Init Skills

Skills 环境初始化向导

概述

本 Skill 是一个元技能（Meta Skill），帮助用户在任何 AI Agent 软件中快速初始化 Skills 环境。它不预先罗列固定的仓库清单，而是通过 skills.sh 聚合平台实时检索热门、高排名 Skills，结合用户实际需求进行动态比对与推荐，再由用户做出最终选择。

核心思路可以概括为：skills.sh 发现 → 分层推荐 → 用户确认 → 执行安装。

核心原则

1. skills.sh 驱动发现：所有 Skill 的检索、比对、推荐统一通过 skills.sh 聚合平台完成，不再维护静态的仓库源清单。skills.sh 汇聚了数万 Skills，提供热榜、排行榜、分类浏览等维度，可根据用户场景动态匹配
2. 不擅自决定：任何安装操作前，必须向用户清晰说明推荐理由、给出具体建议，等待用户明确同意后再执行。绝不替用户做选择
3. 分层渐进：按优先级分四层推进——核心元技能（必备）→ 文档处理（高频）→ 开发者必装（仅开发者）→ 按需实时推荐（个性化）
4. 安装级别首次确认，全流程沿用：安装级别（全局 / 项目级）在首次涉及安装时与用户确认一次即可，后续推荐沿用此偏好，无需重复询问。若用户后续主动提出不同级别需求，再个别调整
5. 平台无关：所有平台差异信息外置于 references/platforms.md，路径与命令通过运行时动态探测
6. CLI 优先：npx skills CLI 是安装工具，若环境不满足优先引导用户配置，仅当用户明确拒绝时才降级到手动方式
7. 自然语言交互，示例引导：与用户的交互以自然语言为主，避免僵化的 [1][2][A][B] 编号选项堆砌。必要时可以用编号辅助展示以增加清晰度，但始终提供示例回答让用户知道如何回应，鼓励用户以开放方式描述需求。如果当前平台支持动态生成交互选项（如按钮、复选框），优先使用以提升体验
8. 灵活适配，拒绝死板：推荐内容应根据用户实际需求和场景动态调整，而非机械罗列固定清单。推荐清单（scenario-recommendations.json）仅作参考基线，实际推荐时应结合 skills.sh 实时排行与用户具体情况灵活组合，不可照搬。同一决策不反复确认，但不同性质的新决策仍需征求用户意见
9. 重复安装检查：安装任何 Skill 前，先通过 npx skills list 检查目标 Skill 是否已安装。若已安装，向用户说明其当前安装级别（全局/项目），询问是否需要调整级别（如从项目级提升到全局），若无需调整则跳过该 Skill，避免重复安装

执行流程

第零步：Skills CLI 环境准备（前置条件）

在执行任何安装操作之前，必须先检查 npx skills CLI 是否可用。

环境检查

1. 检查 Node.js 是否安装（≥18）：执行 node --version
2. 检查 npm/npx 是否可用：执行 npm --version
3. 检查 npx skills CLI 是否可用：执行 npx skills --help

环境不满足时的处理

若任一检查失败，向用户清晰说明缺失项并引导决策。交互应自然灵活，不要用死板的编号选项堆砌：

⚠ Skills CLI 环境不满足，当前缺失：

• Node.js ≥ 18：未安装 / 版本过低（当前版本：vX.X.X）
• npm/npx：未安装

npx skills CLI 是 Skills 生态的包管理器，安装和管理 Skills 都会用到它。

我可以帮你自动配置 Node.js 环境——会根据你的操作系统选择合适的安装方式，完成后自动验证。当然，你也可以选择跳过 CLI，后续用 git clone 或手动下载 ZIP 的方式安装 Skill（会麻烦一些，且无法使用 skills.sh 的搜索和热榜功能）。

你希望怎么处理？ （示例回答："帮我自动配置" / "先跳过，用手动方式" / "我自己装好了 Node，重新检测一下"）

• 用户同意配置：按照 references/platforms.md 中对应操作系统的指引自动安装 Node.js，完成后执行 npx skills --help 验证可用性
• 用户拒绝配置：尊重选择，跳过 CLI，后续安装使用 git clone 或 ZIP 方式，并在最终报告中提示 CLI 缺失的影响
• 用户有其他想法（如自行安装、已安装但路径不对等）：灵活应对，不要僵化套用预设选项

