ktaroabobon find-skills
依頼に合うスキルを探し、中身を確かめてから提案する。インストールはユーザーが選んでから。
原則
近いところから探し、見つけたものは中身を読んでから薦める。
遠くのエコシステムを先に探すと、既に手元にあるものを二重に入れる。検索結果の名前と説明だけで薦めると、中身が薄いスキルを掴む。
引数
<query>: 探したい内容。省略時は会話から、依頼の領域(React / テスト / デプロイ / PR レビュー ...)と具体的な作業を読み取る
Step 1: 手元を見る
gh skill list # Claude Code / Codex などにインストール済みのスキル一覧
Claude Code では、この会話に載っているスキル一覧も手元の一部。Codex では $skill-installer で openai/skills の curated スキルを入れられる。該当があればここで終わり — そのスキルを使うか、使い方を案内する。
Step 2: このリポジトリを見る
ktaroabobon/agent-skills は自分用のスキル置き場。README の Skills 表に該当があれば:
gh skill install ktaroabobon/agent-skills <name> --agent claude-code --scope user
Step 3: エコシステムを探す
gh skill search <query> --limit 10 # GitHub 全体の SKILL.md を name / description で検索
gh skill search <query> --owner anthropics # 提供元を絞る(anthropics / openai / vercel-labs など)
gh skill search <query> --json skillName,repo,stars,description # star 数つきで一覧
GH_PAGER=cat gh skill preview <owner/repo> <name> # インストールせずに中身を読む
語を変えて 2〜3 回試す(「deploy」→「deployment」「ci-cd」、「review」→「pr review」「code review」)。
skills.sh(npx skills)のエコシステムは、ユーザーが明示的に望んだときだけ使う(npm からのダウンロードが発生する):
npx skills find <query> # skills.sh を検索
npx skills add <owner/repo> --skill <name> # インストール
主な提供元の目安: anthropics/skills(文書処理・フロントエンド)、openai/skills(Codex 向け curated)、vercel-labs/agent-skills(React / Next.js / Web デザイン)。
Step 4: 薦める前に確かめる
検索結果だけで薦めない。次を見る:
| 観点 | 見方 |
|---|---|
| 中身 | gh skill preview で SKILL.md を読む。手順が具体的か、自分の環境(Claude Code / Codex)で動く前提か、依存ツールは何か |
| 提供元 | 公式・既知の組織(anthropics / openai / vercel-labs / microsoft)か、個人か |
| 利用実績 | リポジトリの star 数、skills.sh のインストール数。実績が乏しいものは中身の確認を厚くする |
| 更新 | 最終更新が古くないか。依存するツールのバージョンが今と合うか |
Step 5: 提示する
候補ごとに: 名前と何をするか / 提供元と利用実績 / インストールコマンド / 中身を見るリンク。インストールはユーザーが選んでから実行する。
見つからなかったときは、その旨と、直接手伝えることを伝える。繰り返し発生する作業なら、skill-creator で自作する道を示す(このリポジトリに足せば全リポジトリで使える)。
やらないこと
- ユーザーの確認なしにインストールしない
- 名前と説明だけで薦めない
npx skillsをユーザーの希望なしに走らせない
完了時に返すもの
- 探した場所(手元 / このリポジトリ / GitHub / skills.sh)と使ったクエリ
- 候補(無ければ「該当なし」)と、それぞれの確認結果
- 次の一手(使う / 入れる / 自作する)