Agent Skill Kit Ask

🚀 Agent-Skill-Kit (ASK) v2.0

Agent-Skill-Kit (ASK) v2.0 是一个面向 AI 智能体的本地优先技能框架。它无需 API 密钥、无需注册，零摩擦使用。具备原生智能体支持、MCP 就绪的特性，让你可以轻松克隆、运行和集成。

🚀 快速开始

30 秒快速上手

# 从 GitHub 安装
pip install git+https://github.com/HughKnightOCE/Agent-Skill-Kit-ASK-.git

# 查看可用技能  
ask dashboard

# 运行技能
ask run tech-pulse
ask run repo-visualizer
ask run architect "Your idea"

就是这么简单！无需 .env 文件，无需寻找 API 密钥，也无需 OAuth 重定向。

✨ 主要特性

V2.0 特性

🔌 MCP 服务器集成

技能现在通过 core/mcp_gateway.py 作为原生 MCP 工具公开。Claude 和 Copilot 可以直接发现并执行技能，无需自定义集成。

# Claude 现在可以将所有技能视为原生工具
python core/mcp_gateway.py

🏗️ 架构师技能

根据自然语言描述生成新技能。架构师可以立即创建 Python 脚本骨架和 YAML 清单。

ask run architect "Convert CSV to JSON format"

💫 动态 README

GitHub Actions 每 24 小时自动运行 Tech-Pulse 并更新此 README 的“今日智能体情报”部分，证明该仓库是活跃且功能正常的。

🎨 高端终端 UI

增强的 TUI 具备以下特点：

• ASCII 艺术横幅 (ASK-2026)
• 系统健康仪表盘
• 实时进度显示
• 专业的彩色输出

🖥️ 桌面 GUI 应用程序 (新增!)

现代 PyQt6 桌面界面，具有以下功能：

• 技能浏览器 - 搜索和过滤所有可用技能
• 可视化执行器 - 通过漂亮的表单输入执行技能
• 实时输出 - 实时查看技能执行情况
• 历史记录跟踪 - 查看过去的技能执行记录
• 仪表盘 - 查看系统统计信息和技能类别
• 专业设计 - 精致的原生桌面应用程序体验

使用 ask-gui 启动。

🎯 四个零配置技能

1. 仓库可视化器 📊

立即生成项目结构的 Mermaid.js 类图。

ask run repo-visualizer /path/to/project

输出：一个干净的 Mermaid 图，可直接粘贴到文档中或提供给 AI 智能体。

graph TD
    Root["MyProject"]
    Root --> skills["📁 skills"]
    Root --> core["📁 core"]
    skills --> visualizer["📁 repo-visualizer"]

2. 智能体身份 🎭

使用免费的 DiceBear API 为你的项目生成一个独特的 SVG 头像。

ask run agent-identity "Agent-Skill-Kit"

输出：一个漂亮的、确定性的 SVG 头像，保存到磁盘并显示。

<svg viewBox="0 0 100 100" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
  <!-- Unique avatar based on project name -->
</svg>

3. 科技脉搏 🔥

从 HackerNews 获取前 5 条热门科技故事，让你的 AI 智能体保持对最新信息的了解。

ask run tech-pulse

输出：Markdown 格式的故事，包含链接、分数和评论数量。

#1. Breakthrough in AI Reasoning Model
- 🔗 URL: https://news.ycombinator.com/item/...
- 👤 Author: username
- 📈 Score: 1,234 | 💬 Comments: 456

4. 架构师 🏗️

新增！ 根据描述生成新技能。架构师会自动创建起始模板。

ask run architect "Analyze code complexity"

输出：一个完整的技能目录，包含 script.py 和 manifest.yaml。

📦 安装指南

你可以根据自己的需求选择以下安装选项：

选项 1：pip 包 - 推荐（适用于所有环境）

适合所有用户（Windows、Mac、Linux）

# 从 GitHub 安装
pip install git+https://github.com/HughKnightOCE/Agent-Skill-Kit-ASK-.git

# 或者从 wheel 文件安装
pip install agent_skill_kit-2.0.0-py3-none-any.whl

# 然后使用全局命令
ask dashboard
ask run tech-pulse
ask run repo-visualizer

选项 2：源码安装 - 适合贡献者

适合开发者、自定义和贡献代码

git clone https://github.com/HughKnightOCE/Agent-Skill-Kit-ASK-.git
cd Agent-Skill-Kit-ASK-
pip install -e .