第一步：平台检测

1. 询问用户当前使用的 Agent 软件，或通过工作区目录自动推断（.qoder/、.claude/、.cursor/ 等）
2. 查阅 references/platforms.md 确认该平台的 Skills 目录路径
3. 记录平台信息（安装级别将在第一层推荐时与用户统一确认，后续全流程沿用）

第二步：了解用户需求

在推荐任何 Skill 之前，先简短了解用户的使用场景。交互应开放、自然，不要把场景列举成死板的选项，而是引导用户自由描述：

在开始推荐之前，我想先了解一下你的使用场景——你平时主要用 Agent 做什么呢？比如日常写文档、做前端开发、搞数据分析，或者多种场景混着来？另外，有没有你特别想优先安装的 Skill 类型，或者之前听说过哪个想试试的？

（示例回答："我主要做前端开发，经常需要写文档和做PPT汇报" / "全栈开发，后端偏多，对 MCP 工具扩展比较感兴趣" / "暂时没什么特别偏好，先看看推荐"）

根据用户回答，标记后续推荐策略的侧重点和优先级。

第三步：分层渐进式安装

按以下四个层级依次推进，每层安装前都需要用户确认。每进入下一层前，报告当前层的安装结果。

Step 1/4：核心元技能（必备）

这是 Skills 生态的基石，强烈建议所有用户安装：

推荐策略：

用自然语言向用户介绍这两个 Skill 的价值，给建议但留足灵活性。首次推荐时一并确认安装级别，后续全流程沿用：

📌 Step 1/4：核心元技能

首先要介绍 Skills 生态的两个基石 Skill：

• find-skills：当你想给 Agent 增加某个功能但不知道有没有现成的 Skill 时，它能帮你从 skills.sh 上快速搜索发现。可以说是一个"Skill 搜索引擎"
• skill-creator：当你需要某个专属功能但实在找不到现成的，它能帮你用 AI 直接创建一个自定义 Skill，从零到可用一条龙

这两个几乎人人都会用到，我建议两个都装上。不过如果你已经有其中一个，或者想先试试水，只装一个也完全没问题。

另外关于安装位置——全局安装（-g）会让所有项目都能用，推荐核心 Skill 这样装；项目级安装则只对当前项目生效。你更倾向哪种？（选一次就行，后续推荐我会记住你的偏好，不再重复问）

（示例回答："两个都装，全局" / "先装 find-skills 试试，项目级的" / "都装，但 find-skills 全局，skill-creator 项目级" / "先跳过，后面再说"）

安装方式：

用户确认后，通过 skills.sh 检索获取实际安装源，再执行安装：

0. 先执行 npx skills list 检查目标 Skill 是否已安装；若已安装，告知用户当前安装级别并询问是否需要调整，无需调整则跳过
1. 使用 npx skills find <name> 或访问 skills.sh 搜索对应 Skill 的最新可用源
2. 执行 npx skills add <source>@<name> -g（或去掉 -g 进行项目级安装）
3. 若 CLI 不可用，参照 references/platforms.md 降级为 git clone / ZIP

安装完成后，简要报告结果，然后询问是否进入下一层。如果用户在第二层及之后不主动提出更改，安装级别沿用第一层的选择。

Step 2/4：文档处理 Skills（高频推荐）

这是日常办公中使用频率最高的一类 Skill：

推荐策略：

根据第二步了解的用户场景，有侧重地推荐，而非机械罗列全部四个。结合用户场景说明哪些最匹配、哪些可能用不上，让用户自主勾选：

📌 Step 2/4：文档处理 Skills

根据你之前提到的场景（XXX），文档处理类里这几个可能对你有用：

• docx：Word 文档的创建和编辑，写报告、做简历、整合同都很方便
• pdf：PDF 的提取、合并、转换，看文献、填表单的利器
• xlsx：Excel 表格处理，做数据报表、处理 CSV 都靠它
• pptx：PPT 演示文稿，答辩、汇报、演讲一键生成

结合你的场景，我建议至少装 XXX 和 XXX，其余按需。你觉得哪些对你有用？

（示例回答："全都要" / "docx 和 pdf 就够了" / "先装 docx，其他以后再说" / "先跳过这一层"）

安装级别沿用你之前选的全局（或项目级），如果有哪个想单独调整告诉我即可。

用户确认后，通过 skills.sh 检索对应 Skill 的最新安装源，逐一执行安装。安装前执行重复检查，已安装的不再重复安装。不再重复询问安装级别（除非用户主动提出调整）。

