Runtime en Rust con enlaces a TS/Python para habilidades de Claude, con divulgación progresiva de metadatos, contenido completo y scripts/recursos. Cualquier agente puede ahora poseer habilidades. Actualmente compatible con Seatbelt y, experimentalmente, con WASM y sandboxing.
Geeksfino/openskills es un runtime en Rust que proporciona enlaces nativos a TypeScript y Python, diseñado específicamente para ejecutar habilidades de Claude con un enfoque en la divulgación progresiva de metadatos. Esto significa que los agentes pueden acceder inicialmente a información básica sobre una habilidad (como su nombre y descripción) y, si es necesario, obtener detalles completos, incluyendo scripts y recursos, sin sobrecargar el contexto. La utilidad principal radica en permitir que cualquier agente (no solo Claude) pueda poseer y ejecutar habilidades de manera modular y eficiente, promoviendo la interoperabilidad entre diferentes plataformas de agentes. Actualmente, el runtime soporta Seatbelt como mecanismo de seguridad estándar y, de forma experimental, ofrece sandboxing mediante WASM, lo que permite ejecutar código en entornos aislados y más seguros. Está especialmente dirigido a desarrolladores que construyen agentes basados en Claude, Cursor o Codex, buscando un balance entre flexibilidad, rendimiento (gracias a Rust) y seguridad en tiempo de ejecución.
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Rust runtime with TS/Python bindings for Claude Skills with progressive disclosure of skill metadata, full content and scripts/resources. Any agent can now own skills. Currently support Seatbelt and experimentally, WASM, sandboxing
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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