okf-knowledge — скилл

Скилл /okf собирает из кода и документов граф знаний в Markdown по формату Open Knowledge Format и следит за его актуальностью.

  • 66 ★ репозитория
  • Последний коммит
Скилл

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Скилл создает и правит Markdown-файлы пакета в проекте и запускает скрипт проверки на Python.
Все причины и проверки

sniperunder123/okf-knowledge

Установка

Работает в

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/okf-knowledge

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Скилл создает и правит Markdown-файлы пакета в проекте и запускает скрипт проверки на Python.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

okf-knowledge — скилл Claude Code с командой `/okf` для работы с пакетами Open Knowledge Format. OKF — нейтральная спецификация от Google Cloud: знания лежат каталогом небольших файлов Markdown, один файл описывает одно понятие (таблицу, метрику, регламент), а ссылки между файлами образуют граф. Скилл собирает такой пакет из кода и документов проекта, обновляет его после изменений, отвечает на вопросы по ссылкам от `index.md`, проверяет соответствие формату и рисует граф. Команды: `/okf init [путь]`, `/okf update [путь]`, `/okf query "вопрос"`, `/okf validate [путь]`, `/okf viz [путь]` и `/okf add "понятие"`. Проверку выполняет скрипт `okf/scripts/validate.py`. Агент идет по ссылкам и читает только нужные файлы, поэтому на вопрос уходит несколько небольших файлов.

Для кого. Командам, у которых знания о проекте разбросаны по вики, README и чатам, а агенту нужна компактная и проверяемая версия.

Подходит, если

  • Огромный README читается целиком или не читается, и его надо разбить на связанные понятия.
  • После изменений в коде нужно обновить пакет знаний, поправить ссылки и дописать журнал.
  • Агенту надо ответить на вопрос по проекту, прочитав три небольших файла от `index.md`.
  • Структуру знаний требуется показать людям в виде интерактивного графа.

Не подходит, если

  • Нужна полноценная система поиска по векторной базе: OKF-пакет лишь может служить для нее корпусом.
  • Агенту нужны гарантии: автор называет проект написанным на скорую руку и не дает обещаний.
  • Требуется официальный инструмент Google: проект независимый и не связан с Google или Anthropic.

Пример запроса к агенту

Выполни `/okf init`: собери из кода и документации этого проекта пакет знаний и проверь его командой `/okf validate`.

Ограничения

Автор называет проект написанным вместе с ИИ на скорую руку, неофициальным и поставляемым как есть без гарантий. Для проверки нужен Python 3.7 или новее и пакет из `requirements.txt` (PyYAML). Команда `/okf` работает после копирования папки `okf` в `~/.claude/skills/`. Чтобы пакет не отставал от кода, в `CLAUDE.md` проекта добавляют просьбу запускать `/okf update` после изменений. Спецификация OKF версии 0.2 живет в отдельном репозитории Google Cloud и может меняться.

Как отключить. Удалите папку `~/.claude/skills/okf`. Созданный пакет знаний в каталоге `okf/` вашего проекта остается обычными файлами Markdown и удаляется вручную.

Частые вопросы

Как поставить скилл?

Склонируйте репозиторий, выполните `pip install -r requirements.txt` и скопируйте папку `okf` в `~/.claude/skills/`. Команда `/okf` заработает во всех проектах.

Что такое OKF-пакет?

Дерево Markdown-файлов: каждый файл описывает одно понятие, в шапке YAML обязательно только поле `type`, а ссылки между файлами образуют граф. Два имени зарезервированы: `index.md` и `log.md`.

Как проверить пакет?

Команда `/okf validate` или скрипт `python okf/scripts/validate.py <путь>`. Для примера из репозитория ожидается 10 файлов и 0 ошибок.

Как держать пакет актуальным?

Добавьте в `CLAUDE.md` строку с просьбой запускать `/okf update` после любых изменений кода и документов.

Это официальный инструмент Google?

