AIコーディングエージェントの公式のIntel-maintainedエキスパートワークフロー。

Intelプラットフォームでソフトウェアを構築、ポート、実行、プロファイルおよび最適化します。 各スキルがキャプチャする 製品ドキュメントではなく、実用的なワークフロー:環境を調べ、選択します サポートされているパスは、作業を行い、結果を検証し、失敗を処理する 実際に起こる。

現在のカバレッジ:インテルGPUセットアップと診断、AIランタイムとモデルサービング、展開 計画とベンチマーキング、CUDA-to-XPUマイグレーション、CPUパフォーマンス分析、Python インテルデバイス、および1TBB開発の加速。

カタログをブラウズ → · 貢献する・ 検証の仕組み

クイックスタート

このリポジトリを直接読む標準的なスキルCLIをインストールします。

カタログを開いたり、選ぶことができます。 知っておく価値のある3つの変形:

インストールはデフォルトで project-scoped — [./.claude/skills/ ] で、Claude コードと 他の各エージェントの名前の同等なディレクトリ。 [--global]] はユーザの位置を記述します。 代わりに。 読み込まれるディレクトリのエージェントのドキュメントを確認してください。

ピン留め、オフライン、バイト検証可能なインストールパスも、管理された環境のために存在します。 Reproducibleおよびオフライン取付け.

Agent Skills

Official Intel-maintained expert workflows for AI coding agents.

Build, port, run, profile and optimize software on Intel platforms. Each skill captures a practical workflow rather than product documentation: it inspects the environment, chooses a supported path, does the work, verifies the outcome, and handles the failures that actually happen.

Current coverage: Intel GPU setup and diagnosis, AI runtimes and model serving, deployment planning and benchmarking, CUDA-to-XPU migration, CPU performance analysis, Python acceleration on Intel devices, and oneTBB development.

Browse the catalog → · Contribute · How validation works

Quickstart

Install with the standard skills CLI, which reads this repository directly:

npx skills add intel/skills

That opens the catalog and lets you pick. Three variants worth knowing:

# browse without installing anything
npx skills add intel/skills --list

# one skill, one agent
npx skills add intel/skills --skill vllm-xpu-run --agent claude-code

# for every project on the machine rather than this one
npx skills add intel/skills --skill linux-perf --agent claude-code --global

Installs are project-scoped by default — ./.claude/skills/ for Claude Code, and the equivalent directory for each other agent you name. --global writes the per-user location instead. Check your agent’s own documentation for the directory it reads.

A pinned, offline, byte-verifiable install path also exists, for controlled environments: Reproducible and offline installation.

Using what you installed

Describe the task in your own words and start a new session. The agent reads each installed skill’s description and opens the one that matches, so naming it is optional:

“Serve Qwen/Qwen3-8B on my Intel GPU with an OpenAI-compatible endpoint.”

Naming it works too, and is the fastest way to check an install took:

“Use the vllm-xpu-run skill to serve Qwen/Qwen3-8B.”

npx skills list              # what is installed, where, and for which agent
npx skills update            # pull the current version of each installed skill
npx skills remove            # take one back out

If the agent does something generic and never opens a skill you know covers the task, name the skill explicitly to confirm it is installed and being read — then open an issue with the wording you used. A skill an agent does not reach for is a defect in its description, it fails silently, and the request you actually typed is the only thing that finds it.

Which skill covers what: intel.github.io/skills, searchable and filterable by product and hardware, generated from this repository on every push. Several skills chain — a deployment plan calls preflight, sizing and configuration