Skill Finder

Skill 搜索与发现

帮助用户发现和安装新的 Skill，浏览已安装的 Skill，以及从社区搜索和下载 Skill。

使用场景

• 用户说「有没有 XX 的 Skill」「帮我找一个能做 XX 的技能」
• 用户说「我有哪些 Skill」「列出所有技能」
• 用户说「安装一个 XX Skill」「从社区找 Skill」
• 用户想扩展 Agent 的能力，问「能不能做 XX」而当前没有对应 Skill
• 用户提到 skills.sh 或 Agent Skills 生态
• 用户要求安装 MCP Server 或 MCP 工具（如 chrome-mcp、filesystem-mcp 等）

功能 1：浏览已安装的 Skill

列出所有已安装 Skill

读取 skill_registry.yaml 获取完整列表：

import os
import yaml
from pathlib import Path

instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
registry_path = Path(f"instances/{instance_name}/skills/skill_registry.yaml")
registry = yaml.safe_load(registry_path.read_text(encoding="utf-8"))

skills = registry.get("skills", [])
for s in skills:
    status_icon = {"ready": "✅", "need_auth": "🔐", "need_setup": "⚙️", "unavailable": "❌"}.get(s.get("status", ""), "❓")
    name = s.get("name", "")
    enabled = "启用" if s.get("enabled", True) else "禁用"
    print(f"{status_icon} {name} ({enabled})")

print(f"\n共 {len(skills)} 个 Skill")

查看 Skill 详情

读取指定 Skill 的 SKILL.md 获取详细信息：

import os
from pathlib import Path

instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
skill_name = "要查看的skill名称"

# 按优先级搜索
for base in [
    Path(f"instances/{instance_name}/skills"),
    Path("skills/library"),
]:
    skill_md = base / skill_name / "SKILL.md"
    if skill_md.exists():
        content = skill_md.read_text(encoding="utf-8")
        print(content[:2000])  # 输出前 2000 字符
        break
else:
    print(f"未找到 Skill: {skill_name}")

按分类筛选

读取 config/skills.yaml 中的 skill_groups 按分组展示：

import os
import yaml
from pathlib import Path

instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
config_path = Path(f"instances/{instance_name}/config/skills.yaml")
config = yaml.safe_load(config_path.read_text(encoding="utf-8"))

groups = config.get("skill_groups", {})
for group_name, group_info in groups.items():
    if group_name.startswith("_"):
        continue
    desc = group_info.get("description", "")
    skills = group_info.get("skills", [])
    print(f"\n📂 {group_name} ({len(skills)} 个)")
    print(f"   {desc}")
    for s in skills:
        print(f"   - {s}")

功能 2：在线搜索社区 Skill

方式 A：通过 Skill Hub 索引搜索（推荐）

从本地 Skill Hub 索引中搜索社区 Skill（离线可用、速度快）：

import os
import yaml
from pathlib import Path

def search_skill_hub(query, tags=None):
    """从 Skill Hub 索引搜索 Skill"""
    index_path = Path("skills/hub/index.yaml")
    if not index_path.exists():
        print("Skill Hub 索引不存在，尝试方式 B")
        return []

    index = yaml.safe_load(index_path.read_text(encoding="utf-8"))
    skills = index.get("skills", [])
    query_lower = query.lower()

    results = []
    for s in skills:
        name = s.get("name", "")
        desc = s.get("description", "")
        skill_tags = s.get("tags", [])

        # 名称、描述、标签匹配
        match = (
            query_lower in name.lower()
            or query_lower in desc.lower()
            or any(query_lower in t.lower() for t in skill_tags)
        )
        # 标签过滤
        if tags:
            match = match and any(t in skill_tags for t in tags)

        if match:
            results.append(s)

    # 按推荐指数排序
    results.sort(key=lambda x: x.get("stars", 0), reverse=True)
    return results

results = search_skill_hub("搜索关键词")
for r in results:
    stars = "⭐" * r.get("stars", 0)
    print(f"📦 {r['name']} {stars}")
    print(f"   {r['description']}")
    print(f"   标签: {', '.join(r.get('tags', []))}")
    print(f"   来源: {r.get('repo', '')}")

