Agent-Skills：跨平台智能体技能统一分发框架

Agent-Skills是一个支持Claude Code、Codex、OpenCode等多平台的智能体技能插件框架，旨在解决当前智能体技能碎片化问题，实现"一次编写、多平台分发"的技能生态。开发者可通过统一TypeScript接口定义技能，自动生成适配不同平台的插件包，覆盖47+智能体产品，降低重复开发与维护成本，提升跨平台用户体验。

随着AI编程助手（如Claude Code、Codex、OpenCode等）普及，智能体技能成为提升开发效率的重要工具，但市场呈现高度碎片化：各平台有独立的技能定义格式、安装机制和执行环境，导致同一功能需重复开发、生态割裂、维护负担重、用户体验不一致。Agent-Skills项目正是为解决这一痛点而生。

Agent-Skills核心理念为"仓库即交付物"，开发者只需维护一个GitHub仓库，用户可通过四种方式安装适配不同平台的插件：Claude Code（插件市场）、Codex（插件市场/TUI配置）、OpenCode（npm包）、通用（npx命令）。项目采用分层架构：规范定义层（用工厂函数定义技能）、工厂层（类型安全与验证）、发射层（多平台代码生成器）、构建产物层（各平台插件包及配置文件）。

开发工具链要求Node.js≥24、pnpm10，通过pnpm install安装依赖，pnpm build生成插件包，pnpm check执行类型检查、代码风格检查、单元测试等。技术亮点包括：原生TypeScript支持（无需编译）、Valibot类型安全验证、跨平台一致性测试（往返测试、跨平台测试等）、语义化版本管理（当前v0.1）。

Agent-Skills作为跨平台智能体技能的中间层解决方案，不取代现有平台，而是通过统一抽象层实现技能跨平台流动。对开发者：一次编写触达47+工具用户；对用户：无缝使用相同技能；对生态：提供开放可扩展的技能共享基础设施，有望成为智能体技能生态的重要支撑。

当前局限：OpenCode路径未实时评估，生态处于早期阶段。未来方向：扩展更多平台支持、建立技能审核评分机制、开发技能可视化工具、构建技能依赖管理系统。