# 使用全局命令
ask dashboard
ask run architect "Convert CSV to JSON"

选项 3：桌面 GUI - 现代界面

适合喜欢可视化操作、无需命令行的用户

# 安装支持 GUI 的版本
pip install git+https://github.com/HughKnightOCE/Agent-Skill-Kit-ASK-.git

# 启动漂亮的桌面应用程序
ask-gui

这将打开一个专业的 PyQt6 桌面应用程序，具有以下特点：

• 🎨 现代、直观的界面
• 🔍 技能浏览器和搜索功能
• 📊 实时执行仪表盘
• 📜 执行历史记录跟踪
• ⚡ 一键执行技能并带有参数表单

了解更多关于 GUI 的信息 →

选项 4：直接运行源码 - 无需安装

适合快速测试和试用

git clone https://github.com/HughKnightOCE/Agent-Skill-Kit-ASK-.git
cd Agent-Skill-Kit-ASK-

# 通过 CLI 直接运行
ask dashboard
ask run tech-pulse
ask run architect "Your skill description"

# 或者启动 GUI（需要 PyQt6）
pip install PyQt6
ask-gui

选项 5：独立可执行文件 - 零依赖

适合没有安装 Python 或需要便携使用的用户 从 Releases 下载预构建的可执行文件：

• Windows：ask-gui.exe - 双击运行
• macOS：ask-gui - 从终端运行
• Linux：ask-gui - 从终端运行

无需安装 Python！

Windows 命令提示符故障排除

如果 ask 在命令提示符 (cmd) 中无法工作，可以使用以下替代方法： 选项 A：使用 PowerShell 替代（推荐）

ask dashboard
ask run tech-pulse
ask-gui  # GUI 在 PowerShell 中也能很好地工作

选项 B：直接使用 Python（适用于所有环境）

python -m core.ask dashboard
python -m core.ask run tech-pulse

选项 C：手动将脚本添加到 PATH

setx PATH "%PATH%;%APPDATA%\Python\Python314\Scripts"

然后重新启动命令提示符，再次尝试 ask。

📚 详细文档

哲学理念：原生智能体 + MCP 就绪

ASK 是专门为 AI 智能体构建的。每个技能输出以下内容：

1. 干净的 Markdown（AI 可读格式）
2. 结构化数据（JSON、YAML 注释）
3. 最小化干扰（无交互式提示）
4. 错误处理（优雅失败）

适用场景：

• 🤖 Claude Code - MCP 集成，实现原生技能访问
• 🧠 GitHub Copilot CLI - 自定义 MCP 命令
• 🔧 自定义智能体 - 通过动态技能生成进行扩展
• 📡 大语言模型链 - 无需外部 API 的多步骤工作流
• 🏗️ AI 框架 - 为任何智能体提供即插即用的 MCP 服务器

CLI 管理器：ask (2026 版)

具有 ASK-2026 样式和实时显示的高性能 TUI。

# 带有系统健康信息的仪表盘 (新增!)
ask dashboard

# 运行技能并显示实时进度
ask run <skill-name> [args...]

# 系统诊断
ask doctor

# 帮助信息
ask help

特性：

• ✨ ASCII 艺术横幅 (ASK-2026)
• 📊 系统健康仪表盘（Python 版本、Git 状态、依赖项）
• 🎬 实时进度旋转器
• 🎨 专业的彩色输出

MCP 服务器集成 (新增!)

将所有技能作为原生 MCP 工具公开：

from core.mcp_gateway import SkillMCPServer

# Claude、Copilot 和其他智能体将技能视为原生工具
server = SkillMCPServer()
await server.run()

Claude 现在可以：

用户: "使用仓库可视化器工具分析我的项目"
Claude: [通过 MCP 调用仓库可视化器] → 查看完整输出

架构师：生成新技能 (新增!)

立即将想法转化为技能：

# 根据自然语言创建
ask run architect "Convert YAML to JSON"

# 输出:
# ✅ Created: skills/convert-yaml-to-json/
# ✅ Created: script.py
# ✅ Created: manifest.yaml
# 🚀 Next: Edit and run your new skill!

动态 README (新增!)

