Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

common-skills(常用技能)

common-skills 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

common-skills 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,537。

总安装 879周安装 37GitHub Stars 821下载 308核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:common-skills(常用技能)
来源仓库:https://github.com/llama-farm/llamafarm
仓库路径:skills/common-skills
安装命令:
npx skills add https://github.com/llama-farm/llamafarm --skill common-skills
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/llama-farm/llamafarm --skill common-skills

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

提供 LlamaFarm 项目中通用的 Python 工具集使用说明与最佳实践指南。涵盖模型文件处理、HuggingFace Hub 集成、进程管理等功能模块。适合开发者快速理解共享组件的设计意图与调用方式。依赖 huggingface_hub 等第三方库,需确保环境满足 Python 3.10+ 要求。

内容聚焦于内部复用逻辑,外部项目引用时需注意接口兼容性与依赖隔离。

来源仓库内路径:skills/common-skills

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/llama-farm/llamafarm --skill common-skills;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

common-skills 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/llama-farm/llamafarm --skill common-skills。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

common-skills 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

common-skills 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

common-skills 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

common-skills 用的人多吗?

公开数据是累计安装 879 次,近一周安装 37 次,下载 308 次,GitHub 821 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

common-skills 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
common-skills

常用技能 · 本页

879821接触敏感数据MIT有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Common Skills for LlamaFarm

Best practices and code review checklists for the common/ package - shared Python utilities used across all LlamaFarm services.

Component Overview

AttributeValue
Pathcommon/
Packagellamafarm-common
Python3.10+
Key Dependencieshuggingface_hub, hf-transfer

Purpose

The common/ package provides shared functionality that needs to be consistent across multiple Python services:

  • Model file utilities (GGUF selection, quantization parsing)
  • HuggingFace Hub integration (listing, downloading)
  • Process management (PID files)

Shared Python Skills

This skill inherits all patterns from the shared Python skills:

TopicFileRelevance
Patterns../python-skills/patterns.mdDataclasses, type hints, comprehensions
Typing../python-skills/typing.mdType annotations, modern syntax
Testing../python-skills/testing.mdPytest fixtures, mocking HuggingFace APIs
Errors../python-skills/error-handling.mdCustom exceptions, logging
Security../python-skills/security.mdPath validation, safe file handling

Framework-Specific Checklists

TopicFileKey Points
HuggingFacehuggingface.mdHub API, model download, caching, authentication

Module Structure

common/
├── pyproject.toml           # UV-managed dependencies
├── llamafarm_common/
│   ├── __init__.py          # Public API exports
│   ├── model_utils.py       # GGUF file utilities
│   └── pidfile.py           # PID file management
└── tests/
    └── test_model_utils.py  # Unit tests with mocking

Public API

Model Utilities

from llamafarm_common import (
    # Parse model:quantization syntax
    parse_model_with_quantization,
    # Extract quantization from filename
    parse_quantization_from_filename,
    # Select best GGUF file from list
    select_gguf_file,
    select_gguf_file_with_logging,
    # List GGUF files in HF repo
    list_gguf_files,
    # Download and get path to GGUF file
    get_gguf_file_path,
    # Default quantization preference order
    GGUF_QUANTIZATION_PREFERENCE_ORDER,
)

PID File Management

from llamafarm_common.pidfile import write_pid, get_pid_file

Review Checklist Summary

When reviewing code in common/:

  1. HuggingFace Integration (High priority)

- Proper error handling for network failures - Authentication token passed correctly - High-speed transfer enabled appropriately

  1. Model Selection (Medium priority)

- Quantization preference order maintained - Case-insensitive matching - Graceful fallback when preferred not available

  1. Testing (High priority)

- HuggingFace API calls mocked - Network isolation in tests - Edge cases covered (empty lists, missing files)

  1. Security (Medium priority)

- No token exposure in logs - Safe file path handling - Environment variable protection

See huggingface.md for detailed HuggingFace-specific checklists.

平台分布

OpenCode

26.3%
按下载量换算81

Claude Code

23.37%
按下载量换算72

Cursor

16.62%
按下载量换算51

Codex

11.3%
按下载量换算35

windsurf

7.06%
按下载量换算22

trae

3.54%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

继续浏览同类 Skills