MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

skill-creator

swarmclawai
Обновлено 5 days ago
556
112
556
Посмотреть на GitHub
Метаapi

О программе

Создатель навыков помогает разработчикам создавать, модифицировать и проверять модульные навыки для агентов SwarmClaw. Он активируется для таких задач, как создание нового навыка с нуля, а также улучшение, рецензирование и очистка существующих файлов и директорий навыков. Этот навык предоставляет специализированные рекомендации по созданию эффективных навыков, которые добавляют агентам рабочие процессы, интеграции инструментов и предметные знания.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add swarmclawai/swarmclaw -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/swarmclawai/swarmclaw
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/swarmclawai/swarmclaw.git ~/.claude/skills/skill-creator

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Skill Creator

Guidance for creating effective skills that extend SwarmClaw agent capabilities.

About Skills

Skills are modular, self-contained packages that provide specialized knowledge, workflows, and tools. They transform a general-purpose agent into a specialized one equipped with procedural knowledge that no model can fully possess.

What Skills Provide

  1. Specialized workflows — multi-step procedures for specific domains
  2. Tool integrations — instructions for working with specific file formats or APIs
  3. Domain expertise — company-specific knowledge, schemas, business logic
  4. Bundled resources — scripts, references, and assets for complex and repetitive tasks

Core Principles

Concise is Key

The context window is a shared resource. Only add context the agent doesn't already have. Challenge each piece of information: "Does the agent really need this explanation?" Prefer concise examples over verbose explanations.

Set Appropriate Degrees of Freedom

  • High freedom (text instructions): Multiple valid approaches, context-dependent decisions
  • Medium freedom (pseudocode/parameterized scripts): Preferred pattern exists, some variation OK
  • Low freedom (specific scripts): Fragile operations, consistency critical, exact sequence required

Anatomy of a Skill

skill-name/
├── SKILL.md (required)
│   ├── YAML frontmatter (name + description, required)
│   └── Markdown instructions (required)
└── Bundled Resources (optional)
    ├── scripts/      — Executable code (Python/Bash/etc.)
    ├── references/   — Documentation loaded into context as needed
    └── assets/       — Files used in output (templates, icons, fonts)

Frontmatter

  • name: Skill name (hyphen-case, lowercase)
  • description: Primary triggering mechanism. Include what the skill does AND when to use it. All "when to use" info goes here — not in the body.

Scripts (scripts/)

Executable code for tasks that require deterministic reliability or are repeatedly rewritten. Token efficient and may be executed without loading into context.

References (references/)

Documentation loaded as needed to inform the agent's process. Keep only essential instructions in SKILL.md; move detailed reference material here.

Assets (assets/)

Files not loaded into context but used in output (templates, images, fonts). Separates output resources from documentation.

What NOT to Include

  • README.md, CHANGELOG.md, INSTALLATION_GUIDE.md, or other auxiliary docs
  • Setup/testing procedures or user-facing documentation
  • Information the agent already knows from general training

Skill Creation Process

  1. Understand the skill with concrete examples
  2. Plan reusable contents (scripts, references, assets)
  3. Initialize the skill
  4. Edit the skill (implement resources, write SKILL.md)
  5. Validate the skill
  6. Iterate based on real usage

Skill Naming

  • Lowercase letters, digits, and hyphens only (hyphen-case)
  • Under 64 characters
  • Prefer short, verb-led phrases describing the action
  • Name the skill folder exactly after the skill name

Step 1: Understanding with Concrete Examples

Ask the user clarifying questions:

  • What functionality should the skill support?
  • Can you give examples of how it would be used?
  • What would a user say that should trigger this skill?

Step 2: Planning Reusable Contents

Analyze each example to identify what scripts, references, and assets would be helpful:

  • Repeated codescripts/ (e.g., scripts/rotate_pdf.py)
  • Boilerplateassets/ (e.g., assets/hello-world/ template)
  • Domain knowledgereferences/ (e.g., references/schema.md)

Step 3: Initializing the Skill

Use the bundled init script to create the directory structure:

python3 {baseDir}/scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory> [--resources scripts,references,assets] [--examples]

Examples:

python3 {baseDir}/scripts/init_skill.py my-skill --path skills
python3 {baseDir}/scripts/init_skill.py my-skill --path skills --resources scripts,references

Step 4: Edit the Skill

Write instructions that would help another agent instance execute tasks effectively. Include information that is beneficial and non-obvious.

Writing guidelines: Use imperative/infinitive form. Keep SKILL.md body under 500 lines.

Frontmatter description: Include both what the skill does and specific triggers for when to use it. This is the primary mechanism for skill selection.

Step 5: Validate the Skill

Run the validator to check structure and frontmatter:

python3 {baseDir}/scripts/quick_validate.py <path/to/skill-folder>

Step 6: Iterate

  1. Use the skill on real tasks
  2. Notice struggles or inefficiencies
  3. Update SKILL.md or bundled resources
  4. Test again

Progressive Disclosure

Skills use a three-level loading system:

  1. Metadata (name + description) — always in context (~100 words)
  2. SKILL.md body — when skill triggers (<5k words)
  3. Bundled resources — as needed (unlimited, since scripts can be executed without reading)

Keep SKILL.md lean. Move detailed information to reference files and describe clearly when to read them.

GitHub репозиторий

swarmclawai/swarmclaw
Путь: skills/skill-creator
0
agent-frameworkagent-memoryagent-runtimeagent-swarmagentsai

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык