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grahama1970/skill-installer

Codexのスキルを厳選リストやGitHubリポジトリから $CODEX_HOME/skills にインストールします。ユーザーがインストール可能なスキルの一覧表示、厳選スキルのインストール、他のリポジトリ(プライベートリポジトリを含む)からのスキルインストールを依頼した際に使用します。

skill-installer とは?

このスキルは、Codexエージェントがユーザーの要求に応じてスキルを簡単にインストールできるようにするためのインストーラです。デフォルトでは OpenAI の公式スキルリポジトリ(https://github.com/openai/skills)にある厳選スキルリスト(.curated)と実験的スキルリスト(.experimental)からインストール可能ですが、ユーザーが指定した任意のGitHubリポジトリやパスからもインストールできます。プライベートリポジトリにも対応しており、既存のgit認証情報や GITHUB_TOKEN / GH_TOKEN 環境変数を使ってアクセスします。インストール方法はパブリックリポジトリでは直接ダウンロードを試み、認証エラーの場合はgit sparse checkoutにフォールバックするなど、堅牢な動作を備えています。また、スキルの一覧表示機能ではインストール済みのスキルを注釈として表示し、ユーザーが選択しやすいようにします。

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

Installed? Explore more コーディング&開発 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

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ドキュメント

Skill Installer

スキルのインストールを支援します。デフォルトでは https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated から取得しますが、ユーザーは他の場所を指定することもできます。実験的スキルは https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental にあり、同様にインストールできます。

タスクに応じてヘルパースクリプトを使用します:

  • ユーザーが利用可能なスキルを尋ねた場合、またはこのスキルを使用する際に何をするか指定されなかった場合は、スキル一覧を表示します。デフォルトの一覧は .curated ですが、--path skills/.experimental を渡すと実験的スキルが表示されます。
  • ユーザーがスキル名を指定した場合は、厳選リストからインストールします。
  • ユーザーがGitHubリポジトリ/パスを指定した場合は、そのリポジトリからインストールします(プライベートリポジトリも可)。

ヘルパースクリプトでスキルをインストールします。

コミュニケーション

スキル一覧を表示する際は、ユーザーのリクエストの文脈に応じて以下のように出力します。実験的スキルについて尋ねられた場合は .experimental から一覧を表示し、ソースをそのようにラベル付けします:

{repo} からのスキル:
1. skill-1
2. skill-2 (インストール済み)
3. ...
どのスキルをインストールしますか?

スキルのインストール後、次のターンで利用可能になることをユーザーに伝えます。

スクリプト

これらのスクリプトはすべてネットワークを使用するため、サンドボックス内で実行する際はエスカレーションを要求してください。

  • scripts/list-skills.py(インストール済みの注釈付きでスキル一覧を表示)
  • scripts/list-skills.py --format json
  • 例(実験的スキル一覧):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>
  • 例(実験的スキル):scripts/install-skill-from-github.py --repo openai/skills --path skills/.experimental/<skill-name>

動作とオプション

  • パブリックGitHubリポジトリの場合はデフォルトで直接ダウンロードします。
  • ダウンロードが認証/権限エラーで失敗した場合は、git sparse checkoutにフォールバックします。
  • インストール先のスキルディレクトリがすでに存在する場合は中止します。
  • $CODEX_HOME/skills/<skill-name> にインストールします(デフォルトは ~/.codex/skills)。
  • 複数の --path 値を指定すると、1回の実行で複数のスキルをインストールします。各スキルはパスのベース名で命名されます(--name が指定されていない場合)。
  • オプション:--ref <ref>(デフォルト main)、--dest <path>、--method auto|download|git。

注意事項

  • 厳選スキルの一覧は GitHub API を介して https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated から取得します。利用できない場合はエラーを説明して終了します。
  • プライベートGitHubリポジトリには、既存のgit認証情報またはオプションの GITHUB_TOKEN/GH_TOKEN でアクセスできます。
  • Gitフォールバックは最初にHTTPS、次にSSHを試みます。
  • https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system にあるスキルはプレインストールされているため、ユーザーがそれらのインストールを手伝う必要はありません。ユーザーが尋ねてきた場合はその旨を説明してください。どうしてもインストールを希望する場合は、ダウンロードして上書きできます。
  • インストール済みの注釈は $CODEX_HOME/skills から取得されます。

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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