发布与分享:加入 Agent Skills 生态
你已经学会了如何编写、调试和优化 Agent Skills。现在,你可能拥有了一套非常棒的工具,能极大提升开发效率。
与其独享,不如分享!本章将教你如何将你的 Skill 打包、标准化,并发布到 Skills Marketplace 和 GitHub,让全世界的开发者都能受益。
1. 为什么分享你的 Skill?
Q: 我写的脚本这么简单,值得分享吗?
A: 绝对值得!
- 互助:你解决的痛点(比如“快速生成 Django 模型文档”),可能是成千上万其他开发者的痛点。
- 反馈:开源社区会帮你发现 Bug,甚至提交 PR 改进你的 Skill。
- 影响力:成为 Agent Skills 生态的早期贡献者,建立技术影响力。
SkillsMP 上目前已有数万个技能,从简单的 git-helper 到复杂的 kubernetes-manager,每一个都在发挥价值。
2. 准备工作:标准化你的 Skill
Q: 发布前需要做哪些整理工作?
A: 确保你的 Skill 目录是自包含(Self-contained)且干净的。
检查清单:
- 清理文件:删除
__pycache__、.env等临时文件和敏感配置。 - 依赖声明:如果脚本依赖第三方库(如
requests),请提供requirements.txt或在README.md中说明。 - 文档完善:确保
SKILL.md中的Description和Examples清晰无误(因为这是给 AI 看的,也是给用户看的)。
3. 编写 marketplace.json
Q: 这个文件具体要写什么?
A: marketplace.json 是技能的“身份证”。SkillsMP 爬虫会读取这个文件来展示你的技能。
在你的 Skill 根目录下创建 marketplace.json:
{
"name": "git-smart-commit",
"displayName": "Git Smart Commit Assistant",
"version": "1.0.0",
"description": "An intelligent agent skill that automatically stages changes and generates semantic commit messages based on git diff.",
"author": "YourGitHubUsername",
"repository": "https://github.com/YourUsername/git-smart-commit",
"license": "MIT",
"tags": ["git", "automation", "workflow", "developer-tools"],
"entry": "SKILL.md",
"requirements": {
"python": ">=3.8",
"platforms": ["linux", "macos", "windows"]
}
}关键字段:
name: 唯一标识符(建议全小写,连字符)。entry: 指向你的核心定义文件(通常是SKILL.md)。tags: 帮助用户搜索到你的技能。
4. 发布到 GitHub
Q: 我需要把 Skill 提交到哪里?
A: Agent Skills 生态目前主要基于 GitHub。
步骤:
- 创建仓库:在 GitHub 上创建一个新仓库(例如
my-agent-skills)。 - 上传代码:将你的 Skill 文件夹上传。
- 你可以将多个 Skill 放在同一个仓库中(Monorepo),每个 Skill 一个子文件夹。
- 也可以为每个 Skill 创建独立仓库。
- 添加 Topics:在 GitHub 仓库的 "About" 设置中,添加
agent-skill、claude-code等标签(Topics),这有助于被 SkillsMP 自动发现。
5. 提交到 Skills Marketplace
Q: 如何让我的技能出现在 skillsmp.com 上?
A: SkillsMP 通常会自动爬取带有特定标签的 GitHub 仓库。但你也可以主动提交。
- 访问官网:打开 SkillsMP。
- 提交收录:寻找 "Submit Skill" 或 "Add Repository" 入口。
- 验证:提交后,等待爬虫索引。一旦成功,你的 Skill 就会拥有一个专属的展示页面,用户可以通过
plugin install命令一键安装(如果 CLI 支持)。
6. 维护与更新
Q: 发布后还需要做什么?
A:
- 版本管理:当你更新功能时,记得修改
marketplace.json中的version。 - 响应 Issue:关注 GitHub 上的反馈。
- 持续优化:随着 AI 模型升级(比如从 Claude 3.5 到 Claude 4),你可能需要调整 Prompt 以获得更好的效果。
结语:未来的编程方式
恭喜你!你已经完成了 Agent Skills 开发实战 的全部课程。
从理解概念,到编写代码,再到发布分享,你现在已经掌握了定义 AI 行为的能力。Agent Skills 不仅仅是一个工具,它代表了一种全新的编程范式——自然语言编程(Natural Language Programming)。
在未来,我们可能不再需要记忆复杂的 API 和 CLI 参数,而是通过构建一个个 Skill,让 AI 成为我们的手和眼。
现在,去创造属于你的 Skill 吧!Happy Coding with AI!
参考资源: