Agent Skills

Skill Suggester — подбор скиллов по задаче

Помощник, который по свободному описанию задачи/намерения пользователя подсказывает, какой скилл из библиотеки agent-skills использовать и как их комбинировать.

When to use

Загружай этот скилл, когда пользователь не знает, какой скилл применить:

• «какой скилл использовать для …», «какой skill подойдёт», «что выбрать»
• «подбери инструмент / команду / навык под задачу»
• «рекомендуй скилл», «suggest skill», «skill suggestion»
• задача сформулирована свободным текстом, но без явного указания скилла
• нужно понять, какие скиллы можно объединить в цепочку для многоэтапной работы

Do NOT use

• Когда задача уже явно называет скилл («сделай презентацию» → presentation-maker, «сгенерируй тестовые картинки» → test-graphics) — загружай его напрямую.
• Когда пользователь просит выполнить работу, а не выбрать инструмент.
• Для подбора инструментов вне библиотеки (это не каталог внешних утилит).

What this skill does

Вход: описание задачи свободным текстом (одна строка или фраза).

Выход:

1. Список подходящих скиллов с релевантностью (score) и кратким «почему использовать».
2. Не больше 3 комбо — последовательностей скиллов для многоэтапной задачи (например, code-review → commit-message-writer → github-repo-hygiene).

How to work

1. Спросить задачу. Если пользователь не дал описание — уточни, что он хочет сделать (одним вопросом). Если описание есть — переходи к шагу 2.
2. Прочитать базу. Открой index.json в корне репозитория и прочитай у каждого скилла поля name, triggers, description, category. При необходимости загляни в skills/<name>/SKILL.md для деталей.
3. Сопоставить. Сравни запрос с триггерами и описаниями скиллов. Учти синонимы и перефразировки (RU/EN). Определи категорию задачи (repository / media / social / code / data) и отметь скиллы этой категории.
4. Выдать рекомендацию. Отсортируй по релевантности, выведи топ-3–5: rank. skill-name (score) — почему использовать. Если задача многоэтапная — предложи до 3 комбо-цепочек.

Можно автоматизировать шаги 2–4 скриптом:

python3 scripts/skill_suggest.py "нужно описать репозиторий"
python3 scripts/skill_suggest.py "сгенерируй презентацию" --combo

On-demand loading (ad-hoc apply)

Скилл — это просто набор инструкций в SKILL.md. Если нужного скилла нет в системе, его можно применить ad-hoc: прочитать его SKILL.md из мастер-каталога и выполнить инструкции напрямую — формальная установка не требуется.

Мастер-каталог: ~/Projects/agent-skills (локальный клон) или https://github.com/bestdeejay-design/agent-skills (GitHub raw).

Скрипт skill_suggest.py после выдачи топа печатает путь к SKILL.md каждого подходящего скилла. Если скилл не установлен:

1. Прочитай skills/<name>/SKILL.md из мастер-каталога.
2. Проверь триггеры и «Do NOT use» — убедись, что скилл действительно подходит.
3. Выполни инструкции скилла в текущей сессии.

Если мастер-каталог в другом месте — задай его через env AGENT_SKILLS_INDEX или флаг --index.

Scoring

Взвешивание релевантности (по убыванию приоритета):

1. Keyword match (вес 3) — точное совпадение триггера скилла с запросом (фраза или слово). Самый сильный сигнал.
2. Category match (вес 2) — задача попадает в категорию скилла (code / media / repository / social / data).
3. Description match (вес 1) — совпадение отдельных слов запроса со словами описания скилла. Слабый, но полезный сигнал для перефразировок.

Скрипт skill_suggest.py реализует keyword (3) и description (1); категорийный бонус агент добавляет вручную при анализе.

Examples

Пример 1. Запрос: «нужно описать репозиторий, чтобы его можно было публиковать» → github-repo-hygiene (триггер «описание репозитория», категория repository). Обоснование: скилл проверяет README, LICENSE, CONTRIBUTING, topics и GitHub Pages.

Пример 2. Запрос: «сделай доклад по итогам квартала» → presentation-maker (триггер «сделай доклад», категория media). Обоснование: генератор презентаций с авто-лейаутами и .pptx.

Пример 3. Запрос: «проверь код, оформи коммит и подготовь репозиторий к релизу» → комбо: code-review → commit-message-writer → github-repo-hygiene. Обоснование: три этапа — анализ кода, осмысленный коммит, публикационная гигиена.

Constraints

• Не выдумывай несуществующие скиллы. Рекомендуй только те, что есть в index.json / папке skills/ репозитория.
• База скиллов — только этот репозиторий (agent-skills), не внешние каталоги.
• Не больше 3 комбо в ответе; каждое комбо — 2–3 скилла в логичном порядке.
• Если ни один скилл не подходит — честно скажи об этом и предложи переформулировать задачу, а не подгоняй нерелевантный скилл.

Boundaries

• Do not use when the user has already selected a skill and given clear instructions.

Evidence and completion gate

Run the documented command against the user’s actual input. Report the command, exit status, files changed or produced, and relevant stdout/stderr. Separate blocked or pre-existing failures from failures introduced by the current work. Do not call the result complete when the script was only described or when an artifact was not reopened and checked.

This site is open source. View this page on GitHub.