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grahama1970/skill-installer

Codex 스킬을 큐레이션 목록이나 GitHub 저장소 경로를 통해 $CODEX_HOME/skills에 설치합니다. 사용자가 설치 가능한 스킬 목록을 요청하거나, 큐레이션된 스킬을 설치하거나, 다른 저장소(비공개 저장소 포함)에서 스킬을 설치할 때 사용하세요.

skill-installer란 무엇인가요?

이 스킬은 Codex 에이전트가 스킬을 쉽게 설치하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 기본적으로 OpenAI의 큐레이션된 스킬 목록(https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated)을 사용하지만, 사용자가 실험적 스킬(https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental)이나 다른 GitHub 저장소(비공개 저장소 포함)의 경로를 직접 지정할 수도 있습니다. 스킬 목록 확인, 큐레이션 또는 실험적 스킬 설치, GitHub 저장소에서 직접 설치 등 세 가지 주요 작업을 지원하며, 내부적으로 Python 헬퍼 스크립트(`scripts/list-skills.py`, `scripts/install-skill-from-github.py`)를 통해 작동합니다. 공개 저장소는 기본적으로 직접 다운로드 방식으로 설치되며, 인증 오류 발생 시 git sparse checkout으로 자동 전환됩니다. 비공개 저장소는 기존 git 자격 증명 또는 `GITHUB_TOKEN`/`GH_TOKEN` 환경 변수를 통해 접근할 수 있습니다. 설치는 $CODEX_HOME/skills 디렉토리(기본값 ~/.codex/skills)에 이루어지며, 사용자에게 다음 턴에 사용 가능함을 알려줍니다.

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

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문서

Skill Installer

스킬 설치를 도와줍니다. 기본적으로 https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated 에서 가져오지만, 사용자가 다른 위치를 제공할 수도 있습니다. 실험적 스킬은 https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental 에 있으며 동일한 방식으로 설치할 수 있습니다.

작업에 따라 헬퍼 스크립트를 사용하세요:

  • 사용자가 무엇을 사용할 수 있는지 묻거나, 이 스킬을 수행할 작업을 지정하지 않고 사용할 때 스킬 목록을 표시합니다. 기본 목록은 .curated 이지만, 실험적 스킬에 대해 물어볼 때는 --path skills/.experimental을 전달할 수 있습니다.
  • 사용자가 스킬 이름을 제공하면 큐레이션 목록에서 설치합니다.
  • 사용자가 GitHub 저장소/경로(비공개 저장소 포함)를 제공하면 다른 저장소에서 설치합니다.

헬퍼 스크립트로 스킬을 설치하세요.

커뮤니케이션

스킬 목록을 표시할 때는 사용자 요청의 맥락에 따라 다음과 같이 출력합니다. 사용자가 실험적 스킬에 대해 묻는다면 .curated 대신 .experimental에서 목록을 가져오고 소스를 적절히 표시합니다:

""" {repo}의 스킬:

  1. skill-1
  2. skill-2 (이미 설치됨)
  3. ... 설치할 항목을 선택하시겠습니까? """

스킬을 설치한 후에는 다음 턴에 사용할 수 있다고 사용자에게 알립니다.

스크립트

이 모든 스크립트는 네트워크를 사용하므로, 샌드박스에서 실행할 때는 실행 전에 권한 상승을 요청하세요.

  • scripts/list-skills.py (설치된 주석과 함께 스킬 목록 출력)
  • scripts/list-skills.py --format json
  • 예시 (실험적 목록): 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>
  • 예시 (실험적 스킬): scripts/install-skill-from-github.py --repo openai/skills --path skills/.experimental/<skill-name>

동작 및 옵션

  • 공개 GitHub 저장소의 경우 기본적으로 직접 다운로드를 사용합니다.
  • 인증/권한 오류로 다운로드가 실패하면 git sparse checkout으로 대체됩니다.
  • 대상 스킬 디렉터리가 이미 존재하면 중단됩니다.
  • $CODEX_HOME/skills/<skill-name>에 설치됩니다 (기본값은 ~/.codex/skills).
  • 여러 --path 값을 사용하면 한 번에 여러 스킬을 설치하며, 각 스킬 이름은 --name이 제공되지 않는 한 경로의 기본 이름에서 가져옵니다.
  • 옵션: --ref <ref> (기본값 main), --dest <path>, --method auto|download|git.

참고 사항

  • 큐레이션 목록은 GitHub API를 통해 https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated에서 가져옵니다. 사용할 수 없으면 오류를 설명하고 종료합니다.
  • 비공개 GitHub 저장소는 기존 git 자격 증명 또는 선택적 GITHUB_TOKEN/GH_TOKEN을 통해 다운로드할 수 있습니다.
  • Git 대체 시 HTTPS를 먼저 시도한 후 SSH를 시도합니다.
  • https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system 의 스킬은 사전 설치되어 있으므로 사용자가 설치를 요청할 필요가 없습니다. 사용자가 물어보면 그냥 설명하세요. 사용자가 계속 요구하면 다운로드하여 덮어쓸 수 있습니다.
  • 설치된 주석은 $CODEX_HOME/skills에서 가져옵니다.

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.

관련 스킬