How do I install the Lora Tooling skill?

Run npx skillmds@latest add lora-sys/lora-tooling in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Lora Tooling safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Lora Tooling?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Lora Tooling free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Lora Tooling?

lora-sys (@lora-sys) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Lora Tooling by lora-sys — Agent Skill

Name: Lora Tooling
Author: lora-sys

Lora Tooling

本机系统专用安装指南：装新 skill 到 canonical store、装 MCP、装模型、装运行时工具、跨 CLI 同步 skill 更新。触发词：安装、装到哪、skill 路径、模型放哪、MCP 配置、webbridge、推 GitHub、push skill、sync skill、全局更新、统一更新、canonical store、pi 兼容、quick_validate。**不**回答：写代码、改 skill 内容、调试其它工具——那是各自 skill 的事。

lora-sys 312995e 9 files · 13.3 KB Updated Sep 17, 2026

File contents

系统安装指南

本机所有 coding CLI 的 skills 都已 symlink 到同一个 canonical store：只改这里，其它 CLI 自动生效。

关键规则

Canonical skill store 是 /data/lora/ai/skills/，只改这一个目录。所有 CLI（codex / claude / gemini / qwen / pi / opencode）都通过 symlink 读它。
数据盘 /data/lora/ 是只读 Btrfs 快照，不能直接写；要写到 /home/lora/ 下的可写子目录（.codex/、.gemini/、.qwen/、.pi/、.cache/、.cargo/、.bun/、.npm/、.kimi-webbridge/）。
各 CLI 的 skills 目录都是 symlink，删 symlink 不影响 canonical store；要看真实路径必须 readlink。
pi 兼容：每个 skill 必须有 skills/ 子目录（可以为空），否则 pi 加载报 "Cannot find module"。
改完 SKILL.md 跑 python3 ~/.agents/skills/.system/skill-creator/scripts/quick_validate.py <skill-path> 确认 frontmatter 合规；还要用对应 CLI 跑一下首屏（codex 启动 / pi -p "echo ok"）确认 skill 真的被加载。

协作

装新 skill 时，写完后交给对应 skill 的 owner 自检（teaching-html-story-deck/scripts/validate_deck.py 之类）再发布。
装 MCP 后重启对应 CLI 生效；.mcp.json 是 Claude Code 读、mcpServers 字段是 Claude 专属。
改本 skill 自己（SKILL.md / references/）后跑 quick_validate，并 pi -p "echo ok" 确认没踩坏 pi 加载。
跨 CLI 同步更新：所有 coding CLI 的 skills 都从 canonical store 读；改完一个 skill 后，确认该 skill 已被同步到 git repo（canonical repo: lora-sys/skills）并 push 出去，再保证 ~/.agents/skills/（= /data/lora/ai/skills/）的内容与 repo 一致。任何 CLI 启动时重新读 symlink 目标即可生效。
带 handoff 的 skill 同步规则：当一个 skill 的 SKILL.md 描述里出现 "automatically hand off" / "自动调用" / "after producing" 之类的自动级联触发语时，把该 skill 从 canonical store 同步到 git repo 之前，必须用 quick_validate.py 验证 frontmatter，并确认它的下游 skill（如 html-stable-publish）也已经在同一个 repo 的 skills/ 目录里——否则自动链路在其它机器上会断。

Out of scope

写代码、调 bug、改具体 skill 的内容——用各自 skill。
装系统包（apt / brew / pacman）——用系统包管理器，不在本 skill 范围。
解释某个 skill 做什么——读那个 skill 自己的 SKILL.md。
跨机器同步 / 容器化部署——本 skill 只管单机。

文件

references/skill-store-layout.md: 各 CLI 软链接目标 + /data/lora/ai/ 真实布局（运行 readlink 自查，不要硬编码路径）。
references/install-skill.md: 装一个新 skill 到 canonical store 的完整步骤。
references/install-mcp.md: 全局 MCP（.mcp.json）与 Claude 专属 MCP。
references/install-model.md: Ollama / LM Studio / HuggingFace。
references/install-tool.md: 运行时（bun / node / python）+ 包缓存（.cargo / .local/bin）。
scripts/install-skill.sh: 装一个新 skill 到 canonical store 的可重入脚本（带 --dry-run）。

