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Agent Skill · 开发

chat(聊天)

chat 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。

chat 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 12,946。

总安装 1,073周安装 43GitHub Stars 58下载 347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
unknown

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:chat(聊天)
来源仓库:https://github.com/sarvamai/skills
仓库路径:skills/chat
安装命令:
npx skills add https://github.com/sarvamai/skills --skill chat
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/sarvamai/skills --skill chat

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。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在需要整理仓库状态、代码变更或协作事项时使用。可结合来源仓库与原始 README 进一步验证具体功能与使用方式。安装通过 GitHub,适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 等宿主环境。

使用前应确认权限范围、维护状态,避免触发联网、命令执行或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/chat

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/sarvamai/skills --skill chat;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

    它需要需要联网,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

chat 怎么安装?

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

chat 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。

chat 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

chat 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

chat 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,073 次,近一周安装 43 次,下载 347 次,GitHub 58 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。

chat 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
chat

聊天 · 本页

1,07358需要联网未明确通过

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

Chat Completions — Sarvam AI

[!IMPORTANT] Auth: api-subscription-key header — NOT Authorization: Bearer. Base URL: https://api.sarvam.ai/v1

Models

ModelContextBest For
sarvam-105b128KComplex reasoning, coding, agentic workflows
sarvam-30b64KReal-time chat, voice agents, conversational AI
sarvam-105b-32k32KCost-efficient 105B
sarvam-30b-16k16KCost-efficient 30B

Quick Start (Python)

from sarvamai import SarvamAI
client = SarvamAI()

response = client.chat.completions(
    model="sarvam-30b",
    messages=[{"role": "user", "content": "भारत की राजधानी क्या है?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Streaming (Python)

for chunk in client.chat.completions(
    model="sarvam-30b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a poem about India"}],
    stream=True
):
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Quick Start (JavaScript/TypeScript)

import { SarvamAIClient } from "sarvamai";

const client = new SarvamAIClient({ apiSubscriptionKey: "YOUR_SARVAM_API_KEY" });

const response = await client.chat.completions({
    model: "sarvam-30b",
    messages: [{ role: "user", content: "भारत की राजधानी क्या है?" }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);

OpenAI-Compatible (both languages)

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="your-key", base_url="https://api.sarvam.ai/v1")
response = client.chat.completions.create(model="sarvam-30b", messages=[...])

Gotchas

GotchaDetail
SDK methodPython: client.chat.completions(...), JS: client.chat.completions({...}) — no .create() in either. OpenAI SDK uses .create() as usual.
JS constructornew SarvamAIClient({apiSubscriptionKey: "..."}) — NOT SarvamAI(). Key is passed explicitly.
content can be NoneModels produce reasoning_content before content. If max_tokens is too low, reasoning consumes the budget and content is None. Omit max_tokens or set 500+. Check reasoning_content as fallback.
reasoning_effort`reasoning_effort="low"\"medium"\"high" for thinking mode. NOT thinking=True`.

Full Docs

Fetch detailed parameters, tool calling, streaming, and examples from:

平台分布

Codex

35.75%
按下载量换算124

Claude

30.25%
按下载量换算105

Cursor

18.14%
按下载量换算63

Gemini CLI

8.54%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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