SkillForge
Indexa tus skills instaladas y clasifica cualquier entrada en usar / mejorar / crear.
Funciona con configuración
Qué hace
Construye un índice de búsqueda de cada skill instalada en ~/.claude, ~/.codex y ~/.agents, luego clasifica cualquier entrada y la dirige a una skill existente, una mejora o un nuevo andamio de skill. También incluye un Asesor de Skills de Contexto proactivo que puede ejecutarse en un horario local. Se activa en "SkillForge: <goal>", "do I have a skill for...", "which skill" y "improve <skill> skill".
Informe de la prueba
Tarea en un directorio real de 469 skills instaladas: 'which of my skills translates blog posts into other languages for SEO?'. La ejecución de línea base (grep -rl 'translat' en ~/.claude/skills/*/SKILL.md) arrojó 32 coincidencias, la respuesta correcta seo-translator estaba en la posición 20 sin ninguna clasificación. La skill funcionó correctamente: discover_skills.py indexó 469 skills en 0.87 s, triage_skill_request.py elevó seo-translator al segundo lugar — pero con un 20% frente a 'seo' genérico con un 35% (coincidencia solo por subcadena en el nombre) y devolvió CLARIFY en lugar de USE_EXISTING, aunque la skill exacta está en el sistema. Peor aún: para 'do I have a skill for database migrations', recomienda con confianza b2b-local-outreach con un 82% — simplemente porque la palabra 'database' aparece en la descripción; para 'help me debug this TypeError' — chatcrystal-debug-recall con un 96% por la subcadena 'debug'. Sus propios ejemplos documentados no son reproducibles: SKILL.md promete enrutamiento a skills de depuración para 'TypeError: Cannot read property 'map'', pero en realidad obtenemos CREATE_NEW con una coincidencia superior del 31%. Los validadores miden no la calidad, sino la conformidad con su plantilla: quick_validate.py emitió 'Skill is valid!' para un esqueleto fresco con 21 TODOs en el cuerpo y para una skill con un enlace roto a un references/nope.md inexistente, mientras que validate-skill.py puntuó a SkillForge misma 82/92, pero a symbiotic-onboard 8/16 y a fable-domain 6/15. Los pros existen honestamente: 16 pruebas pytest adjuntas pasan, el andamio y el índice funcionan, el clasificador de tipo de solicitud es correcto en 5 de 6 casos.
Probado el: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/tripleyak/SkillForge mkdir -p ~/.claude/skills cp -r SkillForge ~/.claude/skills/skillforge
Comandos y prompts de ejemplo
/skillforgeIndexa tus skills instaladas y clasifica cualquier entrada en usar / mejorar / crear.
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Do I have a skill installed that handles SEO translation of blog postsWhich of my skills should I use to fix this TypeError I'm debuggingScaffold a brand new skill since nothing I have covers database migrations