---name: lora-toolingdescription: 本机系统专用安装指南：装新 skill 到 canonical store、装 MCP、装模型、装运行时工具、跨 CLI 同步 skill 更新。触发词：安装、装到哪、skill 路径、模型放哪、MCP 配置、webbridge、推 GitHub、push skill、sync skill、全局更新、统一更新、canonical store、pi 兼容、quick_validate。**不**回答：写代码、改 skill 内容、调试其它工具——那是各自 skill 的事。---# 系统安装指南本机所有 coding CLI 的 skills 都已 symlink 到同一个 canonical store：**只改这里，其它 CLI 自动生效**。## 关键规则1. **Canonical skill store 是 `/data/lora/ai/skills/`，只改这一个目录**。所有 CLI（codex / claude / gemini / qwen / pi / opencode）都通过 symlink 读它。2. **数据盘 `/data/lora/` 是只读 Btrfs 快照**，不能直接写；要写到 `/home/lora/` 下的可写子目录（`.codex/`、`.gemini/`、`.qwen/`、`.pi/`、`.cache/`、`.cargo/`、`.bun/`、`.npm/`、`.kimi-webbridge/`）。3. 各 CLI 的 skills 目录都是 symlink，**删 symlink 不影响** canonical store；要看真实路径必须 `readlink`。4. **pi 兼容**：每个 skill 必须有 `skills/` 子目录（可以为空），否则 pi 加载报 "Cannot find module"。5. **改完 SKILL.md 跑** `python3 ~/.agents/skills/.system/skill-creator/scripts/quick_validate.py <skill-path>` 确认 frontmatter 合规；**还要**用对应 CLI 跑一下首屏（`codex` 启动 / `pi -p "echo ok"`）确认 skill 真的被加载。## 协作- 装新 skill 时，**写完后交给**对应 skill 的 owner 自检（`teaching-html-story-deck/scripts/validate_deck.py` 之类）再发布。- 装 MCP 后**重启**对应 CLI 生效；`.mcp.json` 是 Claude Code 读、`mcpServers` 字段是 Claude 专属。- 改本 skill 自己（`SKILL.md` / `references/`）后跑 quick_validate，并 `pi -p "echo ok"` 确认没踩坏 pi 加载。- **跨 CLI 同步更新**：所有 coding CLI 的 skills 都从 canonical store 读；改完一个 skill 后，确认该 skill 已被同步到 git repo（canonical repo: `lora-sys/skills`）并 push 出去，再保证 `~/.agents/skills/`（= `/data/lora/ai/skills/`）的内容与 repo 一致。任何 CLI 启动时重新读 symlink 目标即可生效。- **带 handoff 的 skill 同步规则**：当一个 skill 的 SKILL.md 描述里出现 "automatically hand off" / "自动调用" / "after producing" 之类的自动级联触发语时，把该 skill 从 canonical store 同步到 git repo 之前，必须用 `quick_validate.py` 验证 frontmatter，并确认它的下游 skill（如 `html-stable-publish`）也已经在同一个 repo 的 `skills/` 目录里——否则自动链路在其它机器上会断。## Out of scope- 写代码、调 bug、改具体 skill 的内容——用各自 skill。- 装**系统包**（apt / brew / pacman）——用系统包管理器，不在本 skill 范围。- 解释某个 skill **做什么**——读那个 skill 自己的 `SKILL.md`。- 跨机器同步 / 容器化部署——本 skill 只管单机。## 文件- `references/skill-store-layout.md`: 各 CLI 软链接目标 + `/data/lora/ai/` 真实布局（运行 `readlink` 自查，不要硬编码路径）。- `references/install-skill.md`: 装一个新 skill 到 canonical store 的完整步骤。- `references/install-mcp.md`: 全局 MCP（`.mcp.json`）与 Claude 专属 MCP。- `references/install-model.md`: Ollama / LM Studio / HuggingFace。- `references/install-tool.md`: 运行时（bun / node / python）+ 包缓存（.cargo / .local/bin）。- `scripts/install-skill.sh`: 装一个新 skill 到 canonical store 的可重入脚本（带 `--dry-run`）。

Frequently asked questions