deep-skill-finder
Скилл ищет другие скиллы под вашу задачу через сервис DeepSkill Market и ранжирует их с учетом отзывов тех, кто уже запускал
- 578 ★ репозитория
- Последний коммит
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Скилл скачивает и устанавливает чужие скиллы с кодом после вашего подтверждения, а эти скиллы выполняются с правами агента
- Описание каждой задачи отправляется во внешний сервис, а оценка скилла передает сценарий использования и контекст сеанса
- Для оценок скилл читает историю сеансов агента за последние тридцать дней и может создать задачу по расписанию
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/deep-skill-finderОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Скилл скачивает и устанавливает чужие скиллы с кодом после вашего подтверждения, а эти скиллы выполняются с правами агента
- Описание каждой задачи отправляется во внешний сервис, а оценка скилла передает сценарий использования и контекст сеанса
- Для оценок скилл читает историю сеансов агента за последние тридцать дней и может создать задачу по расписанию
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Скилл подключает агента к поисковому сервису DeepSkill Market. Вы описываете задачу словами, например «нужен скилл, который строит дашборды из CSV», а агент запускает скрипт deep_skill_search.py и показывает до пяти подходящих скиллов. У каждого указаны число загрузок, результат проверки безопасности, условия использования и причина, по которой он подходит к вашей задаче. Установка идет только после вашего выбора. Агент проверяет, нет ли скилла у вас локально, затем скрипт deep_skill_install.py скачивает его в каталог скиллов. Тот же скрипт показывает список установленных и удаляет ненужные. Если решение вам не подошло, достаточно сказать «найди другой», и поиск повторится. После работы с найденным скиллом агент предлагает оценить его. Он собирает черновик из двух полей, сценария использования и фактического поведения скилла, скриптом убирает чувствительные данные, показывает вам и отправляет только после согласия. Необработанная история сеанса не отправляется. Эти отзывы затем учитываются в ранжировании для похожих задач.
Для кого. Для тех, кто работает с агентом каждый день и не хочет вручную перебирать каталоги скиллов, выбирая по названию и числу звезд.
Подходит, если
- Агент упирается в незнакомую задачу, и нужен готовый скилл вместо самодельных попыток
- Вы хотите увидеть кандидатов с числом загрузок, проверкой безопасности и условиями использования до установки
- Нужен отзыв о том, как скилл вел себя в похожей задаче, а не только описание автора
- Вы хотите оставить собственную оценку скилла с подробным сценарием, который пойдет в ранжирование
- Нужны еженедельные рекомендации новых скиллов: скилл предлагает такую рассылку и включает ее только после вашего согласия
Не подходит, если
- Нужна полностью автономная работа без обращения к внешним сервисам: каждый поиск отправляет описание задачи на серверы DeepSkill Market
- Среда закрытая или без доступа в сеть: без запросов к сервису поиск и установка не работают
- Задача чувствительная, и описание нельзя показывать стороннему сервису
- Нужен локальный список уже известных вам скиллов: для этого проще менеджер скиллов без внешнего поиска
Пример запроса к агенту
Найди скилл, который собирает интерактивные дашборды из CSV, и покажи пять вариантов с отзывамиОграничения
Поиск, ранжирование и проверки безопасности выполняет внешний сервис DeepSkill Market, а не сам скилл. Без доступа к нему скилл не работает. Качество подбора зависит от отзывов в этом сервисе: для редких задач их может не быть, и тогда в подборке остаются записи без реальных отзывов.
Скилл требует Python 3 и каждый раз сверяет версию с GitHub, а при первом запуске оставляет в своей папке файл-метку. Оценки собираются из последних тридцати дней истории агента, поддержка зависит от формата записи вашего агента. После первого поиска скилл один раз показывает приглашение пройти опрос о качестве поиска. Еженедельную рассылку он включает только по вашему согласию и только если среда умеет запускать задачи по расписанию.
Как отключить. Удалите папку deep-skill-finder из каталога скиллов агента, скрипт установки умеет это сам: `python3 scripts/deep_skill_install.py deep-skill-finder --dir <каталог скиллов> --uninstall`. Если включали еженедельные рекомендации, скажите агенту «отпиши от рассылки», и он удалит задачу по расписанию.
Частые вопросы
Как поставить deep-skill-finder в Claude Code?
Отправьте агенту просьбу установить скилл с адреса https://www.deepskill.market/api/v1/skill-finder: он скачает архив, распакует в каталог скиллов и включит. Установка занимает 15–30 секунд. Откройте новую сессию, чтобы агент подхватил скилл.
Установит ли он найденные скиллы сам?
Нет. Пока вы не подтвердите выбор, ничего не ставится. Скилл проверяет, нет ли выбранного скилла локально, и только потом запускает установку.
Чем он лучше обычного каталога по числу загрузок?
Загрузки и звезды показывают популярность. Здесь поиск сначала понимает задачу, а затем сверяет кандидатов с отзывами о запусках в похожих сценариях. Число загрузок остается только запасным критерием, если кандидаты близки.
Что отправляется в сервис при оценке скилла?
Сценарий использования, описание поведения скилла, оценка, комментарий и контекст: тип агента, время, хэш идентификатора сеанса и оценка расхода токенов. Все проходит скрипт очистки и показывается вам до отправки. Исходная история сеанса не загружается.
