Instalador de Skills

Instala skills do Codex em $CODEX_HOME/skills a partir de uma lista curada ou de um repositório GitHub. Use quando um usuário pedir para listar skills instaláveis, instalar uma skill curada ou instalar uma skill de outro repositório (incluindo repositórios privados).

O que é Instalador de Skills?

O Skill Installer é uma ferramenta para instalar skills no ambiente do Codex, utilizando uma lista curada padrão do repositório `github.com/openai/skills` na pasta `skills/.curated`, ou de outras fontes fornecidas pelo usuário, como repositórios públicos ou privados. Ele também suporta skills experimentais da pasta `skills/.experimental`. A skill é ativada quando o usuário pede para listar skills disponíveis, instalar uma skill específica ou instalar de um repositório GitHub. O instalador usa scripts Python auxiliares: `scripts/list-skills.py` para listar (com indicação de já instaladas) e `scripts/install-skill-from-github.py` para instalar, aceitando parâmetros como `--repo`, `--path`, `--url`, `--ref`, `--dest` e `--method`. O comportamento padrão é baixar diretamente de repositórios públicos GitHub, com fallback para git sparse checkout em caso de erros de autenticação. A instalação é feita em `$CODEX_HOME/skills/<nome-da-skill>`, e o diretório de destino não pode existir previamente. Skills curadas são obtidas via API do GitHub; repositórios privados usam credenciais git existentes ou variáveis de ambiente `GITHUB_TOKEN`/`GH_TOKEN`. Skills do diretório `.system` são pré-instaladas e não exigem ajuda do usuário.

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

Installed? Explore more Programação e Desenvolvimento skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

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Documentação

O que Instalador de Skills faz?

Ajuda a instalar skills. Por padrão, elas vêm de https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated, mas os usuários também podem fornecer outras localizações. Skills experimentais estão em https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental e podem ser instaladas da mesma forma.

Use os scripts auxiliares com base na tarefa:

  • Listar skills quando o usuário perguntar o que está disponível, ou se o usuário usar esta skill sem especificar o que fazer. A listagem padrão é .curated, mas você pode passar --path skills/.experimental quando eles perguntarem sobre skills experimentais.
  • Instalar a partir da lista curada quando o usuário fornecer um nome de skill.
  • Instalar de outro repositório quando o usuário fornecer um repositório/caminho do GitHub (incluindo repositórios privados).

Instale skills com os scripts auxiliares.

Comunicação

Ao listar skills, a saída deve ser aproximadamente como a seguir, dependendo do contexto da solicitação do usuário. Se eles perguntarem sobre skills experimentais, liste de .experimental em vez de .curated e indique a fonte de acordo:

Skills de {repo}:
1. skill-1
2. skill-2 (já instalada)
3. ...
Quais você gostaria de instalar?

Após instalar uma skill, informe ao usuário que ela estará disponível na próxima vez que ele interagir.

Scripts

Todos esses scripts usam rede, portanto, ao executar no sandbox, solicite escalonamento ao executá-los.

  • scripts/list-skills.py (imprime a lista de skills com anotações de instaladas)
  • scripts/list-skills.py --format json
  • Exemplo (lista experimental): scripts/list-skills.py --path skills/.experimental
  • scripts/install-skill-from-github.py --repo <proprietario>/<repo> --path <caminho/para/skill> [<caminho/para/skill> ...]
  • scripts/install-skill-from-github.py --url https://github.com/<proprietario>/<repo>/tree/<ref>/<caminho>
  • Exemplo (skill experimental): scripts/install-skill-from-github.py --repo openai/skills --path skills/.experimental/<nome-da-skill>

Comportamento e Opções

  • Padrão é baixar diretamente para repositórios públicos do GitHub.
  • Se o download falhar com erros de autenticação/permissão, faz fallback para git sparse checkout.
  • Aborta se o diretório de skill de destino já existir.
  • Instala em $CODEX_HOME/skills/<nome-da-skill> (padrão ~/.codex/skills).
  • Múltiplos valores --path instalam várias skills em uma execução, cada uma nomeada a partir do nome base do caminho, a menos que --name seja fornecido.
  • Opções: --ref <ref> (padrão main), --dest <caminho>, --method auto|download|git.

Notas

  • A listagem curada é obtida de https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated via API do GitHub. Se estiver indisponível, explique o erro e saia.
  • Repositórios privados do GitHub podem ser acessados via credenciais git existentes ou variáveis de ambiente opcionais GITHUB_TOKEN/GH_TOKEN para download.
  • O fallback git tenta HTTPS primeiro, depois SSH.
  • As skills em https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system são pré-instaladas, portanto não é necessário ajudar os usuários a instalá-las. Se eles perguntarem, apenas explique isso. Se insistirem, você pode baixar e sobrescrever.
  • Anotações de instaladas vêm 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.

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