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mitac-31709/agent-skills

根據任務需求,優先從使用者的 GitHub 星標清單與官方供應商技能目錄中推薦工具、函式庫、CLI、MCP 伺服器或代理技能,提供可靠且活躍的選項並附上理由。

agent-skills 是什麼?

這項技能旨在幫助開發者與 AI 代理使用者,在尋找工具、函式庫、框架、CLI、MCP 伺服器或代理技能時,優先從使用者已經信任的來源(也就是他們的 GitHub 星標清單)以及官方供應商目錄(例如 Anthropic、OpenAI、Cursor、GitHub、Google、Microsoft 等所提供的技能或外掛目錄)中進行搜尋,而非依賴隨機的網路搜尋結果。技能會先明確任務需求與限制條件,然後透過本地快照(如 stars.csv 或 stars_by_list.md)或即時查詢 GitHub API 來搜尋星標清單,接著再使用 `npx -y skills find` 指令或直接查閱供應商官方儲存庫來搜尋官方目錄。最後,它會根據星標數、最後更新時間、是否被封存以及授權等條件進行品質篩選,推薦一項最佳選項與最多兩到三個替代方案,並清楚說明每個選項的來源與理由。此技能預設為唯讀,不會擅自安裝或變更任何項目。

相容平台✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/mitac-31709/agent-skills/tree/HEAD/.agents/skills/pick-tools-from-stars

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說明文件

從 GitHub 星標清單與官方技能目錄挑選工具

目標:當任務需要某個工具、函式庫、CLI、MCP 伺服器或代理技能時,優先考慮使用者已信任的項目(他們的 GitHub 星標)與官方供應商目錄,而非隨機的網路搜尋結果,同時仍確保品質檢查。

以下所有路徑均相對於此技能的資料夾(即包含此 SKILL.md 的目錄)。

1. 明確需求

用一句話寫下工具必須達成的功能,以及硬性限制(語言/執行環境、作業系統、硬體如 GPU/VRAM、授權條款、離線/本地執行、預算)。根據你已了解的使用者環境來判斷。

2. 搜尋使用者的 GitHub 星標清單

找出使用者的 GitHub 登入名稱(如果不知道就詢問一次,或者當 gh 已登入為該使用者時,使用 gh api user --jq .login)。然後依序使用以下資料來源:

  1. 本地快照(可選)。 如果此技能資料夾中存在 references/stars.csv 或 references/stars_by_list.md(或使用者指定另一個複本,例如在另一個私有儲存庫中),則優先搜尋;此方式可在離線狀態下運作。
    • stars.csv 欄位:lists(GitHub 星標清單名稱,以 | 分隔;若無清單則為 (unlisted))、full_name、url、description、description_ja、language、stars、pushed_at、archived、license、topics、starred_at。
    • stars_by_list.md:將相同儲存庫依照星標清單分組,每行一個,頂端有 Snapshot: 日期。清單名稱是很好的類別提示。
    • 快照可能為過期資料;當需線上查詢且時效性重要時,也請執行下方的即時檢查。
  2. 即時、唯讀(預設,當無快照時使用): gh api --paginate "users/<login>/starred?per_page=100" --jq '.[] | [.full_name,.html_url,.description,.language,(.topics|join(" ")),.stargazers_count,.pushed_at,.archived] | @tsv' (若 gh 無法使用,則改用未經身分驗證的 REST API https://api.github.com/users/<login>/starred)。如果使用者將星標組織成 GitHub 星標清單,則使用清單名稱作為類別提示。

根據描述、主題、名稱和語言進行比對,並使用多個同義詞(包括使用者撰寫時使用的其他語言),例如 rg -i "video|動画|ffmpeg" references/stars.csv。在推薦前,先瀏覽可能匹配項目的 README。

3. 搜尋官方技能 / 外掛目錄(當代理技能或外掛有幫助時)

  • 執行 npx -y skills find "<query>",可選擇性地加上 --owner <publisher> 來限定官方發行者,例如 anthropics、openai、cursor、github、google、google-gemini、microsoft、vercel-labs、cloudflare、huggingface、awslabs。此操作需要網路連線;如果環境為離線狀態,則跳過此步驟並說明原因。
  • 也可以直接考慮供應商的官方儲存庫(例如 anthropics/skills、anthropics/claude-plugins-official、openai/skills、openai/plugins、cursor/plugins、github/awesome-copilot、google/skills、vercel-labs/agent-skills、huggingface/skills、microsoft/skills、cloudflare/skills)。在將某個儲存庫稱為官方之前,請確認其屬於該供應商的組織。

4. 品質篩選(適用於每個候選項目)

  • 使用快照中的 stars、pushed_at、archived 和 license,並在線上時透過 gh api repos/<owner>/<repo> 重新整理這些資料。
  • 優先選擇知名且積極維護的專案。捨棄已封存、大約一年內無實質活動、以及星標數極少的儲存庫,除非沒有更好的選擇(在這種情況下請說明)。
  • 星標數可能包含老舊或玩笑性質的儲存庫:被星標標記僅代表有人感興趣,不代表品質。
  • 如果星標清單和官方目錄中都沒有合適的項目,請說明情況,並回歸到一般搜尋,尋找業界公認的標準工具。永遠不要強迫推薦一個被星標標記的儲存庫。

5. 推薦

  • 提供一個首選,外加最多兩到三個替代方案。每個方案包含:帶連結的名稱、一行功能說明、為何適合此任務和限制條件、星標數與最後更新時間(說明是來自快照還是即時檢查),以及該選項是來自使用者的星標清單、官方目錄還是一般搜尋。
  • 不要憑空編造星標數、日期或功能;僅報告你已驗證的資訊。
  • 安裝、星標標記或任何變更都需要使用者的同意;此技能預設為唯讀。

建立或更新快照(可選)

執行 python3 scripts/refresh_stars.py <login> 會寫入 references/stars.csv 和 references/stars_by_list.md(唯讀;需要 gh 已登入;只有當 gh 以 <login> 身分登入時,星標清單名稱才會被填入,否則每個儲存庫都會顯示為 (unlisted))。現有的 description_ja 值會被保留。這些資料屬於個人隱私:請勿將其放入公開儲存庫(請參閱 .gitignore),或者將其存放在另一個獨立的私有儲存庫中。

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