方式 B：通过 skills.sh 搜索

使用 npx skills find 命令搜索开放 Skill 生态系统：

npx skills find "搜索关键词"

如果用户没有安装 Node.js 或 npx 不可用，回退到方式 C。

方式 C：通过 GitHub API 搜索

直接搜索知名 Skill 仓库：

import urllib.request
import json

def search_github_skills(query, repos=None):
    """搜索 GitHub 上的 Skill 仓库"""
    if repos is None:
        repos = [
            "anthropics/skills",
            "vercel-labs/agent-skills",
        ]

    results = []
    for repo in repos:
        url = f"https://api.github.com/search/code?q={query}+filename:SKILL.md+repo:{repo}"
        req = urllib.request.Request(url, headers={"Accept": "application/vnd.github.v3+json"})
        try:
            with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as resp:
                data = json.loads(resp.read())
                for item in data.get("items", []):
                    path = item.get("path", "")
                    html_url = item.get("html_url", "")
                    parts = path.split("/")
                    if len(parts) >= 2:
                        skill_name = parts[-2]
                        results.append({
                            "name": skill_name,
                            "repo": repo,
                            "path": path,
                            "url": html_url,
                        })
        except Exception as e:
            print(f"搜索 {repo} 失败: {e}")

    return results

results = search_github_skills("关键词")
for r in results:
    print(f"📦 {r['name']} (from {r['repo']})")
    print(f"   {r['url']}")

方式 D：浏览 skills.sh 网站

如果以上方式都不方便，引导用户访问 https://skills.sh/ 在线浏览和搜索。

功能 3：安装社区 Skill

从 Skill Hub 索引或 GitHub 下载 Skill 并安装到当前实例。

步骤 0：从 Hub 索引一键安装（推荐）

如果用户通过 Skill Hub 找到了想要的 Skill，可以直接安装：

import os
import yaml
import urllib.request
from pathlib import Path

def install_from_hub(skill_name):
    """从 Skill Hub 索引一键安装"""
    index_path = Path("skills/hub/index.yaml")
    if not index_path.exists():
        print("Skill Hub 索引不存在")
        return None

    index = yaml.safe_load(index_path.read_text(encoding="utf-8"))
    skills = index.get("skills", [])

    # 查找 Skill
    skill_info = next((s for s in skills if s["name"] == skill_name), None)
    if not skill_info:
        print(f"Hub 中未找到 Skill: {skill_name}")
        return None

    repo = skill_info["repo"]
    skill_path = skill_info["path"]

    # 下载
    content = download_skill(repo, skill_path)
    if not content:
        return None

    # 提示依赖信息
    requires = skill_info.get("requires", {})
    if requires:
        print(f"⚠️ 此 Skill 需要以下依赖:")
        if requires.get("bins"):
            print(f"   命令行工具: {', '.join(requires['bins'])}")
        if requires.get("env"):
            print(f"   环境变量: {', '.join(requires['env'])}")
        if requires.get("packages"):
            print(f"   Python 包: {', '.join(requires['packages'])}")

    return content

content = install_from_hub("要安装的skill名称")

步骤 1：下载 SKILL.md

import os
import urllib.request
from pathlib import Path

def download_skill(repo, skill_path):
    """从 GitHub 下载 SKILL.md"""
    raw_url = f"https://raw.githubusercontent.com/{repo}/main/{skill_path}"
    req = urllib.request.Request(raw_url)
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=15) as resp:
        return resp.read().decode("utf-8")

# 示例：从 anthropics/skills 下载 frontend-design
content = download_skill("anthropics/skills", "skills/frontend-design/SKILL.md")
print(content[:500])

步骤 2：适配 frontmatter

社区 Skill 的 frontmatter 可能没有 metadata.xiaodazi 块，需要补充：

import yaml

def adapt_frontmatter(content, instance_name="xiaodazi"):
    """为社区 Skill 添加实例适配的 metadata"""
    if not content.startswith("---"):
        return content

    parts = content.split("---", 2)
    if len(parts) < 3:
        return content

    meta = yaml.safe_load(parts[1])
    if not isinstance(meta, dict):
        return content

