Agently Skills

Девять скиллов от авторов фреймворка Agently: маршрутизация задач, запросы к моделям, TriggerFlow-процессы и перенос с LangChain

  • 35 ★ репозитория
  • Последний коммит
СкиллОфициальный

Минимальный доступ

Почему такой уровень

  • Скиллы только инструктируют агента и сами ничего не запускают
  • Установщик для Codex пишет файлы в папку скиллов и оставляет резервные копии
Все причины и проверки

agentera/agently-skills

Установка

Ручная установка

npx skills add AgentEra/Agently-Skills --agent "$AGENT" --skill agently -y

Перед командой задайте `export AGENT=codex`. Эта команда ставит один скилл-маршрутизатор.

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Минимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.

  • Скиллы только инструктируют агента и сами ничего не запускают
  • Установщик для Codex пишет файлы в папку скиллов и оставляет резервные копии

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Репозиторий AgentEra содержит девять скиллов для агентов, которые пишут приложения на фреймворке Agently, и один устаревший. Точка входа `agently` разбирает задачу и направляет ее к нужному специалисту. `agently-request` отвечает за настройку запросов к моделям, промпты, структурированный вывод, память сессии, эмбеддинги и поиск. `agently-runtime` охватывает Action Runtime, MCP, TaskWorkspace и RecordStore. `agently-triggerflow` строит ветвящиеся, параллельные и возобновляемые процессы с наблюдаемым состоянием. `agently-stage` работает с жизненным циклом задач, потоками, событиями и обратным давлением. `agently-agentic-design` проектирует и проверяет нетривиальные системы по слоям ответственности. `agently-migration` сопоставляет LangChain, LangGraph, LlamaIndex и CrewAI с родными слоями Agently. `agently-product-design` и `agently-collaboration` не зависят от фреймворка: первый помогает с дизайном продукта и документов, второй с отчетами о ходе работы и передачей задач. Каталог выпуска v3 соответствует Agently 4.1.4.10.

Для кого. Разработчикам приложений на Agently и командам, которые переносят проекты с LangChain или CrewAI.

Подходит, если

  • Новое приложение на Agently начинается с вопроса, кто за что отвечает: модель, хост или рабочий процесс
  • Нужно задать структурированный вывод и сессионную память для запросов к модели
  • Процесс должен ветвиться, работать параллельно и продолжаться после перезапуска
  • Проект на LangGraph или CrewAI переносят на Agently по слоям
  • Агент ведет длинную задачу, и вы хотите видеть доску прогресса и решения

Не подходит, если

  • Проект не использует Agently: специальные скиллы про его слои не пригодятся, годятся только product-design и collaboration
  • Вы остаетесь на другом стеке: скилл `agently` по умолчанию уважает выбранный фреймворк, но переносить на него код не станет
  • Версия Agently старше 4.1.4.10: архивные ветки v1 и v2 нужны для отката, а не для новых установок

Пример запроса к агенту

Спроектируй на Agently ассистента, который разбирает заявки, вызывает инструменты и возобновляет работу после сбоя. Сначала скажи, какой слой за что отвечает.

Ограничения

Каталог v3 выровнен по Agently 4.1.4.10. Прежние поколения заморожены в ветках `update/archive-v2-catalog` и `update/archive-legacy-v1-catalog` и нужны для отката.

Запись `agently-design` устарела и пересылает к `agently-agentic-design`.

Команды `npx skills add` общие для любых репозиториев со SKILL.md, а для Codex у проекта есть отдельный установщик `scripts/install.py` на Python 3.10 и PyYAML.

Установщик не правит глобальные инструкции агента: сводку для `agently-collaboration` добавляют вручную.

Как отключить. Удалите каталоги нужных скиллов `agently*` из папки скиллов агента. Для Codex это `$CODEX_HOME/skills` или `~/.codex/skills`, резервные копии лежат рядом в `skill-update-backups/`.

Частые вопросы

С какого скилла начать?

С `agently`: он выбирает специалиста сам. Самый узкий набор открытия дает установка только этого скилла.

Как поставить все основные скиллы?

Выберите агента через `export AGENT=codex`, затем в цикле выполните `npx skills add AgentEra/Agently-Skills --agent "$AGENT" --skill <имя> -y` для семи скиллов приложения: `agently`, `agently-collaboration`, `agently-agentic-design`, `agently-request`, `agently-runtime`, `agently-stage`, `agently-triggerflow`.

