像管理软件包一样管理 Agent Skill
共建 · 校验 · 打包 · 发布 · 部署 · 运行时加载 · 回滚
一个面向多 Agent、企业自建 Agent 和服务器运行时的通用 Skill Hub。
它不是简单的提示词集合，也不是某个 Agent 的私有配置目录，而是一个可以像软件一样经历共建、校验、打包、发布、部署、加载和回滚的 Agent 能力目录。
现在很多 skill 安装不再需要使用者手动敲命令，而是直接交给当前 Agent 完成。你可以把下面这段话发给 Claude Code、Codex、OpenClaw 或其他具备文件操作能力的 Agent：
请帮我从这个仓库安装 <skill-name> skill 到当前 Agent：
https://github.com/linshidream/skill-hub
要求：
1. 先阅读 README.md、USAGE.md 和 registry.json。
2. 在 registry.json 中找到 <skill-name> 对应的 skill 目录。
3. 根据当前 Agent 类型选择合适的安装位置。
4. 安装完成后告诉我 SKILL.md 的最终路径。
5. 不要修改无关文件，不要自动提交 git。
如果你还不确定要安装哪个 skill，可以这样说：
请读取 https://github.com/linshidream/skill-hub 的 registry.json 和 SKILL_RELEASES.md，告诉我当前有哪些 skill 可以安装，并根据我的任务推荐一个。
<skill-name> 来自 SKILL_RELEASES.md 或 registry.json。命令行安装方式见 USAGE.md。
Skill Hub 的目标是把“用户和 Agent 在真实任务中共同探索出的能力”沉淀成可复用、可审计、可部署的 skill，并让这些 skill 能被不同运行环境读取：
本地共建
-> skill 校验
-> hub 级构建
-> release 包
-> 服务器部署目录
-> 企业 Agent 运行时加载
-> 版本回滚
在本地，skills/ 保存每个 skill 的源码、说明、脚本、样例和 agent 适配文档；在构建阶段，仓库会生成带版本号的 release 目录、压缩包、校验和、skill 包和机器可读索引；在服务器上，release 会被部署到稳定目录，并通过 current 指针暴露给企业 Agent 服务。
推荐服务器运行目录：
/opt/skill-hub/
├── releases/
│ ├── <release-id>/
│ └── <release-id>/
└── current -> releases/<release-id>
企业 Agent 服务只需要读取：
/opt/skill-hub/current/registry.json
/opt/skill-hub/current/skills/*/SKILL.md
这样 Spring AI Alibaba、Claude Code、OpenClaw、Codex 或其他自建 Agent 都可以基于文件系统、Resource、classpath、挂载卷、对象存储同步目录等方式加载同一套 skill。
根 README 不维护具体 skill 清单。具体 skill 名称、发布时间、版本和状态统一维护在 SKILL_RELEASES.md 与 registry.json。
- AGENTS.md：给 Codex、Claude Code、OpenClaw 等 agent 读取的项目协作规则。
- CLAUDE.md：Claude Code 入口说明，指向通用 agent 规则。
- SKILL_RELEASES.md：技能增量记录、发布时间、版本和入口。
- USAGE.md：通用安装、校验、打包和安全说明。
- DEPLOYMENT.md：构建、发布、部署、服务器目录和回滚方案。
- CONTRIBUTING.md：新增或修改 skill 的贡献规范。
- SECURITY.md：安装和运行第三方 skill 前的安全检查说明。
- registry.json：机器可读的 skill 注册表，供安装器、CI 和索引工具使用。
- adapters/：企业框架或不同 agent 的运行时加载适配说明。
- deploy/：Docker、Compose、systemd 等部署模板。
- schemas/：注册表和 skill 元数据的 JSON Schema。
- scripts/：安装、校验、打包等仓库级脚本。
- skills/：每个 skill 的实际目录。