做了个 skillx，想解决 AI skills 到处散落、更新靠手拷的问题

最近我在折腾本地 AI agent 工作流，最烦的一件事不是写 skill ，而是“管理 skill”。
不同来源的 skills 仓库结构不一样，自己写的、本地维护的、GitHub 上订阅的全混在一起，更新、去重、同步到多个运行目录都很容易乱。

所以我做了个小工具：skillx。
它的思路很简单：用一个 YAML 配置，把本地和远程 skills source 统一描述，然后自动去 clone 、递归发现 SKILL.md、按规则过滤、去重，最后生成到 skills 。为了避免误删，我加了 manifest 做托管清理；为了避免同步过程把目录搞坏，写入走的是 staging + 原子替换；如果你有多个 agent 运行环境，还可以直接把生成结果用 symlink 链过去，不用复制 N 份。

我自己最常用的是这几个点：

• 本地 skill 和远程订阅统一管理
• 支持 flat / nested 输出模式
• 支持 include/exclude 过滤
• 支持 dry-run ，先看结果再落盘
• 支持 content hash 去重
• 支持把 skills 一键链接到多个 agents 目录

安装和使用基本就是：

pnpm install
pnpm validate
pnpm sync:dry-run
pnpm sync
pnpm run sync:link -- --targets ~/.agents/skills

配置也尽量收敛成一个文件，比如：

sources:
  - id: skillx
    type: local
    location: skillx
    path: .
  - id: openai
    type: remote
    location: https://github.com/openai/skills.git

项目还在持续打磨，但目前已经够我自己日常用了。
如果你也在维护一堆 agent skills ，或者想把团队内的 skills 管理方式收一收，欢迎看看：

GitHub: https://github.com/viarotel-org/skillx