一个 skill 配好,所有 Agent 通用。无需服务,无需手动搬运。
痛点: 你在 Codex 里写好一个 skill,换到 Claude Code 或 Hermes 又得重新导入。 时间长了搞不清哪个是源、哪个是副本,到处维护重复文件。MCP 能共享工具但需要常驻 服务进程,只为同步几个 markdown 文件太重了。
SkillHub 的做法: 本地文件级同步,skills/ 目录作为唯一真源,一条命令推送到
所有 Agent。无需启动服务、零运行时依赖、纯 Python 标准库。
后续计划支持 Web 可视化界面,更直观地管理 skill。
python -m skillhub init # 初始化项目
python -m skillhub globalize # 一键:导入所有 Agent 已有 skill → 交叉同步执行后,Codex 里的 skill 会自动出现在 Claude Code 和 Hermes 中,反之亦然。
skillhub.toml 示例:
skills_dir = "skills"
[targets.codex]
path = "~/.codex/skills" # macOS/Linux;Windows: C:\Users\你的用户名\.codex\skills
mode = "symlink"
[targets.claude]
path = "~/.claude/skills"
mode = "symlink"
[targets.hermes]
path = "~/.hermes/skills"
mode = "copy"
[groups.lark]
prefixes = ["lark-"]| 命令 | 说明 |
|---|---|
python -m skillhub init |
创建 skills/ 目录和 skillhub.toml |
python -m skillhub list |
列出统一仓库所有 skill |
python -m skillhub tree |
按产品分组展示目录结构 |
python -m skillhub sync |
推送 skill 到全部目标 |
python -m skillhub doctor |
检查缺失、软链断裂、副本过期 |
python -m skillhub globalize |
导入所有目标 skill → 统一仓库 → 交叉同步 |
# 单个 skill
python -m skillhub import ~/.hermes/skills/hermes-agent
# 批量:导入某个 Agent 下所有 skill
python -m skillhub import ~/.codex/skills同名自动跳过(去重),输出标注 imported / skipped。--replace 覆盖。
默认 dry-run 预览,加 --yes 真实删除。
# 单个(dry-run 预览)
python -m skillhub remove flow-trace
# 单个,仅从某个 Agent 删除
python -m skillhub remove flow-trace --target codex --yes
# 单个,仅从 Hub 删除
python -m skillhub remove flow-trace --hub --yes
# 批量:删除整个分组
python -m skillhub remove --group lark --target codex --yes
# 交互式选择
python -m skillhub remove位置参数:--target、--hub、--all,不指定默认全部。
Windows 使用绝对路径,symlink 需管理员权限,建议用 copy:
[targets.codex]
path = "C:\\Users\\你的用户名\\.codex\\skills"
mode = "copy"| MCP | SkillHub | |
|---|---|---|
| 需要常驻服务进程 | 是 | 否 |
| 运行时共享工具 | 是 | — |
| 共享 skill 定义文件 (.md) | 否 | 是 |
| 配置复杂度 | 高 | pip install + init |
SkillHub 不替代 MCP,两者解决不同问题:MCP 暴露实时工具能力,SkillHub 同步 skill 定义文件。可以同时使用。
- Web 可视化界面:浏览、导入、同步管理
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