CommunityProgramación y desarrollogithub.com

grahama1970/skill-installer

Instala habilidades de Codex en $CODEX_HOME/skills desde una lista curada o una ruta de repositorio de GitHub. Úsalo cuando un usuario pida listar habilidades instalables, instalar una habilidad curada o instalar una habilidad de otro repositorio (incluyendo repos privados).

¿Qué es skill-installer?

Skill Installer es una herramienta diseñada para el asistente de código Codex que automatiza la instalación de habilidades desde repositorios de GitHub. Su propósito principal es permitir a los usuarios listar habilidades disponibles (tanto las curadas como las experimentales del repositorio oficial de OpenAI) e instalarlas con un solo comando. También soporta la instalación directa desde cualquier repositorio de GitHub, incluidos los privados, mediante autenticación por token o credenciales git. La habilidad utiliza dos scripts principales: `list-skills.py` para mostrar el catálogo con anotaciones de estado (instalada/no instalada) y `install-skill-from-github.py` para realizar la instalación. En caso de que la descarga directa falle por problemas de permisos, realiza un fallback a git sparse checkout. Las habilidades se instalan en `$CODEX_HOME/skills/`, y al finalizar se notifica al usuario que la nueva habilidad estará disponible en su siguiente interacción.

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

Installed? Explore more Programación y desarrollo skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Instalador de Habilidades

Ayuda a instalar habilidades. Por defecto provienen de https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated, pero los usuarios también pueden proporcionar otras ubicaciones. Las habilidades experimentales están en https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental y se pueden instalar de la misma manera.

Utiliza los scripts auxiliares según la tarea:

  • Listar habilidades cuando el usuario pregunte qué está disponible, o si el usuario usa esta habilidad sin especificar qué hacer. La lista por defecto es .curated, pero puedes pasar --path skills/.experimental cuando pregunten sobre habilidades experimentales.
  • Instalar desde la lista curada cuando el usuario proporcione un nombre de habilidad.
  • Instalar desde otro repositorio cuando el usuario proporcione una ruta de repositorio de GitHub (incluyendo repositorios privados).

Instala habilidades con los scripts auxiliares.

Comunicación

Al listar habilidades, la salida debe ser aproximadamente como se muestra a continuación, dependiendo del contexto de la solicitud del usuario. Si preguntan sobre habilidades experimentales, lista desde .experimental en lugar de .curated e indica la fuente correspondientemente: """ Habilidades de {repo}:

  1. skill-1
  2. skill-2 (ya instalada)
  3. ... ¿Cuáles te gustaría instalar? """

Después de instalar una habilidad, informa al usuario que estará disponible en su siguiente turno.

Scripts

Todos estos scripts usan red, por lo que al ejecutarlos en la caja de arena, solicita escalamiento cuando los ejecutes.

  • scripts/list-skills.py (imprime la lista de habilidades con anotaciones de instalación)
  • scripts/list-skills.py --format json
  • Ejemplo (lista experimental): 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>
  • Ejemplo (habilidad experimental): scripts/install-skill-from-github.py --repo openai/skills --path skills/.experimental/<nombre-de-habilidad>

Comportamiento y Opciones

  • Por defecto usa descarga directa para repositorios públicos de GitHub.
  • Si la descarga falla con errores de autenticación/permisos, recurre a git sparse checkout.
  • Se aborta si el directorio de destino de la habilidad ya existe.
  • Instala en $CODEX_HOME/skills/<nombre-de-habilidad> (por defecto ~/.codex/skills).
  • Múltiples valores --path instalan varias habilidades en una ejecución, cada una nombrada según el nombre base de la ruta a menos que se proporcione --name.
  • Opciones: --ref <ref> (por defecto main), --dest <ruta>, --method auto|download|git.

Notas

  • La lista curada se obtiene de https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated a través de la API de GitHub. Si no está disponible, explica el error y sal.
  • Los repositorios privados de GitHub se pueden acceder mediante credenciales git existentes o el token opcional GITHUB_TOKEN/GH_TOKEN para la descarga.
  • El fallback de git intenta HTTPS primero, luego SSH.
  • Las habilidades en https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system están preinstaladas, por lo que no es necesario ayudar a los usuarios a instalarlas. Si preguntan, simplemente explícalo. Si insisten, puedes descargar y sobrescribir.
  • Las anotaciones de instalación provienen de $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.

Skills relacionados