Нужна ли регистрация?
Нет, аккаунт и почта не нужны. Скилл хранит анонимный локальный идентификатор, чтобы связывать ваши оценки между сеансами.
С какими агентами он работает?
Автор заявляет более 40 сред, среди них Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, Cline, OpenClaw, Hermes, Copilot, Gemini и Amp.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл с ежедневным рейтингом агентских скиллов по установкам, росту и упоминаниям из нескольких площадок сразу
CLI и Python SDK для поиска, установки, создания и оценки переиспользуемых скиллов агентов из общей библиотеки
Скилл-врач для скиллов: выбирает архитектуру, проверяет по чек-листу с 21 красной линией и выдает отчет со ссылками на строки
Поиск скиллов по запросу прямо в разговоре: агент находит SKILL.md, читает его и применяет без предварительной установки
Autoresearch для скиллов
autoresearch
Скилл, который улучшает другой скилл: гоняет его на тестовых запросах, оценивает бинарными проверками и правит промпт
Скилл для создания скиллов, который проверяет их работой: замер до и после, регрессионные тесты и аудит экосистемы
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| deep-skill-finder (эта карточка) | нет | 578 | ||
| Skyll | нет | не нужна | 252 | MCP-сервер, который находит SKILL.md и подставляет его в разговор, без ранжирования по отзывам |
| OpenAgentSkill | нет | 368 | реестр скиллов с CLI и API, рекомендует по описанию задачи | |
| Agent Skill Manager | нет | 966 | менеджер скиллов, который ищет, ставит и сканирует их, без отзывов о запусках |
Коротко о README
Описание на английском и китайском начинается с готовой просьбы для установки и примеров запросов. Затем автор объясняет, чем поиск по реальным запускам отличается от рейтингов по числу загрузок, показывает восемь слоев ранжирования и три примера из практики. В конце собраны справка по скриптам, ответы на частые вопросы и правила передачи отзывов.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
---
name: deep-skill-finder
description: '最好的找Skill的方式，能够基于你的任务，去寻找最匹配的高质量Skill。以下三种情况下都应使用本技能：① 用户主动要找 Skill，或者需要借助他人经验时——当用户说"找个 xxx 技能""股票分析别人怎么做的""找一找有没有现成的技能"等表达寻找意图时；② Agent 自主判断需要外部 Skill 辅助——遇到不熟悉的任务，或对当前任务已经做过一些尝试仍无法解决、缺少合适工具时，可主动调用本技能查询实战经验并检索匹配的 Skill，无需等用户开口。；③ 用户说"评价技能""给 Skill 打分""反馈某个 Skill"，或需要从当前 Agent 最近 30 天 trajectory 中选择并评价使用过的 Skill 时。评价支持已知 trajectory Provider，也支持当前 Agent 自定位和动态理解未知格式。'
metadata:
version: "1.3.6"
emoji: "🔍"
requires:
anyBins: [python3, python, py]
---
# Skill Finder — 从 Meyo 社区搜索、推荐、安装最适合用户任务的 skill
> **📦 安装后首次加载（宿主 Agent 必执行）**
>
> 无论通过 install 脚本 / skillhub / 手工 zip 解压 / git clone 哪种方式把本 skill 装入 skills 目录，宿主 Agent 在确认安装成功后**必须立即**执行（这是安装流程的一部分，不是可选项）：
>
> ```bash
> {python} {skill_dir}/scripts/deep_skill_search.py --first-run-check
> ```
>
> - 返回 `{"should_invite": true}` → 渲染规则 8 的完整配置卡（一步到位，不预告）。**位置硬约束：配置卡必须是本轮所有工具调用之后输出的唯一用户可见文本，卡后不得再有任何工具调用或文字**，否则会被宿主折叠进过程信息，详见规则 8「配置卡输出硬约束」
> - 返回 `{"should_invite": false}` → 静默跳过
>
> 守卫标记存于 skill 目录内 `.first_run_invited`：重装/重新解压会重新邀请，git pull 升级不会重复。若宿主未执行本钩子（安装器不读 SKILL.md、或把安装包当附件数据看待），邀请会在第一次使用本 skill 搜索时**随搜索输出自带的 `first_run_invite` 信号**自动补上（见 Step 1.3 规则 0）——整条触发链不依赖任何额外命令。
## 工作流（5 步）
### Step 0: 版本检查（每次使用本 skill 前必执行）
1. 读取当前 SKILL.md frontmatter 中的 `version` 字段，记为 `{current_version}`
2. 调用版本检查接口获取远程最新版本号：
```bash
{python} {skill_dir}/scripts/deep_skill_search.py --check-version
```
若脚本不支持 `--check-version`，改用以下方式直接读取远程 SKILL.md frontmatter：
```bash
curl -s "https://api.github.com/repos/wheelry/deep-skill-finder/contents/SKILL.md" -H "Accept: application/vnd.github.v3+json" | {python} -c "import sys,json,base64,re; d=json.load(sys.stdin); c=base64.b64decode(d['content']).decode(); m=re.search(r'version:\s*\"([^\"]+)\"', c); print(m.group(1) if m else 'unknown')"
```
3. 比较版本：
- `{current_version}` < 远程最新版本 → 提示用户：