Нужен ли Agently для product-design?

Нет, `agently-product-design` и `agently-collaboration` работают без фреймворка. Их можно ставить отдельно, как `python scripts/install.py --skills agently-collaboration`.

Как сменить язык интерфейса скиллов в Codex?

Запустите `python scripts/install.py --locale en --ui-only` для английского или `--locale zh-CN` для китайского. Язык выбирается при установке, а не по языку диалога.

Что делать со скиллом agently-design?

Заменить на `agently-agentic-design`. Старая запись только пересылает к нему, при обновлении проверьте вызывающие места и уберите ее.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

Каталог из почти двухсот скиллов: доставка кода, ревью, отладка, управление ИИ, продуктовая работа и координация агентов.

СкиллМинимальный доступ175Звезды репозитория

FastAgent превращает каталог агента со скиллами и инструментами на TypeScript в сервис с ботами и расписанием

CLIШирокий доступ66Звезды репозитория

Инструмент сборки проверенных скиллов из реального рабочего процесса и управления их жизненным циклом через ваш маркетплейс

ПлагинРасширенный доступ2,4 тыс.Звезды репозитория

Скилл с 25 командами для разбора и доработки промптов, инструментов и схем агентов в Cursor, Claude Code, Gemini CLI и Codex

СкиллРасширенный доступ603Звезды репозитория
Официальный

Официальные скиллы LangChain: выбор между LangChain, LangGraph и Deep Agents, квикстарты, RAG, память, согласование с человеком и разработка оценок

СкиллМинимальный доступ1,3 тыс.Звезды репозитория

Каркас из персон, правил и скиллов в чистом Markdown: Maestro раздает работу разным моделям и экономит основной тариф

ВоркфлоуРасширенный доступ148Звезды репозитория

Коротко о README

Вступление в README перечисляет девять скиллов текущего каталога, совместимость с версиями Agently и архивные ветки. Дальше идет установка: установщик для Codex с выбором языка интерфейса (английский и китайский), общие команды `npx skills add` и пакеты для приложения и миграции.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: agently
description: Route ambiguous product, document, or Agentic work to the right design or implementation skill. Use for unresolved owner/project shape, mixed specialties or explicit low-frequency TaskDAG or DynamicTask requests. Clear tasks use their specialist directly; conversation expression, progress and handoffs use agently-collaboration alongside any task.
---

# Agently

Start here when the owner or working method is unclear, or several specialties
share one work item. First distinguish human product/document outcomes from
model-service behavior. Route clear product work directly to `agently-product-design`;
no model, Agently runtime or framework migration is required. For model systems,
choose the smallest suitable owner before files or mechanisms; use Agently-native
mappings only when Agently is in scope. Respect another selected stack.

When an Agently developer needs to understand model-node duties, tune execution
effects, check data flow or redundant context, or judge model/Host ownership,
use collaborative review without waiting for the phrase "Prompt review".
Route through `agently-agentic-design` for the highlighted flow and handoffs, and
`agently-request` for related Prompt tables grouped by readability and dependency.
Keep unrelated mechanical work outside this review method.

## Shared coordination

Use [Conversation and Collaboration](../agently-collaboration/SKILL.md) alongside
any task for reader-oriented communication, progress, decisions and handoffs.
It can be selected directly without this router. Specialist Skills retain their
execution and acceptance criteria; reuse one work record across them. If the
companion is unavailable, follow the host's base guidance and existing task
record; routing does not require installation or a new tracking system.

## Workflow

The following owner workflow applies to model-powered systems. For non-model
product or writing tasks, route to the product Skill and continue its method.

1. Reduce the request to goals, inputs, outputs, side effects, evidence, and
   lifecycle needs.
2. Separate model-owned semantic decisions from host-owned validation,
   authorization, identity joins, arithmetic, and effects.
3. Assign each decision, state, and effect to one existing owner.
4. For non-trivial flows, map nodes, value/event edges, invariants, and the
   production need for every requested field and stage.
5. Implement async-first where the caller owns an async boundary; validate
   deterministic contracts separately from model-owned quality.
6. Report a framework gap when no native owner can carry a required invariant.
   Do not hide the gap behind business-specific glue or a pass-through facade.

## Route by Owner

- Product goals, role/behavior coverage, interface/component/layout design,

Сообщить о проблеме