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: github.com/viarotel-or…