Нет. Спецификацию OKF развивает Google Cloud, а скилл независимый и не связан с Google или Anthropic.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

OKF Skills

okf-skills

Инструменты для открытого формата знаний Open Knowledge Format от Google Cloud: написание, проверка и визуализация пакетов знаний. Сторонний набор

ПлагинРасширенный доступ450Звезды репозитория

Одна HTML-страница на любую тему: схемы на CSS, карта понятий и ссылки, у каждой указано, что она подтверждает.

СкиллМинимальный доступ107Звезды репозитория

Learn from materials

learn-from-materials

Скилл превращает книги, PDF, презентации и документы в проверяемую базу знаний и интерактивную учебную страницу с источниками, схемами и самопроверкой

СкиллРасширенный доступ1,4 тыс.Звезды репозитория

Навыки для Claude Code и Codex превращают PDF, DOCX и HTML в локальную базу знаний с оригиналом, полным текстом и выжимкой.

СкиллРасширенный доступ274Звезды репозитория

Устанавливаемый скилл: дает агенту полную официальную документацию OpenClaw с постепенным раскрытием, снимок обновляется ежедневно

СкиллМинимальный доступ32Звезды репозитория

Десять скиллов для науки в Claude Code и Codex: рисунки, статьи для конференций и журналов, гранты, рецензии, выпуск кода

ПлагинМинимальный доступ65Звезды репозитория

Коротко о README

Репозиторий описывает сам себя как пакет OKF в папке `okf/resources/self-bundle`: команда, валидатор, правила и проектные решения лежат связанными понятиями. Рядом есть пример на 10 файлов, 78 тестов и лицензия MIT.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: okf
description: Create, read, maintain, and visualize Open Knowledge Format (OKF) bundles — directory trees of Markdown "concept" files with YAML frontmatter that link into a knowledge graph. Triggers on `/okf` (and `/okf init|update|query|validate|viz`). Use when asked to capture a project's knowledge as OKF, keep an okf/ bundle in sync after changes, navigate a bundle to answer a question, or when a folder of .md files carries a `type:` frontmatter field (the Google Cloud Open Knowledge Format).
---

# /okf — OKF Knowledge

Open Knowledge Format (OKF) is a vendor-neutral spec ([Google Cloud](https://github.com/GoogleCloudPlatform/open-knowledge-format),
v0.2) for sharing knowledge as plain Markdown. A **bundle** is a directory tree of files where
each non-reserved file is **one concept** (a table, a module, an endpoint, a metric, a
runbook…) with YAML frontmatter, and concepts link to each other to form a knowledge graph. No
SDK, no runtime — just git-versionable text.

v0.2 keeps the v0.1 core (below) and adds optional **provenance, trust, lifecycle, and
attestation** families — see "OKF v0.2 additions" further down. A v0.1 bundle (using
`timestamp` and a body `# Citations` list) stays fully conformant; those are legacy fallbacks
consumers must still accept.

This skill is **command-driven**: the user runs `/okf <subcommand>` and you follow the matching
flow below to build, sync, read, validate, or visualize a bundle.

## Usage

```
/okf                      # smart default: sync the okf/ bundle if it exists, else offer to init
/okf init [path]          # build a new OKF bundle from this project's code + docs
/okf update [path]        # sync the bundle with what changed; fix links, append log.md, validate
/okf query "<question>"   # answer by navigating the bundle, index-first (no full-file dumps)
/okf validate [path]      # run conformance + lint checks
/okf viz [path]           # (re)generate viz.html + graph.mmd
/okf add "<thing>"        # add one new concept and wire its links
```

Default bundle directory: **`okf/`** in the current project (override with `[path]`).

## What to do when invoked

1. Parse the subcommand (no subcommand → **smart default**: if `<project>/okf/` exists run
   `update`, otherwise propose `init`).
2. Resolve the bundle directory (arg, else `okf/`).
3. Run the matching flow below.
4. **Always finish by validating** and fixing every error:
   `python <skill-dir>/scripts/validate.py <bundle> --strict`
   (`<skill-dir>` = this SKILL.md's directory; `scripts/` and `resources/` are its siblings.
   Both `validate.py` and `visualize.py` need PyYAML — `pip install pyyaml`.)

Сообщить о проблеме