当你的本地 skills 越长越野,SkillForest 负责把它们养成一座能维护、能迁移、能复用的森林。
维护一处,发布一处,看清整座森林。
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不是又一个 skills 仓库,而是你本地 skill 生命周期的控制台。
你可能已经见过这种场景:
- 技能装了很多,但没人说得清现在到底有哪些
.claude/skills、本地备份、GitHub 仓库三份内容越改越分叉- skill 名称越来越多,来源越来越杂,最后谁还在用、谁该删、谁值得保留,全靠记忆
- 想分享一套可复用的本地 skill 环境,却发现没有统一入口和同步路径
SkillForest 做的事很直接:
- 用仓库维护 skills
- 用脚本同步到运行目录
- 用注册表和 GUI 看清这片森林
- 用评分和使用数据持续修剪它
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如果你的本地 skills 越装越多,迟早会遇到这些问题:
- 不知道现在到底装了哪些 skill
- 看不懂 skill 名称,前缀太多,说明太弱
- 想搜索、分类、筛选、整理,但没有统一入口
- 技能库可以用,却很难维护、迁移、分享
SkillForest 的目标很简单:让本地 skills 变成一套可管理、可观察、可持续优化的技能系统,而不是一堆散落目录。
- 本地 skills 注册表
- 可视化技能管理界面
- 技能分类、用途说明和来源记录
- 远程搜索并导入新 skill
- 技能使用频率、评分和运营面板
- 当前本地技能库的同步快照
- 从仓库一键同步到本机运行目录的脚本
很多 skill 仓库解决的是“怎么多装几个 skill”。
SkillForest 更关心的是另一件事:
- 哪些 skill 真的在用
- 哪些 skill 已经分叉
- 哪些 skill 值得保留、重写、迁移或下线
换句话说,它既是 skill 仓库,也是 skill 运营台。
- 你维护的是 repo 里的
skills/ - 你发布的是本机
.claude/skills - 你观察的是注册表、评分和使用情况
- 你修剪的是真正有分叉、有沉积、没人再用的那部分技能森林
如果你只想 3 分钟上手,按这个顺序:
- 看仓库结构:
skills/、skill-registry/、tools/ - 只在仓库里维护 skill:
skills/<skill-name>/ - 同步到本机运行目录:
Windows:
tools\sync_to_claude_skills.batPython:
python tools/sync_to_claude_skills.py --prune- 打开本地 GUI:
skill-registry\launch_skill_registry_gui.bat推荐把 skill-repo 当成唯一维护源。
不要把 ~/.claude/skills 当成手工编辑目录。更稳的工作流是:
- 只修改仓库里的
skills/<skill-name>/ - 提交并推送仓库
- 用同步脚本把仓库内容发布到本机运行目录
- 在 OpenCode 里实际触发和使用这些 skill
这样做的好处是:
- 本地运行目录不会和 Git 仓库双向打架
- GitHub 永远是你的可回滚历史
- 换机器时只需要 clone 仓库再同步一次
仓库已经提供同步脚本,路径都以仓库根目录为基准,不依赖某个人的绝对路径。
tools\sync_to_claude_skills.bat只预览、不真正写入:
tools\sync_to_claude_skills.bat --dry-runpython tools/sync_to_claude_skills.py --prune脚本行为:
- 源目录:仓库内
skills/ - 目标目录:当前用户主目录下的
.claude/skills - 默认保留
skill-registry/等运行支撑目录 --prune会删除本机运行目录中仓库里不存在的 skill
换句话说:仓库是设计稿,.claude/skills 是发布目录。
这是整个项目的核心管理模块,放的是技能注册表维护和图形界面相关文件。
SKILL.md:skill 说明文件skill_registry_gui.py:图形界面主程序launch_skill_registry_gui.bat:Windows 启动器launch_skill_registry_gui.command:macOS 启动器README.md:这个模块自己的说明文档
这是你真正应该维护的技能库主目录,适合:
- 做备份
- 做迁移
- 分享给别人直接复用
- 统一整理多来源的 skills
- 作为 GitHub 上的单一真值来源
这里放的是工程化辅助脚本,比如:
