codex-skills-zh
AGENTS.md5 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub
本仓库的每个 Skill 都必须先成为可验证的项目内容,再考虑安装到用户目录。不要把项目内 分类目录、仓库清单和用户目录中的 Junction 混为一件事。 1. 阅读上游 SKILL.md、许可和关联文件,确认适合引入;记录来源仓库、分支和审阅时的提交。 2. 将 Skill 放在 skills/<category>/<skill-name>/,其中 category 只能是 development、planning、quality、knowledge 或 workflow。不得在 skills/ 根目录直接放置 Skill。 3. 本地化或适配时保持中文主说明,并在 description 中保留一个准确的英文触发锚点。只有忠实翻译时才启用 translation_contract 并生成契约;若为本地行为重构,设为 false,不要伪造翻译契约。 4. 创建或更新 agents/openai.yaml。其 allow_implicit_invocation 必须与清单一致,default_prompt 必须包含 $<skill-name>,short_description 长度为 25~64 个字符。 5. 在 config/skills.json 中登记: - 新上游来源:sources 中的仓库、URL、default_ref、许可证路径和审阅基线; - Skill:名称、分类、source_id、source_path、调用策略和精确的 baseline_skill_sha256。 上游哈希必须针对 GitHub 原始 UTF-8/LF 字节计算,不得直接使用 Windows 工作区中可能为 CRLF 的文件哈希。 6. 将许可证保存到 THIRD_PARTY_LICENSES/,并在 THIRD_PARTY_NOTICES.md 记录本地改造范围。 7. 更新 README 的分类表,并在 tests/invocation-cases.json 添加同名条目。每组 positive_zh、positive_en、positive_mixed、negative、explicit 至少包含一个用例;explicit 必须包含 $<skill-name>。 完成项目内变更后,至少运行: 只有用户明确要求将项目 Skill 安装到官方用户目录时,才执行安装流程: 安装目标是 %USERPROFILE%\.agents\skills,由脚本创建扁平的 Junction;不要在项目内创建…
In this repository32 other files it gives its agents.
- documenting-codeSkill
- implementSkill
- implement-specSkill
- integrating-frontend-apisSkill
- organizing-frontend-componentsSkill
- prototypeSkill
- tddSkill
- writing-vue-componentsSkill
- researchSkill
- teachSkill
- writing-for-agentsSkill
- codebase-designSkill
- domain-modelingSkill
- grill-with-docsSkill
- to-specSkill
- to-ticketsSkill
- code-reviewSkill
- diagnosing-bugsSkill
- improve-codebase-architectureSkill
- retroSkill
- ask-mattSkill
- execute-planSkill
- git-commitSkill
- grillingSkill
- grill-meSkill
- handoffSkill
- prSkill
- setup-matt-pocock-skillsSkill
- triageSkill
- usage-disclosureSkill
- wait-whatSkill
- wayfinderSkill
The file
Files
Skills 仓库维护流程
本仓库的每个 Skill 都必须先成为可验证的项目内容,再考虑安装到用户目录。不要把项目内 分类目录、仓库清单和用户目录中的 Junction 混为一件事。
引入新的外部 Skill
- 阅读上游
SKILL.md、许可和关联文件,确认适合引入;记录来源仓库、分支和审阅时的提交。 - 将 Skill 放在
skills/<category>/<skill-name>/,其中category只能是development、planning、quality、knowledge或workflow。不得在skills/根目录直接放置 Skill。 - 本地化或适配时保持中文主说明,并在
description中保留一个准确的英文触发锚点。只有忠实翻译时才启用translation_contract并生成契约;若为本地行为重构,设为false,不要伪造翻译契约。 - 创建或更新
agents/openai.yaml。其allow_implicit_invocation必须与清单一致,default_prompt必须包含$<skill-name>,short_description长度为 25~64 个字符。 - 在
config/skills.json中登记:- 新上游来源:
sources中的仓库、URL、default_ref、许可证路径和审阅基线; - Skill:名称、分类、
source_id、source_path、调用策略和精确的baseline_skill_sha256。 上游哈希必须针对 GitHub 原始 UTF-8/LF 字节计算,不得直接使用 Windows 工作区中可能为 CRLF 的文件哈希。
- 新上游来源:
- 将许可证保存到
THIRD_PARTY_LICENSES/,并在THIRD_PARTY_NOTICES.md记录本地改造范围。 - 更新 README 的分类表,并在
tests/invocation-cases.json添加同名条目。每组positive_zh、positive_en、positive_mixed、negative、explicit至少包含一个用例;explicit必须包含$<skill-name>。
修改已有 Skill
- 先读取该 Skill、
config/skills.json、调用用例及其来源记录。 - 保持 Skill 路径、清单分类和
agents/openai.yaml策略一致;修改自动调用边界时,同步更新 description 和正反调用用例。 - 上游存在更新时先运行来源检查并人工审阅差异。只有确认采纳后,才更新
baseline_skill_sha256;来源检查不能自动覆盖本地适配内容。 - 翻译契约适用时,先准备经过审阅的源语言副本,再运行
scripts/new-translation-contract.ps1 -Skill <skill-name> -Force。不要使用已本地化文件作为源语言基线。
验证与安装
完成项目内变更后,至少运行:
.\scripts\verify.ps1
.\scripts\check-sources.ps1 -Source <source-id> -Detailed
git diff --check只有用户明确要求将项目 Skill 安装到官方用户目录时,才执行安装流程:
.\scripts\install.ps1 -WhatIf
.\scripts\install.ps1
.\scripts\verify.ps1 -CheckInstallation安装目标是 %USERPROFILE%\.agents\skills,由脚本创建扁平的 Junction;不要在项目内创建 .agent 或 .agents 链接目录。install.ps1 会遍历清单中的全部 Skill,因此执行前要说明影响范围并取得明确授权。不得自动提交 Git。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

