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Vibe-Skills

活跃·★ 3.8k·Apache-2.0·更新于 2026-10-22
★ 时下流行

VibeSkills 解决的是装了很多智能体 Skills 之后的问题:智能体选错 Skill、漏步骤或反复兜圈子。在任何支持本地 Skills 的智能体中,以 Skill 形式调用它(`$vibe`、`/vibe` 或宿主提供的语法)。

它先厘清目标和交付要求,把任务拆成可验证的工作单元,然后从 Skill 名称和描述的本地索引里筛选候选,只读取保留下来的 `SKILL.md`。选中的 Skill 被分配到具体部分,最后对所有产出做一次验收。计划、执行状态和验收报告都会保存,后续会话可以继续,复盘时也能对照计划和结果。

作者报告,在装了全部 195 个 Skills 的改编版 SkillsBench 上,以 DeepSeekV4Flash-VE 加 OpenHands 测试,4.1.0 版把平均验证得分提高 21.12 个百分点,总 token 减少 29.6%,工具调用减少 33.1%。README 也说明,规划本身仍有上下文开销,会随候选数量和任务复杂度增加。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-19。

许可证
Apache-2.0
最新发布
v4.1.1 · 2026-10-18
最近提交
2026-10-19
贡献者
13
复刻数
336
未关闭的 issue 和 PR
43
首次发布
2026-02-22

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#智能体技能#Skill 路由#工作流#编排#任务规划#Codex
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01为已安装 Skills 建本地索引并筛选候选
02把任务拆成有依赖关系的可验证工作单元
03对所有产出做最终验收检查
04保存计划、执行和验收报告,便于继续和复盘
02

为什么选择它

+可以保留大量 Skills,而不必每次手动挑选。
+只读取入围的 SKILL.md,Skill 库再大也不会塞满上下文。
+保存计划、执行和验收记录,可以继续执行或复盘。
03

权衡点

!基准提升由作者在单一模型和框架组合上测得。
!规划和验收有额外开销,对一步就能完成的小任务是浪费。
!只有装了很多 Skills 时才明显划算。
04

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-19
最近提交
2026-10-19
近 90 天提交数
80
近 90 天发布数
2
最新发布
v4.1.1 (2026-10-18)
未关闭 issue
43
近期 issue 至少有一条评论的比例
4/28
近 12 周每周提交数
近 12 周每周提交数: 0, 2, 0, 14, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 9, 17

最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。

状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

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issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。

05

兼容性

Codex
技能
已通过文档验证
Claude Code
技能
已通过文档验证
06

使用场景

↳使用大量个人或团队 Skills 时不必手动挑选
↳执行实验、报告加幻灯片这类多交付物任务
↳为智能体工作保留可对照的计划与结果记录
07

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本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点04维护状况检查05兼容性06使用场景07同类工具
foryourhealth111-pixel /
Vibe-Skills
↗

先规划任务、再从大量本地 Skills 中挑出少数相关的几个、最后统一验收的 Skill

3.8k336Apache-2.0
最后更新1天前
状态活跃
分类工作流自动化
贡献者13
最新发布v4.1.1
链接
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