package_skillforest_release.py:打包发布目录sync_to_claude_skills.py:同步到.claude/skillssync_to_claude_skills.bat:Windows 下一键同步入口
这里放的是使用说明、结构说明和发布说明,不是程序本体。
当前界面已经支持:
- 左侧分类导航
- 中间技能卡片浏览
- 右侧详情面板
- 远程搜索和一键安装
- 鼠标滚轮浏览卡片
- 按添加时间、评分、使用次数排序
- 自动读取 OpenCode 真实 skill 调用记录
- 统计每个 skill 的使用次数、最近使用时间和评分
- 展示技能运营面板,包括高频技能、近 7 天活跃、沉睡技能和总调用次数
至少复制下面这个目录到目标机器:
skill-registry/-> 当前用户主目录下的.claude/skills/skill-registry
如果你还想把当前技能库一起同步过去,再复制:
skills/-> 当前用户主目录下的.claude/skills
详细步骤见 docs/INSTALL.md。
Windows:
skill-registry/launch_skill_registry_gui.bat
macOS:
skill-registry/launch_skill_registry_gui.command
也可以手动运行:
python "%USERPROFILE%\.claude\skills\skill-registry\skill_registry_gui.py"macOS 下:
python3 "$HOME/.claude/skills/skill-registry/skill_registry_gui.py"如果你刚开始使用这套技能库,建议先从这些高频核心 skill 开始:
| Skill | 作用 |
|---|---|
humanizer |
把文案、说明、周报改得更自然 |
find-skills |
按需求搜索适合的新 skill |
skill-creator |
创建、重构和优化 skill |
skill-registry |
管理本地 skills、维护注册表、打开 GUI |
frontend-design |
让前端输出更有美感、更有设计系统意识 |
cek-context-engineering |
优化 prompt、command、skill 的上下文设计 |
cek-root-cause-tracing |
沿调用链倒推 bug 根因 |
cek-do-in-parallel |
把任务拆成并行子任务执行 |
sp-systematic-debugging |
用系统化方法定位复杂问题 |
tob-codeql |
做静态安全分析和漏洞审计 |
如果你更偏工程交付,也建议优先看:
cek-plancek-implementcek-create-prdevops-dockerfile-generatordevops-k8s-yaml-validator
| 路径 | 作用 |
|---|---|
skill-registry/ |
核心目录,包含 GUI、启动器、注册表维护逻辑 |
skills/ |
当前本地 OpenCode skills 的同步快照与维护源 |
docs/INSTALL.md |
安装说明 |
docs/SKILLS_REGISTRY_README.md |
注册表结构、字段和维护规则 |
docs/SKILLS_USAGE_GUIDE.md |
常用 skill 的适用场景和用法 |
docs/CEK_SKILLS_INDEX.md |
CEK 系列技能索引 |
docs/SKILLS_REGISTRY.template.csv |
注册表模板 |
docs/RELEASE.md |
打包和发布说明 |
tools/package_skillforest_release.py |
一键生成发布目录和 zip 包 |
tools/sync_to_claude_skills.py |
把仓库内 skills/ 同步到本机运行目录 |
tools/sync_to_claude_skills.bat |
Windows 下一键同步本机 skill 目录 |
只维护仓库里的 skills/。
不建议。把它当作运行目录,通过同步脚本生成即可。
不会。同步脚本使用仓库相对路径和当前用户主目录,不依赖某个人的机器路径。
可以。别人 clone 仓库后,运行同步脚本,就能把 skills 发布到自己的 .claude/skills。
这不是一个展示型仓库,而是一套正在持续打磨的本地技能管理工作台。重点不在“列出所有 skill”,而在于:
- 让 skill 看得懂
- 让 skill 找得到
- 让 skill 用得起来
- 让 skill 的价值能被观察和整理
如果你已经厌倦了“本地 skills 能跑,但没人知道它们现在是什么状态”,SkillForest 就是用来把这件事重新变清楚的。