SkillForge
Indicizza le skill installate e smista qualsiasi input in usa / migliora / crea
Richiede configurazione
Cosa fa
Costruisce un indice ricercabile di ogni skill installata in ~/.claude, ~/.codex e ~/.agents, quindi classifica qualsiasi input e lo instrada a una skill esistente, a un miglioramento o a un nuovo scaffold di skill. Include anche un Context Skill Advisor proattivo che può essere eseguito su una pianificazione locale. Si attiva su "SkillForge: <goal>", "ho una skill per...", "quale skill" e "migliora la skill <skill>" .
Rapporto di test
Task su una directory reale di 469 skill installate: 'quale delle mie skill traduce post di blog in altre lingue per la SEO?'. L'esecuzione baseline (grep -rl 'translat' su ~/.claude/skills/*/SKILL.md) ha prodotto 32 risultati, la risposta corretta seo-translator era in 20a posizione senza alcun ranking. La skill ha funzionato correttamente: discover_skills.py ha indicizzato 469 skill in 0.87 s, triage_skill_request.py ha elevato seo-translator al 2° posto — ma con il 20% contro il generico 'seo' al 35% (corrispondenza solo per sottostringa nel nome) e ha restituito CLARIFY invece di USE_EXISTING, sebbene la skill esatta sia nel sistema. Peggio: per 'ho una skill per le migrazioni di database', raccomanda con sicurezza b2b-local-outreach all'82% — semplicemente perché la parola 'database' appare nella descrizione; per 'aiutami a debuggare questo TypeError' — chatcrystal-debug-recall al 96% per sottostringa 'debug'. I suoi stessi esempi documentati non sono riproducibili: SKILL.md promette il routing a skill di debug per 'TypeError: Cannot read property 'map'', ma in realtà otteniamo CREATE_NEW con una corrispondenza massima del 31%. I validatori misurano non la qualità, ma la conformità al loro template: quick_validate.py ha emesso 'Skill is valid!' per uno scheletro fresco con 21 TODO nel corpo e per una skill con un link rotto a un inesistente references/nope.md, mentre validate-skill.py ha assegnato a SkillForge stesso 82/92, ma a symbiotic-onboard funzionante 8/16 e a fable-domain 6/15. I pro esistono onestamente: 16 test pytest allegati passano, lo scaffolder e l'indice funzionano, il classificatore del tipo di richiesta è corretto in 5 casi su 6.
Testato il: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installazione
git clone https://github.com/tripleyak/SkillForge mkdir -p ~/.claude/skills cp -r SkillForge ~/.claude/skills/skillforge
Comandi e prompt di esempio
/skillforgeIndicizza le skill installate e smista qualsiasi input in usa / migliora / crea
Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):
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