Step 3/4：开发者必装 Skills（仅面向开发者）

如果用户在第二步中表明自己是开发者或涉及开发相关任务，则在此步骤中优先推荐以下开发者必装 Skills。若用户场景完全不涉及开发，则直接跳过本层进入 Step 4/4。

推荐策略：

📌 Step 3/4：开发者必装 Skills

既然你平时涉及开发工作，这几个 Skills 能让你的开发体验提升一个档次：

• superpowers：这是开发场景的"必备元技能套件"，安装后会自动包含 using-superpowers 等一整套子技能。它能让 Agent 在每次开发对话中自动建立技能发现与使用机制，大幅提升协作效率。建议在开发任务时将 using-superpowers 注入上下文以激活整套技能。默认安装整套（包含所有子技能），除非你明确说只想装其中某个
• frontend-design：帮你做出独特、有品味的前端界面设计，无论是新项目搭建还是旧界面翻新都适用
• vue-best-practices：如果你用 Vue，这个 Skill 会确保代码严格遵循 Composition API、<script setup> 等最佳实践，避免写出不符合规范的代码
• agent-browser：浏览器自动化测试利器，能做端到端测试和 UI 自动化。需要注意，引入后可能要配置浏览器环境才能正常使用，部分 Agent 应用可能已经内置了它，我会先帮你检查一下，避免重复安装或重复配置
• improve-codebase-architecture：代码架构层面的"体检+优化"，帮你分析现有代码结构问题并给出改进方案
• mcp-builder：用来构建 MCP Server，让你的 Agent 能接入外部 API、数据库等，扩展能力边界

superpowers 我强烈建议必装，其他按你的技术栈和实际需求来选。你觉得呢？

安装级别沿用之前的偏好，有需要调整的单独说。

（示例回答："六个都要" / "superpowers + vue-best-practices + agent-browser" / "只要 superpowers" / "先跳过这一层"）

安装方式：

用户确认后，通过 skills.sh 检索获取实际安装源，再执行安装。superpowers 默认安装整套（包含所有子技能），除非用户明确要求只安装其中某个子技能。安装前执行重复检查，已安装的不再重复安装。

Step 4/4：按需实时推荐（个性化）

这一层不再依赖静态清单，而是实时访问 skills.sh，综合以下维度为用户检索和推荐：

• 热榜（Trending）：当前社区最活跃、增长最快的 Skills
• 排行榜（Top Rated）：长期高评分、经过大量用户验证的 Skills
• 分类浏览：按用户场景对应的分类（通用办公 / 创意设计 / 部署运维 / 浏览器自动化等）定向检索
• 关键词搜索：根据用户第二步中提到的具体需求精确匹配

执行步骤：

1. 访问 skills.sh，获取当前热榜和排行榜数据，提取排名靠前的高质量 Skills
2. 交叉比对：将热榜/排行榜结果与用户需求场景交叉筛选，挑选出 5-8 个最相关的候选 Skill
3. 展示推荐：列出候选 Skill，每个注明以下信息：
   • Skill 名称与一句话描述
   • 来源（skills.sh 排名 / 热榜位置 / Star 数）
   • 推荐理由（如何匹配用户场景）
   • 质量信号（更新频率、维护状态）
4. 引导选择：让用户自主表达感兴趣的方向或具体 Skill，而非强制按照编号勾选
5. 执行安装：用户确认具体选择后，通过 npx skills add 安装

交互风格：

推荐时保持自然对话感，做好引导但不僵化。当前平台如果支持动态生成按钮/复选框等交互组件，优先使用。纯文本输出时，务必提供示例回答：

📌 Step 4/4：按需实时推荐

我已在 skills.sh 上结合热榜和你的场景（XXX）做了一轮筛选，以下 6 个 Skill 比较值得关注：

• frontend-design（🏆 热榜 #3，⭐ 2.1k）：高质量 UI 与前端设计，和你做前端开发的场景非常契合
• mcp-builder（🏆 热榜 #8，⭐ 1.5k）：构建 MCP 服务端来扩展 Agent 工具能力，如果你想让 Agent 接入外部 API 或数据库会很实用
• webapp-testing（📈 上升最快，⭐ 980）：用浏览器自动化做 Web 应用测试，和前端开发是天然搭档
• ...（更多候选，标注排名和推荐理由）

