skillcheck: линтер для файлов SKILL.md, который выявляет проблемы совместимости между агентами

Что делает skillcheck
skillcheck — это линтер для файлов SKILL.md, который проверяет их соответствие спецификации agentskills.io. Он был создан после возникновения проблем, когда навыки, написанные для Claude Code, не загружались в VS Code из-за несоответствия полей name и других проблем совместимости между агентами.
Ключевые особенности
- Оценивает качество описания по шкале от 0 до 100 для повышения обнаруживаемости (агенты используют это поле, чтобы решить, активировать ли навык)
- Предупреждает о полях, которые работают только в Claude Code и не будут работать в VS Code, Codex или Cursor
- Проверяет, что ссылки на файлы в теле SKILL.md указывают на существующие файлы на диске
- Проверяет бюджеты токенов прогрессивного раскрытия согласно спецификации
- Предоставляет вывод в формате JSON и коды завершения для интеграции в CI
- Включает действие GitHub Action
Установка и использование
Установите через pip: pip install skillcheck
Запустите, указав файл или каталог: skillcheck путь/к/skill.md или skillcheck путь/к/каталогу/с/навыками
Технические детали
- Создан на Python 3.10+
- Только одна зависимость: PyYAML
- Лицензия MIT
- Создан при помощи Claude и VS Code
Сравнение с существующими инструментами
Создатель изучил исходный код каждого существующего валидатора перед созданием skillcheck, включая skills-ref, cclint, skills-cli и quick_validate.py от Anthropic. Оценка описания, предупреждения о совместимости между агентами и проверка ссылок на файлы отсутствуют во всех этих существующих инструментах. Некоторые проверки frontmatter пересекаются с существующими валидаторами.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Skales: Настольный ИИ-агент, который подключается к Ollama без использования Docker
Skales — это настольный AI-агент, который подключается к Ollama локально, не требуя настройки Docker. Он предлагает такие функции, как управление электронной почтой через Gmail IMAP, автоматизация браузера и голосовой час с использованием Whisper через Groq.

Протокол AVP позволяет агентам LLM обмениваться кэшем ключей и значений вместо текста для повышения эффективности использования токенов.
AVP (Agent Vector Protocol) позволяет агентам LLM передавать KV-кэш напрямую между собой вместо текста, сокращая обработку токенов на 73-78% и обеспечивая ускорение в 2-4 раза для моделей Qwen, Llama и DeepSeek. Протокол работает с коннекторами HuggingFace и vLLM и доступен в виде пакета Python.

altRAG: Замените векторные базы данных RAG на 2KB файлы-указатели для AI-агентов программирования
altRAG — это инструмент на Python, который заменяет векторные базы данных RAG на лёгкие файлы-указатели. Он сканирует файлы навыков в формате Markdown/YAML, создавая скелетный файл размером 2 КБ, который сопоставляет разделы с точными номерами строк и смещениями в байтах, позволяя ИИ-агентам читать только нужные разделы вместо целых файлов.

Создание локального открытого AI-рабочего пространства с использованием Rust и Tauri
Изучите полностью локальное, открытое пространство ИИ, созданное с использованием Rust, Tauri и sqlite-vec, без бэкенда на Python.