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grahama1970/skill-installer

Codex-Fähigkeiten aus einer kuratierten Liste oder einem GitHub-Repository in $CODEX_HOME/skills installieren. Verwenden, wenn ein Benutzer verfügbare Fähigkeiten auflisten, eine kuratierte Fähigkeit installieren oder eine Fähigkeit aus einem anderen Repository (auch privat) installieren möchte.

Was ist skill-installer?

Dieses Skill ermöglicht es, Codex-Fähigkeiten (Skills) bequem zu installieren. Standardmäßig greift es auf die kuratierte Liste unter https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated zurück, kann aber auch beliebige andere GitHub-Repositorys verarbeiten – inklusive privater Repos. Benutzer können verfügbare Skills auflisten (z. B. kuratiert oder experimentell) und einzelne Skills per Namen installieren. Das Skill unterstützt sowohl direkte Downloads als auch Git-Sparse-Checkouts und erkennt bereits installierte Skills automatisch. Es ist für Codex optimiert, aber auch in anderen KI-Agenten-Umgebungen wie Cursor oder Claude Code einsetzbar, da es auf Umgebungsvariablen wie $CODEX_HOME und GITHUB_TOKEN basiert. Die Installation erfolgt in das Verzeichnis $CODEX_HOME/skills/<skill-name>. Bei Fehlern durch fehlende Berechtigungen wird automatisch auf einen Git-Sparse-Checkout umgeschaltet. Das Skill bietet klare Helfer-Skripte (Python) und gibt nach erfolgreicher Installation eine Rückmeldung, dass der neue Skill in der nächsten Sitzung zur Verfügung steht.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/.system/skill-installer

Installed? Explore more Codierung & Entwicklung skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

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Dokumentation

Was macht skill-installer?

Hilft beim Installieren von Fähigkeiten (Skills). Standardmäßig werden diese von https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated bezogen, Benutzer können aber auch andere Orte angeben. Experimentelle Fähigkeiten befinden sich unter https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental und können auf die gleiche Weise installiert werden.

Verwenden Sie die Hilfsskripte je nach Aufgabe:

  • Skills auflisten, wenn der Benutzer fragt, was verfügbar ist, oder wenn der Benutzer dieses Skill verwendet, ohne anzugeben, was zu tun ist. Die Standardliste ist .curated. Sie können --path skills/.experimental übergeben, wenn der Benutzer nach experimentellen Fähigkeiten fragt.
  • Aus der kuratierten Liste installieren, wenn der Benutzer einen Skill-Namen angibt.
  • Aus einem anderen Repository installieren, wenn der Benutzer einen GitHub-Repository/Pfad (auch privat) angibt.

Installieren Sie Fähigkeiten mit den Hilfsskripten.

Kommunikation

Wenn Sie Fähigkeiten auflisten, geben Sie die Ausgabe ungefähr wie folgt aus, abhängig vom Kontext der Benutzeranfrage. Wenn der Benutzer nach experimentellen Fähigkeiten fragt, listen Sie aus .experimental statt .curated auf und kennzeichnen Sie die Quelle entsprechend:

""" Skills aus {repo}:

  1. skill-1
  2. skill-2 (bereits installiert)
  3. ... Welche möchten Sie installieren? """

Nach der Installation eines Skills teilen Sie dem Benutzer mit, dass er in der nächsten Runde verfügbar sein wird.

Skripte

Alle diese Skripte verwenden Netzwerkzugriff. Bitte fordern Sie beim Ausführen in der Sandbox eine Eskalation an.

  • scripts/list-skills.py (gibt die Skills-Liste mit Installationshinweisen aus)
  • scripts/list-skills.py --format json
  • Beispiel (experimentelle Liste): scripts/list-skills.py --path skills/.experimental
  • scripts/install-skill-from-github.py --repo <owner>/<repo> --path <path/to/skill> [<path/to/skill> ...]
  • scripts/install-skill-from-github.py --url https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<ref>/<path>
  • Beispiel (experimentelles Skill): scripts/install-skill-from-github.py --repo openai/skills --path skills/.experimental/<skill-name>

Verhalten und Optionen

  • Standardmäßig direkter Download für öffentliche GitHub-Repositories.
  • Wenn der Download mit Authentifizierungs-/Berechtigungsfehlern fehlschlägt, wird auf Git-Sparse-Checkout zurückgegriffen.
  • Abbruch, wenn das Zielverzeichnis für das Skill bereits existiert.
  • Installation erfolgt in $CODEX_HOME/skills/<skill-name> (standardmäßig ~/.codex/skills).
  • Mehrere --path-Werte installieren mehrere Skills in einem Durchlauf, die jeweils nach dem Basisnamen des Pfads benannt werden, sofern nicht --name angegeben ist.
  • Optionen: --ref <ref> (Standard main), --dest <path>, --method auto|download|git.

Hinweise

  • Die kuratierte Liste wird von https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated über die GitHub-API abgerufen. Sollte sie nicht verfügbar sein, erklären Sie den Fehler und beenden Sie das Programm.
  • Private GitHub-Repositories können über vorhandene Git-Anmeldeinformationen oder optional GITHUB_TOKEN/GH_TOKEN für den Download zugegriffen werden.
  • Der Git-Rückfall versucht zuerst HTTPS, dann SSH.
  • Die Skills unter https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system sind vorinstalliert, daher müssen Benutzer nicht bei deren Installation unterstützt werden. Wenn Benutzer danach fragen, erklären Sie dies einfach. Falls Benutzer darauf bestehen, können Sie diese herunterladen und überschreiben.
  • Installationshinweise stammen aus $CODEX_HOME/skills.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

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