    # 补充 metadata.xiaodazi 块（如果缺失）
    if "metadata" not in meta:
        meta["metadata"] = {}
    if instance_name not in meta.get("metadata", {}):
        meta["metadata"][instance_name] = {
            "dependency_level": "builtin",
            "os": ["common"],
            "backend_type": "local",
            "user_facing": True,
        }

    # 重新组装
    new_frontmatter = yaml.dump(meta, allow_unicode=True, default_flow_style=False)
    return f"---\n{new_frontmatter}---{parts[2]}"

adapted = adapt_frontmatter(content)

步骤 3：保存并注册

import os
import yaml
from pathlib import Path

instance_name = os.environ.get("AGENT_INSTANCE", "xiaodazi")
skill_name = "下载的skill名称"

# 保存 SKILL.md
skill_dir = Path(f"instances/{instance_name}/skills/{skill_name}")
skill_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
(skill_dir / "SKILL.md").write_text(adapted_content, encoding="utf-8")

# 注册到 skill_registry.yaml
registry_path = Path(f"instances/{instance_name}/skills/skill_registry.yaml")
registry = yaml.safe_load(registry_path.read_text(encoding="utf-8"))
skills_list = registry.get("skills", [])

if not any(s.get("name") == skill_name for s in skills_list):
    skills_list.append({
        "name": skill_name,
        "enabled": True,
        "status": "ready",
    })
    registry["skills"] = skills_list
    registry_path.write_text(
        yaml.dump(registry, allow_unicode=True, default_flow_style=False),
        encoding="utf-8",
    )

print(f"✅ {skill_name} 已安装到 {skill_dir}")
print(f"   当前对话即可使用（Agent 会按路径读取 SKILL.md）")

常用 Skill 来源

Anthropic 仓库中的可用 Skill

• algorithmic-art — 算法艺术生成
• brand-guidelines — 品牌指南
• canvas-design — Canvas 设计
• doc-coauthoring — 文档协作
• frontend-design — 前端设计
• internal-comms — 内部沟通
• mcp-builder — MCP Server 构建
• slack-gif-creator — Slack GIF 创建
• theme-factory — 主题工厂
• web-artifacts-builder — Web 组件构建
• webapp-testing — Web 应用测试

功能 4：处理 MCP 相关请求

当用户要求安装 MCP 工具（如 "chrome-mcp"、"filesystem-mcp" 等），按以下流程处理：

判断流程

用户说「安装 XX-mcp」或「用 MCP 连接 XX」
    │
    ├── 1. 先检查已安装的 Skill 是否已有该能力
    │      （如用户要 chrome-mcp → 检查是否有 browser 工具可替代）
    │      → 有替代方案 → 告知用户并演示
    │
    ├── 2. 检查 skill_registry.yaml 中是否有同名 MCP Skill
    │      → 有 → 直接使用
    │
    ├── 3. 搜索社区是否有对应 Skill
    │      → 有 → 下载安装（走功能 3 的流程）
    │
    └── 4. 都没有 → 引导用户用 skill-creator 创建 MCP Skill
           需要用户提供：
           - MCP Server 的 URL（本地或远程）
           - 认证方式（如需要）
           - MCP Server 提供的工具列表

关键原则

• 不要盲目安装 npm 包。MCP Server 需要框架通过 backend_type: mcp 和 server_url 进行连接配置，不是装了 npm 包就能用
• 不要安装系统级依赖（homebrew、node 等）来"凑"一个 MCP Server。这超出了 skill-finder 的职责
• 先评估替代方案。很多 MCP 工具的功能可以用已有的 Skill 或工具实现（如 browser 工具代替 chrome-mcp，nodes 工具代替 filesystem-mcp）
• 如果确认需要创建 MCP Skill，引导用户使用 skill-creator，它有完整的 MCP Skill 创建模板

输出规范

• 列出 Skill 时用表格或清单格式，包含名称、状态、简介
• 安装完成后告知用户文件路径，并建议试用话术
• 如果搜索无结果，建议用户使用 skill-creator 自己创建
• 安装社区 Skill 前，先用 hitl 工具请求用户确认（展示 Skill 内容摘要）
• MCP 相关请求：先说明框架的 MCP 工作方式，再引导下一步