anan-agent-skills
AGENTS.md1 starsChanged 7 months agoMIT-0View on GitHub
本仓库是一个 Agent Skills 技能库,应按“可分发内容仓库”而不是普通应用项目来维护。 面向用户的安装、配置、技能列表说明以 README.md 为准;本文件只定义 Agent 在仓库内工作时必须遵守的约束。 在声称技能可用之前,至少验证以下内容: 如果本机已安装 skills-ref,可进一步执行:
In this repository11 other files it gives its agents.
- ai-coding-workflowSkill
- ai-tech-daily-reportSkill
- baidu-web-searchSkill
- browser-compatibilitySkill
- commit-messageSkill
- design-md-authorSkill
- excel-to-pdfSkill
- frontend-dev-workflowSkill
- oss-upload-online-accessSkill
- pre-commit-reviewSkill
- stock-quote-with-indexSkill
The file
Files
AGENTS.md
本仓库是一个 Agent Skills 技能库,应按“可分发内容仓库”而不是普通应用项目来维护。
面向用户的安装、配置、技能列表说明以 README.md 为准;本文件只定义 Agent 在仓库内工作时必须遵守的约束。
适用范围
- 顶层
skills/用于存放可发布的技能。 - 每个技能必须位于
skills/<skill-name>/。 - 每个技能目录必须包含
SKILL.md。 - 可选子目录为
scripts/、references/、assets/。
规范来源
- 以 Agent Skills 官方规范为准:https://agentskills.io/specification
SKILL.md的 frontmatter 是技能契约,必须保持合法且尽量精简。name必须与父目录名一致。description应同时说明“做什么”和“什么时候使用”。metadata应尽量保持扁平,优先使用字符串值。
仓库规则
- 不得提交密钥、Token、Cookie、真实凭证或其他敏感信息。
- 不得提交运行时生成的本地配置,例如
config.json。 - 不得提交本地运行状态,例如
.omc/、.omx/或类似 Agent 状态目录。 - 不得提交系统或编辑器垃圾文件,例如
.DS_Store。 - 不得提交依赖产物,例如
node_modules/,除非某个技能明确设计为随仓库分发依赖。 - 变更应尽量小、易审查、可回滚,优先复用现有模式,不要随意扩张结构。
技能规则
- 主
SKILL.md保持简洁,细节内容优先拆到references/。 - 引用技能内其他文件时,优先使用相对技能根目录的路径,例如
references/REFERENCE.md。 - 只有在确实存在环境要求时,才填写
compatibility。 - 只有在目标客户端明确支持且确有必要时,才使用
allowed-tools。 - 如果技能依赖脚本,正文必须明确告诉 Agent 执行哪个脚本、传入什么参数。
验证要求
在声称技能可用之前,至少验证以下内容:
- 技能目录结构符合预期。
SKILL.md的 frontmatter 合法。scripts/、references/、assets/中被引用的文件真实存在。- 没有引入敏感文件或仅本地可用的运行时文件。
推荐检查命令:
rg --files skills
find skills -name SKILL.md
git ls-files --others --exclude-standard如果本机已安装 skills-ref,可进一步执行:
skills-ref validate ./skills/<skill-name>Agent 编辑约束
- 优先做最小范围修改,不做无关顺手清理。
- 修改技能行为或安装方式时,应在同一变更中同步更新附近文档。
- 如果改动影响用户安装、配置、依赖或使用方式,应同步检查
README.md是否需要更新。 - 除非任务明确要求,不要一次性大规模统一全仓库风格。
- 如果发现已被跟踪的敏感信息或真实凭证,应立即中止常规修改并提示风险。
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.

