Code2Skill CLI
CLI превращает функции и команды из исходников в проверенные записи навыков с трассировкой к коду и метаданными поиска.
- 110 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Фрагменты кода репозитория уходят на указанный вами адрес модели.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/code2skillОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Фрагменты кода репозитория уходят на указанный вами адрес модели.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Code2Skill проходит по репозиторию и для каждой функции, метода или точки входа оценивает, есть ли в нем повторно используемая процедура. Из таких фрагментов модель собирает типизированную запись навыка: простую, составную или шаблонную. Дальше идет проверка. Модель заново пишет код по записи. Исходник, имя репозитория и путь к файлу ей скрыты. Судья сравнивает результат с оригиналом. Принятые записи получают закрытый словарь тегов для поиска, после чего слабые отсеиваются, а для групп с одной задачей остается представитель. Реализация сопровождает статью про синтез навыков из кода, оценщик остается проверкой согласованности, а не доказательством эквивалентности программ.
Для кого. Разработчикам агентных систем и исследователям, которые строят библиотеки навыков из существующего кода.
Подходит, если
- Из внутреннего репозитория нужно получить набор процедурных навыков для агента.
- Команда проверяет, насколько записанный навык воспроизводит поведение исходной функции.
- Корпус навыков надо проиндексировать по задаче, действию и цели.
- Исследователь повторяет эксперимент из статьи на своих данных.
Не подходит, если
- Нужен готовый скилл для Claude Code или Cursor: CLI выдает записи, а не установленные навыки.
- Код нельзя отправлять внешней модели ни при каких условиях.
- Нужно строгое доказательство эквивалентности: судья дает только оценку согласованности.
Пример запроса к агенту
Запусти code2skill на этом репозитории с моей моделью и покажи, сколько записей принято, а сколько отклонено.Ограничения
Нужна модель с OpenAI-совместимым адресом `/chat/completions`: прогон отправляет фрагменты кода на выбранный вами адрес, больше нигде они не сохраняются. Публичные адреса моделей по умолчанию отклоняются, их включают флагом `--allow-public-model-url`, и делать это стоит только для доверенного сервиса. Судья остается проверкой согласованности и ошибается. Качество записей зависит от выбранной модели, а прогон по большому репозиторию тратит заметное число токенов. Проект сопровождает исследовательскую статью, поэтому интерфейс и формат могут меняться между версиями. Стороннего пакета для запуска не нужно, но нужен Python 3.
Как отключить. Удалите виртуальное окружение и папку `runs` с результатами, а `.env` с адресом модели и ключом очистите отдельно.
Частые вопросы
Как запустить Code2Skill?
Создайте виртуальное окружение, установите пакет командой `python -m pip install -e .` и выполните `code2skill run /path/to/repository` с флагами `--base-url`, `--model` и `--output-dir`.
Можно ли проверить работу без модели?
Да. Скрипт `examples/offline_demo.py` прогоняет все стадии с детерминированным клиентом без сети и записывает результат в `examples/output/`.
Какие файлы появляются в папке прогона?
Манифест и сводка, исходные единицы, решения, принятые и отклоненные записи, записи для поиска, трассы запросов и ответов и индекс по назначению.
Как посмотреть запросы к модели до вызова?
Команда `code2skill show-prompts --stage regeneration` печатает сообщения для выбранной стадии, при этом запросов к модели не делается.
Что такое индекс по назначению?
Это детерминированный отбор: он убирает малоценные записи и группирует их по задаче, действию и цели. Команда `code2skill purpose-index` строит его из принятых записей в JSONL.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыSkillCorpus
skillcorpus
Открытая часть конвейера SkillCorpus: собирает SKILL.md из публичных репозиториев, проверяет безопасность и лицензии, оценивает качество и подбирает скиллы
Каталог из почти двухсот скиллов: доставка кода, ревью, отладка, управление ИИ, продуктовая работа и координация агентов.
Прогоняет кодинг-агента по задачам с известными ответами, разбирает провалы и дописывает скиллы и промпты, версии лежат в Git.
Мета-скилл, который дистиллирует методики из книг, длинных видео, подкастов и курсов в набор готовых к вызову скиллов для агента
Настольное приложение и CLI, чтобы ставить, синхронизировать и раскладывать скиллы агентов между Claude Code, Codex, Cursor и другими инструментами
CLI-менеджер скиллов для ИИ-агентов: установка из репозиториев, перевод между форматами разных агентов и раскладка в их конфигурацию
Коротко о README
Конвейер из семи стадий: разметка единиц кода, извлечение навыка, слепая регенерация, сравнение с исходником, арбитраж, теги и индекс по назначению.