Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

智能体 Skill 启停收纳管家:只开常用的、关掉吃灰的,省 token 还防误触发。 智能体装了一堆 Skill,担心占 token、还容易误触发?它会扫描你已安装的全部技能,按使用频率和本地记忆把技能分成「常用 / 闲置 / 关键」,在你同意后把不常用的关掉、要用时再一键开启——平时只留常用的在跑,省 token、降干扰。关闭前自动备份、管家自身锁常开、关键技能进白名单受保护,安全不误伤。

一句话选型结论

按资料字段整理

Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_af163eaa/z-skill-concierge
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_af163eaa仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791719806
正文体量7.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

7.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Skill管家(z-skill-concierge)

🗣️ 大白话介绍

你装的 skill 越来越多,每次对话系统都要把一长串 skill 名单塞进上下文,既费 token 又容易用错。
这个管家就像「技能收纳师」:平时只让常用的几个 skill 保持开启,其余不常用的统统关掉;
哪天某个关掉的 skill 真用得上了,你点个头,管家临时把它打开,用完还能再关回去。
靠一份使用登记表记住谁常用、谁闲置,关之前先备份、先问你,绝不乱动关键技能。

触发词

  • 「管理/整理/清理我的 skill」「关掉不常用的 skill」「skill 太多太占 token」
  • 「把某某 skill 关掉 / 打开」「需要时再启用某某 skill」
  • 「盘点一下我装了哪些 skill」「哪些 skill 我基本没用过」

核心能力

  1. 扫描建册:扫描用户级与项目级 skills 目录,读出每个 skill 的 name / slug / disable 状态,写入 registry/skill-status.json
  2. 常用判定:以登记表使用频次 + 用户 MEMORY.md 中声明的常用项为准;模糊时主动询问用户
  3. 批量关闭:首跑列出「建议关闭」清单,用户一次性确认后,逐文件备份并改写 disable: true
  4. 按需启用:任务需要已关闭 skill 时,先征求同意 → 改写 disable: false → 用完可选恢复关闭
  5. 自检自愈:定期重扫真实 disable 状态,校正登记表漂移
  6. 跨平台降级:在 WorkBuddy 上真正启停;在其它平台 disable 字段不被识别时,降级为维护建议清单

工作流(六步)

第 1 步 扫描

运行 scripts/toggle_skill.py --scan,或让助手读取以下目录(不写死,按平台):
- WorkBuddy 用户级:~/.workbuddy/skills/
- WorkBuddy 项目级:<workspace>/.workbuddy/skills/
- 其它平台:~/.claude/skills/、~/.cursor/skills/ 等
读出每个 skill 的 frontmatter,抽取 name / slug / disable / description。

第 2 步 建册

把扫描结果写入 本技能目录内的 registry/skill-status.json(相对路径,禁止写死系统绝对路径),字段:

{
  "version": "1.0.0",
  "last_scan": "2026-07-24T14:00:00+08:00",
  "skills": {
    "<slug>": {
      "name": "中文名", "status": "enabled|disabled",
      "classification": "frequent|idle|critical",
      "use_count": 0, "last_used": null, "note": ""
    }
  },
  "critical_whitelist": ["<永不关闭的slug>"],
  "concierge_pinned": true
}

第 3 步 判定常用

  • 常用(frequent):近 30 天用过 ≥3 次,或用户在 MEMORY.md / 登记表中明确标为常用
  • 闲置(idle):长期未用、且非关键
  • 关键(critical):灾备、安全、底层依赖类(如本管家自身、记忆同步、乐享等),列入 critical_whitelist
  • 模糊项一律询问用户,不擅自判定

第 4 步 常态关闭(首跑批量征询)

  1. 生成「建议关闭」清单(全部 idle 且不在白名单)
  2. 一次性展示给用户确认(列出名称 + slug + 判定依据)
  3. 用户确认后,对每个目标执行:
    python3 scripts/toggle_skill.py --skill <slug> --action disable
    脚本会自动备份再改写 disable: true

第 5 步 按需启用

任务中识别到需某已关闭 skill:
1. 向用户提议「是否临时启用 <name>?」
2. 同意后执行:python3 scripts/toggle_skill.py --skill &lt;slug&gt; --action enable
3. 任务完成后询问「是否恢复关闭?」用户可选保留开启

第 6 步 自愈

每次操作后更新 use_count / last_used。周期性 --scan 重读真实 disable 状态,与登记表比对,发现漂移即提示用户校正。

安全规则(红线,P0)

  • 改前必备份:toggle_skill.py 在改写任何 SKILL.md 前,先复制原文件到本技能 backups/ 目录
  • 逐次显式同意:每次启用/关闭具体 skill 前,必须向用户说明并获确认;批量关闭也需用户一次性确认清单
  • 自锁:z-skill-concierge 自身 disable 恒为 false,脚本拒绝关闭自身
  • 关键白名单:critical_whitelist 中的 skill 默认不关,除非用户显式 --force 并再次确认
  • 只改 disable 字段:脚本仅改写 frontmatter 的 disable: 一行,不触碰其它内容
  • 禁止删除:本管家只改启停状态,绝不删除任何 skill 文件

跨平台说明(R15)

  • WorkBuddy:disable 字段原生生效,真正启停、减少误触发
  • Claude / Cursor / 其它:多数不识别 disable 字段。本管家在这些平台降级为建议清单——维护 registry/skill-status.json 作为助手参考,指导「优先用常用 skill、闲置 skill 谨慎调用」,但无法硬关闭;用户可借助平台自带开关或手动移除闲置 skill
  • 安装路径见 USAGE.md 的 8 客户端安装表;脚本 --scan 会自动探测多平台目录

适用边界

  • 适用:skill 数量 ≥10、希望降 token / 防误触发的重度用户
  • 不适用:只装了 2-3 个 skill 的轻量用户(无需收纳)
  • 预期收益:真实收益来自「避免闲置 skill 被误触发」;若平台仍向上下文注入全部 skill 的 name+description,则「减少注入体积」的收益有限——本管家如实声明,不夸大

toggle_skill.py 用法

# 扫描并输出所有 skill 的启停状态(不改文件)
python3 scripts/toggle_skill.py --scan

# 关闭某 skill(自动备份 + 改写 disable:true)
python3 scripts/toggle_skill.py --skill &lt;slug或name&gt; --action disable

# 启用某 skill
python3 scripts/toggle_skill.py --skill &lt;slug或name&gt; --action enable

# 干跑(只显示将做什么,不改文件)
python3 scripts/toggle_skill.py --skill &lt;slug&gt; --action disable --dry-run

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_af163eaa/z-skill-concierge。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Skill管家(开关调度|智能控制|优化效率|白名单设置)用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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