此 README 每 24 小时通过 GitHub Actions 自动更新热门科技情报。“今日智能体情报”部分证明 ASK：

• ✅ 活跃且功能正常
• ✅ 运行真实工作流
• ✅ 连接真实数据
• ✅ 达到生产级别

CLI 管理器：ask.py

由 rich 驱动的受 Rust 启发的 TUI。

项目结构

Agent-Skill-Kit/
├── core/
│   └── ask.py                 # ⭐ 主 CLI 管理器
├── skills/
│   ├── repo-visualizer/
│   │   ├── script.py          # 实现代码
│   │   └── manifest.yaml      # 元数据
│   ├── agent-identity/
│   │   ├── script.py
│   │   └── manifest.yaml
│   └── tech-pulse/
│       ├── script.py
│       └── manifest.yaml
├── README.md                  # 你正在查看的文件
├── requirements.txt           # 依赖项
└── .github/
    └── workflows/             # CI/CD (可选)

依赖项

最小化且轻量级：

PyYAML>=6.0        # 用于清单解析
rich>=12.0         # 用于漂亮的 CLI

安装方法：

pip install -r requirements.txt

贡献：添加你自己的技能

ASK 设计为支持社区贡献。创建一个技能只需要 5 分钟。

技能模板

每个技能需要：

1. script.py - 逻辑代码
2. manifest.yaml - 元数据

步骤 1：创建技能目录

mkdir -p skills/my-awesome-skill
cd skills/my-awesome-skill

步骤 2：编写 script.py

#!/usr/bin/env python3
"""My awesome skill that does X without any API key."""

def main(arg1, arg2=None):
    """Main execution function."""
    print("🎉 My skill output")
    print("✅ Ready for AI agents!")

if __name__ == "__main__":
    import sys
    arg1 = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "default"
    main(arg1)

步骤 3：编写 manifest.yaml

name: My Awesome Skill
version: "1.0.0"
description: "Does X without requiring any API keys"

author: "Your Name"
category: "utility"

requirements:
  - name: "python"
    version: ">=3.8"

api_keys_required: false
dependencies: []

usage:
  command: "python script.py"
  args_required:
    - name: "arg1"
      description: "Description of argument"

output_format: "markdown"

tags:
  - "keyless"
  - "local"

步骤 4：测试技能

python ../core/ask.py dashboard
python ../core/ask.py run my-awesome-skill

步骤 5：提交 PR

我们欢迎贡献！提交 PR 时请包含：

• ✅ 可正常工作的技能代码
• ✅ 正确的 manifest.yaml
• ✅ 描述中的使用示例
• ✅ 无需外部 API 密钥

使用案例

个人开发者

# 早晨例行：编码时查看科技新闻
python ask.py run tech-pulse

# 可视化代码库以用于文档编写
python ask.py run repo-visualizer

AI 智能体（Claude Code、Copilot CLI）

# 在智能体流程中
subprocess.run(["python", "ask.py", "run", "repo-visualizer"])
# 解析 Mermaid 输出并提供给大语言模型

团队

# 新成员入职：生成项目概述
python ask.py run repo-visualizer /monorepo/service-a

# 团队品牌建设：创建一致的头像
python ask.py run agent-identity "TeamName"

安全与隐私

✅ 所有处理都在本地进行 - 除 API 调用外，没有数据离开你的机器
✅ 无需身份验证 - 无需管理凭证
✅ 开源 - 查看代码，审核逻辑
✅ 最小化依赖项 - 代码越少，风险越低

路线图

• [ ] 更多技能：
  • code-metrics：分析代码复杂度
  • dependency-graph：可视化包依赖关系
  • api-docs-generator：自动生成 OpenAPI 规范
• [ ] 技能市场：发现社区技能
• [ ] 技能模板：一键生成技能
• [ ] 智能体集成：官方 Claude Code 插件
• [ ] 性能优化：API 调用缓存层

故障排除

"ImportError: No module named 'rich'"

pip install rich pyyaml

"Skill not found"

ask dashboard  # 检查已安装的技能

"API call failed"

一些免费 API 有速率限制。请在几秒钟后重试。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，可自由使用、修改和分发。

🌟 支持我们

• ⭐ 给这个仓库加星，如果你觉得它有用
• 🔗 与其他构建 AI 工具的开发者分享
• 📝 为社区贡献技能
• 💬 提出功能请求和问题

🤖 开发者为智能体打造

Agent-Skill-Kit 基于这样的信念构建：AI 智能体应该拥有强大的本地工具，而无需 OAuth、API 密钥和注册的繁琐流程。

无论你是在构建个人自动化工具、团队助手，还是与 Claude Code 集成，ASK 都是你实现本地智能的零摩擦网关。

为 AI 原生未来用心打造 ❤️

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█ Agent-Skill-Kit: Local Power. Zero Keys. Pure Joy. █
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