🌟 为什么要进行技能投票？

告别庞大、硬编码和臃肿的技能列表！ SkillsVote 正在构建一个智能、动态的生态系统，用于技能推荐、反馈和长期技能发展。

作为智能网关，SkillsVote 提供及时建议，动态地将您的 AI 代理路由到他们所需的确切技能。 结果呢？ ⚡ 最大化代币效率和🎯 极高的任务成功率。

🌍世界上最大的技能库

在产品层面，我们正在挖掘 GitHub 广阔的开源宇宙，构建一个前所未有的库：

• 🔥 1.68M+ 发现了 SKILL.md 文件
• 💎 790K+ 格式-validation之后的有效技能

💡 关于此存储库

这是 SkillsVote 的开源、本地优先的核心。 它为您配备：

1. 用于技能分析的强大静态分析管道，以及 2.智能本地代理推荐管道。

📰最新消息

• 🌅 [2026-04-09] 特别分享。 核心贡献者在 Linux.do 上的分享。
• 📣 [2026-04-08] 社交发布。 我们的发布公告现已在 WeChat Blog 和 rednote 上发布。
• 🚀 [2026-04-03] 发布日！ 发布了我们的推荐和评估演示的第一个开源版本。

✨ 主要特点

1. 🔍丰富的技能分析。 SkillsVote 不仅仅读取技能； 它理解他们。 我们为每项技能构建了一个结构化、全面的配置文件，涵盖操作系统要求、环境变量、CLI 需求和 MCP 依赖项。 这使得浏览我们的网站变得轻而易举，同时确保严格的质量控制。
2. 🏗️ 真实任务构建和执行。 我们远远超出了静态检查！ 通过我们可验证性筛选的技能将接受测试：我们构建可执行任务、受控沙箱和严格的验证器，以证明技能实际上可以帮助代理完成实际工作。
3. 🧠 代理推荐引擎。 给定用户任务和本地技能目录，我们的代理导航会搜索您的目录并返回完美的推荐技能集，并附有万无一失的使用指导。

有关我们的评估流程中使用的质量和可验证性标准的详细细目，请参阅 Appendix: Evaluation Metrics Unpacked。

🚀 快速入门

选项 1：安装托管技能（推荐）

🤖 代理设置提示

通过直接集成 SkillsVote 来增强您的代理（Codex、Claude Code、OpenClaw）！ 只需将此提示放入您的代理即可：

1. Install the skill by running `npx skills add MemTensor/skills-vote --skill skills-vote`
2. Create or update `.env` file located in the root directory of the installed `skills-vote` skill and set `SKILLS_VOTE_API_KEY="YOUR_API_KEY"`

Do not configure this as a system or user-level environment variable unless explicitly requested.

🔧 手动设置替代方案

您是 CLI 战士吗？ 根据您的操作系统手动设置：

Windows PowerShell

[Environment]::SetEnvironmentVariable("SKILLS_VOTE_API_KEY", "YOUR_API_KEY", "User")
npx skills add MemTensor/skills-vote --skill skills-vote

MacOS/linux (Bash/Zsh)

# For zsh, use ~/.zshrc instead
echo 'export SKILLS_VOTE_API_KEY="YOUR_API_KEY"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
npx skills add MemTensor/skills-vote --skill skills-vote

[!注意] 不要忘记将 YOUR_API_KEY 替换为您的实际密钥！

选项 2：运行本地演示 🏠

想在本地测试驱动核心引擎吗？ 只需遵循以下 3 个简单步骤即可：

1. 安装依赖项

uv sync

2. 配置环境

复制示例配置并填写您的 Anthropic 凭据。

cp .env.example .env

调用官方 Anthropic API 时使用 ANTHROPIC_API_KEY。 调用第三方 Anthropic 兼容服务时，请使用 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 和 ANTHROPIC_BASE_URL。

3. 运行示例

bash examples/evaluate.sh
bash examples/recommend.sh

输出写入 output/evaluate_results.jsonl 和 output/recommend_result.json。

您可以使用以下命令覆盖查询：

bash examples/recommend.sh -q "Summarize a pull request and highlight risky changes"

如果您想使用自己的本地技能，请更新 scripts/configs/recommend.yaml 和 scripts/configs/evaluate.yaml 中的 skills_dir，然后重新运行相同的命令。

📎 附录

📊 评估指标解压

表 1. 质量评估

公制	描述	为什么这很重要
内容一致性	该技能是否始终以一个清晰、稳定的目的为中心，以及其余内容是否始终支持该目的。	推荐的技能应该是一个稳定的能力单元，而不是一堆不相关主题的混合体。
参考完整性	引用的脚本、资源、模板和依赖项是否存在并按记录使用。	损坏的引用和丢失的工件是开源技能库中最常见的故障模式之一。
任务导向	该技能是否为完成工作提供可操作的指导，而不仅仅是背景信息。	SkillsVote 推荐可执行的技能，而不仅仅是检索知识。

表2.可验证性评估

公制	描述	为什么这很重要
成功验证	是否可以以低歧义的方式以编程方式判断结果。	头脑风暴或诗歌写作等主观技能不适合自动验证。
环境可控	是否可以在受控沙箱中可靠地再现、重置和执行所需的环境。	依赖于实时外部系统或开放世界状态的技能很难确定性地进行基准测试。
任务可构建性	是否可以以合理的成本生成许多现实的任务实例和验证器。	某些领域需要昂贵的硬件、大型数据集或繁重的手动工作，并且无法很好地进行评估。

📄 许可证

该存储库已根据 MIT 许可证获得许可。 请参阅LICENSE。