上面这些你觉得哪个对胃口？可以挑几个感兴趣的，或者说说你更想要哪类功能，我帮你进一步搜。不用拘泥于编号，直接说名字或者描述需求都行。

（示例回答："frontend-design 和 mcp-builder 都要" / "有数据库相关的吗？帮我搜一下" / "先装前两个，后面的再说" / "这一层先跳过"）

安装级别沿用之前的偏好，有需要调整的单独说。

注意：如果用户在第二步中表露的需求非常具体，也可以直接用 npx skills find <keyword> 精准搜索，同时交叉参考 skills.sh 的评分数据作为质量佐证。推荐时不可机械照搬推荐清单，应根据用户实际需求、技术栈和 skills.sh 实时排行灵活组合，综合推荐。如果当前平台支持 AskUserQuestion 等动态交互组件，优先使用来展示选项，提升交互体验。

第四步：输出执行报告

完整报告结构如下：

## Skills 环境初始化报告

### Skills CLI 环境
- Node.js：vXX.X.X
- npm：vXX.X.X
- npx skills CLI：已配置 / 未配置

### 平台信息
- Agent 软件：XXX
- Skills 全局目录：XXX
- Skills 项目目录：XXX

### 安装结果
| Skill | 安装级别 | 安装方式 | 状态 |
|-------|---------|---------|------|
| find-skills | 全局 | npx skills | ✅ 成功 |
| skill-creator | 全局 | npx skills | ✅ 成功 |
| docx | 项目 | npx skills | ✅ 成功 |
| ... | ... | ... | ... |

### 本次新增 Skills：N 个
  - 全局安装：N 个
  - 项目级安装：N 个

### 注意事项 / 后续建议
- 已安装的 Skill 可通过 `npx skills list` 查看
- 需要新 Skill 时，可使用 `find-skills` 或访问 https://skills.sh 搜索
- ...

第五步：CLI 常用命令速查

在报告末尾附上常用命令参考。若用户在本次初始化中配置了 CLI 环境，这部分作为"上手引导"；若未配置 CLI，作为"未来参考"：

## npx skills CLI 常用命令

`npx skills` 是 Skills 生态的包管理器。常用命令如下：

### 查找 Skills
  npx skills find <keyword>        # 按关键词搜索 Skill
  示例：npx skills find database   # 搜索数据库相关 Skills

### 安装 Skills
  npx skills add <owner>/<repo>@<name>       # 安装指定 Skill（项目级）
  npx skills add <owner>/<repo>@<name> -g    # 全局安装
  示例：npx skills add anthropics/skills@docx -g

### 查看已安装
  npx skills list                  # 列出所有已安装的 Skills

### 初始化项目
  npx skills init                  # 在当前项目创建 Skills 目录

### 获取帮助
  npx skills --help                # 查看完整命令列表

### skills.sh 平台
  浏览器访问 https://skills.sh —— 浏览热榜、排行榜、按分类检索 Skills

若 CLI 未配置，额外提示：

以上 CLI 命令需要 Node.js 环境。你可随时重新运行本 Skill 配置 CLI，或参考 references/platforms.md 中的环境配置指南。skills.sh 平台则无需 CLI，浏览器直接访问即可。

安装方式（多级降级）

按照以下优先级：

1. npx skills CLI（首选）：支持 search、add、list、init 等完整功能。若环境不满足，优先引导用户自动配置
2. git clone（CLI 不可用且用户拒绝配置时）：克隆仓库后手动复制 Skill 目录
3. 手动 ZIP 下载（兜底）：提供下载链接和手动安装指引

具体的命令和路径见 references/platforms.md。

安全提醒

在安装任何第三方 Skill 前，提醒用户注意：

• skills.sh 聚合平台上的 Skill 来自公开 GitHub 仓库，安装前建议查看其 Star 数、更新频率和社区反馈
• 优先选择 skills.sh 上排名靠前、更新活跃的 Skill
• 安装前通读 SKILL.md，确认操作范围在预期之内
• 避免使用超过 6 个月未更新的 Skill
• 详细安全评估指南见 references/security.md

参考资源

• 平台适配信息：references/platforms.md
• skills.sh 使用指南：references/repos.md
• 安全评估指南：references/security.md
• 元技能推荐清单：resources/recommended.json
• 场景 Skill 推荐清单：resources/scenario-recommendations.json