析。此路径必须可由当前运行环境写入。
示例

发送请求前，请尽可能从可执行文件或 CLI 中确定 client_name 和 client_version。如果没有可用于提取版本的命令，且无法从环境中获取版本（例如某些桌面应用），请省略这些字段。

client_nameclient_versioncommandoutput
openclaw-cli2026.3.24openclaw -vOpenClaw 2026.3.24 (cff6dc9)
codex0.117.0codex -Vcodex-cli 0.117.0
codex-app26.325.21221N/AN/A
claude-code2.1.85claude -v2.1.85 (Claude Code)
cursor2.6.13cursor -v2.6.13
gemini-cli0.35.1gemini -v0.35.1
opencode1.3.0opencode -v1.3.0

接下来，通过 stdin 和 EOF 向 recommend.py 运行一次，且只传入一个 JSON 对象。不要在 JSON 周围传入文字、多个 JSON 对象或额外的 shell 标志。

recommend.py 从开始到结束可能需要约 5 分钟。必须等待它完全运行结束后才能进行其他操作。如果需要查看进度，请持续关注 stdout，直到命令结束。

uv run -qq scripts/recommend.py <<'EOF'
{
  "query": "Add integration tests for a FastAPI skill recommendation flow, mock the gateway, and verify the returned skills and feedback flow.",
  "client_name": "codex",
  "client_version": "0.117.0",
  "download_dir": ".skills_vote/"
}
EOF

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