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:
- Список подходящих скиллов с релевантностью (score) и кратким «почему использовать».
- Не больше 3 комбо — последовательностей скиллов для многоэтапной задачи
(например,
code-review → commit-message-writer → github-repo-hygiene).
How to work
- Спросить задачу. Если пользователь не дал описание — уточни, что он хочет
сделать (одним вопросом). Если описание есть — переходи к шагу 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.
- 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.
- 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
Scoring
Взвешивание релевантности (по убыванию приоритета):
- Keyword match (вес 3) — точное совпадение триггера скилла с запросом
(фраза или слово). Самый сильный сигнал.
- Category match (вес 2) — задача попадает в категорию скилла
(code / media / repository / social / data).
- 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.