grahama1970/skill-installer

Installer les compétences Codex dans $CODEX_HOME/skills à partir d'une liste organisée ou d'un chemin de dépôt GitHub. Utilisez-le lorsqu'un utilisateur demande à lister les compétences installables, à installer une compétence organisée ou à installer une compétence depuis un autre dépôt (y compris les dépôts privés).

Qu'est-ce que skill-installer ?

Ce skill permet d'installer des compétences pour Codex. Il propose par défaut une liste organisée de compétences provenant de https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated, ainsi qu'une liste expérimentale depuis skills/.experimental. L'utilisateur peut également fournir un chemin de dépôt GitHub (public ou privé) pour installer des compétences personnalisées. Le skill utilise des scripts Python pour lister et installer les compétences, avec un support de secours via git sparse checkout si le téléchargement direct échoue. Il est compatible avec Claude Code, Cursor et d'autres agents utilisant le répertoire $CODEX_HOME/skills. Les compétences système sont préinstallées et ne nécessitent pas d'installation manuelle.

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

Installed? Explore more Développement et programmation skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

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Documentation

Installateur de compétences

Aide à installer des compétences. Par défaut, celles-ci proviennent de https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated, mais les utilisateurs peuvent également fournir d'autres emplacements. Les compétences expérimentales se trouvent dans https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental et peuvent être installées de la même manière.

Utilisez les scripts d'aide en fonction de la tâche :

  • Lister les compétences lorsque l'utilisateur demande ce qui est disponible, ou si l'utilisateur utilise ce skill sans préciser quoi faire. L'affichage par défaut est .curated, mais vous pouvez passer --path skills/.experimental lorsqu'ils demandent des compétences expérimentales.
  • Installer à partir de la liste organisée lorsque l'utilisateur fournit un nom de compétence.
  • Installer à partir d'un autre dépôt lorsque l'utilisateur fournit un dépôt/chemin GitHub (y compris les dépôts privés).

Installez les compétences à l'aide des scripts d'aide.

Communication

Lorsque vous listez les compétences, affichez approximativement comme suit, selon le contexte de la demande de l'utilisateur. S'ils demandent des compétences expérimentales, listez depuis .experimental au lieu de .curated et indiquez la source en conséquence :

Compétences depuis {repo} :
1. skill-1
2. skill-2 (déjà installée)
3. ...
Lesquelles souhaitez-vous installer ?

Après avoir installé une compétence, dites à l'utilisateur qu'elle sera disponible lors de son prochain tour.

Scripts

Tous ces scripts utilisent le réseau, donc lors de l'exécution dans le sandbox, demandez une élévation de privilèges avant de les exécuter.

  • scripts/list-skills.py (affiche la liste des compétences avec les annotations d'installation)
  • scripts/list-skills.py --format json
  • Exemple (liste expérimentale) : scripts/list-skills.py --path skills/.experimental
  • scripts/install-skill-from-github.py --repo <propriétaire>/<dépôt> --path <chemin/vers/compétence> [<chemin/vers/compétence> ...]
  • scripts/install-skill-from-github.py --url https://github.com/<propriétaire>/<dépôt>/tree/<ref>/<chemin>
  • Exemple (compétence expérimentale) : scripts/install-skill-from-github.py --repo openai/skills --path skills/.experimental/<nom-compétence>

Comportement et options

  • Par défaut, téléchargement direct pour les dépôts GitHub publics.
  • Si le téléchargement échoue avec des erreurs d'authentification/permission, bascule vers un git sparse checkout.
  • Abandonne si le répertoire de destination de la compétence existe déjà.
  • Installe dans $CODEX_HOME/skills/<nom-compétence> (par défaut ~/.codex/skills).
  • Plusieurs valeurs --path installent plusieurs compétences en une seule exécution, chacune nommée d'après le nom de base du chemin sauf si --name est fourni.
  • Options : --ref <ref> (par défaut main), --dest <chemin>, --method auto|download|git.

Remarques

  • La liste organisée est récupérée depuis https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated via l'API GitHub. Si elle est indisponible, expliquez l'erreur et quittez.
  • Les dépôts GitHub privés peuvent être accédés via les informations d'identification git existantes ou le GITHUB_TOKEN/GH_TOKEN optionnel pour le téléchargement.
  • Le basculement git essaie d'abord HTTPS, puis SSH.
  • Les compétences à l'adresse https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system sont préinstallées, donc inutile d'aider les utilisateurs à les installer. S'ils demandent, expliquez-le simplement. S'ils insistent, vous pouvez les télécharger et les écraser.
  • Les annotations d'installation proviennent 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 associés