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21 stars 품질 55 트렌드 10MIT

Python의 ~100 줄을 읽을 수 있다면 Skills를 이해합니다.

개요

"Progressive disclosure: 필요한 것만 보여줍니다." AI 에이전트에 전문 기술을 추가하는 가장 간단한 방법. 에이전트 스킬 표준의 최소 구현. ~170 코드의 라인. - SKILL.md 파일 스캔 - 이름 + 설명 표시 (~50 토큰/스킬) - 전체 지침로드 (~500-2000 토큰) Skills use Progress disclosure to avoid MCP의 전방 스키마 블라우스 (10k-25k 토큰). 상세한 비교를 위해 MCP VS SKILLS.md를 보십시오. - Real-world 기술 - git-expert - Git 워크플로우 및 기존 커밋 - code-reviewer - Code 품질 및 모범 사례 - api-designer - REST API 디자인 패턴 - 시뮬레이션된 API 시나리오 - 여행 시약 - Flight/hotel 예약 시뮬레이션 ─────────────────────────────────────────────────

개요(AI 번역)

한국어 | Korean

“Progressive disclosure: 필요한 것만 보여줍니다.”

AI 에이전트에 전문 기술을 추가하는 가장 간단한 방법.

에이전트 스킬 표준의 최소 구현. ~170 코드의 라인.

설치

환경 변수 설정:

빠른 시작

실력:

** 가짜 여행사 (API 시뮬레이션) : **

어떻게 작동합니까?

3단계:

Level 1: Discovery - SKILL.md 파일 스캔 Level 2: List - 이름 + 설명 표시 (~50 토큰/스킬) 레벨 3: 활성화 - 전체 지침 (~500-2000 토큰)

** MCP가 아닌가요? ** Skills use Progress disclosure to avoid MCP의 전방 스키마 블라우스 (10k-25k 토큰). 상세한 비교를 위해 MCP VS SKILLS.md를 보십시오.

라이브러리

Skills-real/ - 실시간 기술

  • git-expert - Git 워크플로우 및 기존 커밋
  • code-reviewer - 코드 품질 및 모범 사례
  • api-designer - REST API 디자인 패턴

skills-fake/ - 시뮬레이션된 API 시나리오

  • travel-agent - 항공편/호텔 예약 시뮬레이션

예제

기술 생성

라이센스

·

─────────────────────────────────────────────────

a * 한 번에 한 기술, 무한한 전문성.*

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README

nanoSkills

中文 | English

“Progressive disclosure: show only what’s needed, when it’s needed.”

The simplest way to add specialized skills to your AI agent.

A minimal implementation of the Agent Skills standard. ~170 lines of code.

install

pip install -r requirements.txt

Set environment variables:

export OPENAI_API_KEY='your-key-here'
export OPENAI_BASE_URL='https://api.openai.com/v1'  # optional
export OPENAI_MODEL='gpt-4o-mini'  # optional

quick start

With real skills:

python agent.py "review my code for best practices"
python agent.py "help me design a REST API"

With fake travel agent (API simulation):

python agent.py --skills-dir skills-fake "book a flight from SFO to NYC"

how it works

Progressive disclosure in 3 levels:

Level 1: Discovery - Scan for SKILL.md files Level 2: List - Show name + description (~50 tokens/skill) Level 3: Activate - Load full instructions (~500-2000 tokens)

skills = discover_skills("./skills-real")
tools.append(build_activate_tool(skills))
# Agent decides when to activate based on task

Why not MCP? Skills use progressive disclosure to avoid MCP’s upfront schema bloat (10k-25k tokens). See MCP_VS_SKILLS.md for detailed comparison.

skill libraries

skills-real/ - Real-world skills

  • git-expert - Git workflow and conventional commits
  • code-reviewer - Code quality and best practices
  • api-designer - REST API design patterns

skills-fake/ - Simulated API scenarios

  • travel-agent - Flight/hotel booking simulation

examples

# Code review
python agent.py "review this Python function for improvements"

# Git help
python agent.py "write a commit message for adding user auth"

# API design
python agent.py "design a REST API for a blog system"

# Travel booking (fake APIs)
python agent.py --skills-dir skills-fake "plan a trip to Paris"

creating skills

mkdir -p skills-real/my-skill
cat > skills-real/my-skill/SKILL.md << 'EOF'
---
name: my-skill
description: Brief description for AI
---
Full instructions here.
EOF

license

MIT

────────────────────────────────────────

⏺ One skill at a time, infinite expertise.

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