skill-forge-convert

Skill-Konvertierung – Multi-Plattform

Konvertiert Claude Code Skills für die Nutzung auf OpenAI Codex, Google Gemini CLI, Google Antigravity und Cursor, unter Berücksichtigung der Qualität und der Best Practices jeder Plattform.

Prozess

Schritt 1: Quell-Skill lesen

1. Lies die Quell-SKILL.md und parse das Frontmatter.
2. Erkenne die Skill-Komplexitätsstufe (1-4).
3. Erfasse alle Dateien: scripts/, references/, agents/, Sub-Skills.
4. Identifiziere die MCP-Konfiguration (.mcp.json), falls vorhanden.

Schritt 2: Plattform-Kompatibilität analysieren

Führe zuerst eine Trockenlauf-Analyse durch:

python scripts/convert_skill.py <pfad> --dry-run --target all

Überprüfe den Kompatibilitätsbericht:

• Portierbare Felder: Direkt übertragen (Name, Beschreibung, Lizenz)
• Anpassbare Felder: Benötigen plattformspezifische Handhabung
• Claude-spezifische Felder: Werden mit Warnungen entfernt

Schritt 3: In Zielplattformen konvertieren

Führe die Konvertierung aus:

python scripts/convert_skill.py <pfad> --target codex,gemini,antigravity,cursor --output dist/

Für die Konvertierung der MCP-Konfiguration:

python scripts/convert_skill.py <pfad> --target all --output dist/ --include-mcp

Schritt 4: Claude-spezifische Funktionen behandeln

Funktionen, die eine manuelle Anpassung pro Plattform erfordern:

Claude-Funktion	Codex	Gemini/Antigravity	Cursor
allowed-tools	Unterstützt	Entfernen; alle Tools verfügbar	Entfernen; kein Äquivalent
context: fork	Kein Äquivalent	Kein Äquivalent	Kein Äquivalent
hooks	1 Ereignis (notify)	Teilweise (CLI)	6 Ereignisse (Beta)
model-Auswahl	Kein Äquivalent	Kein Äquivalent	Kein Äquivalent
Task-Delegation	In separate Skills aufteilen	In separate Skills aufteilen	Hintergrund-Agents (Ultra-Plan)
/slash-Befehle	$mention-Syntax	Beschreibungsbasierte Aktivierung	Beschreibungsbasierte Aktivierung + @rule
Sub-Skill-Routing	Separate Skills mit $mention	Separate Skills, LLM-geroutet	Separate Skills, LLM-geroutet

Schritt 5: Konvertierte Skills validieren

Führe eine Validierung für jede generierte Ausgabe durch:

python scripts/validate_skill.py dist/codex/<skill-name>/
python scripts/validate_skill.py dist/gemini/<skill-name>/
python scripts/validate_skill.py dist/antigravity/<skill-name>/
python scripts/validate_skill.py dist/cursor/<skill-name>/

Behebe alle kritischen oder hochprioritären Probleme, bevor du fortfährst.

Schritt 6: Bereitstellungsbericht generieren

Präsentiere dem Benutzer eine Zusammenfassung:

## Konvertierungsbericht: {skill-name}

| Plattform | Punktzahl | Dateien | Warnungen | Manuelle Schritte |
|-----------|-----------|---------|-----------|------------------|
| Codex | 92% | 4 | 2 | 1 |
| Gemini | 88% | 3 | 3 | 1 |
| Antigravity | 88% | 3 | 3 | 1 |
| Cursor | 88% | 3 | 3 | 1 |

### Generierte Dateien
[Liste pro Plattform]

### Warnungen
[Liste pro Plattform]

### Erforderliche manuelle Schritte
[Liste pro Plattform]

Schritt 7: Multi-Plattform-Installationsskript generieren

Bei der Konvertierung für alle Plattformen (--target all) generiert das Skript automatisch install-multiplatform.sh, das:

• Die aktuelle Agent-Plattform automatisch erkennt
• Im korrekten Skill-Pfad installiert
• Das --platform-Flag für explizite Auswahl unterstützt

Plattform-Kurzreferenz

Plattform	Skill-Pfad	Anweisungsdatei	Konfigurationsformat
Claude Code	.claude/skills/	CLAUDE.md	JSON (.mcp.json)
OpenAI Codex	.agents/skills/	AGENTS.md	TOML (config.toml)
Gemini CLI	.gemini/skills/	GEMINI.md	JSON (settings.json)
Antigravity	.agent/skills/	GEMINI.md	JSON (mcp_config.json)
Cursor	.cursor/skills/	.cursor/rules/*.mdc	JSON (mcp.json)

Die vollständigen Plattformspezifikationen findest du unter references/platforms.md.

Richtlinien zur Konvertierung der Komplexitätsstufen

• Stufe 1 (einzelne SKILL.md): Konvertiert sauber. Automatische Konvertierung empfohlen.
• Stufe 2 (Skill + Skripte): Konvertiert gut. Überprüfe Skript-Pfade.
• Stufe 3 (Multi-Skill): Teilweise. Jedes Sub-Skill wird unabhängig konvertiert. Das Routing erfordert manuelle Arbeit.
• Stufe 4 (Ökosystem): Manuelle Überprüfung erforderlich. Die Sub-Agenten-Delegation muss plattformabhängig angepasst werden.