Skill Suggester

Skill Suggester — подбор скиллов по задаче

Помощник, который по свободному описанию задачи/намерения пользователя подсказывает, какой скилл из библиотеки agent-skills использовать и как их комбинировать.

When to use

Загружай этот скилл, когда пользователь не знает, какой скилл применить:

• «какой скилл использовать для …», «какой skill подойдёт», «что выбрать»
• «подбери инструмент / команду / навык под задачу»
• «рекомендуй скилл», «suggest skill», «skill suggestion»
• задача сформулирована свободным текстом, но без явного указания скилла
• нужно понять, какие скиллы можно объединить в цепочку для многоэтапной работы

Do NOT use

• Когда задача уже явно называет скилл («сделай презентацию» → presentation-maker,

«сгенерируй тестовые картинки» → test-graphics) — загружай его напрямую.

• Когда пользователь просит выполнить работу, а не выбрать инструмент.
• Для подбора инструментов вне библиотеки (это не каталог внешних утилит).

What this skill does

Вход: описание задачи свободным текстом (одна строка или фраза).

Выход:

1. Список подходящих скиллов с релевантностью (score) и кратким «почему использовать».
2. Не больше 3 комбо — последовательностей скиллов для многоэтапной задачи

(например, code-review → commit-message-writer → github-repo-hygiene).

How to work

1. Спросить задачу. Если пользователь не дал описание — уточни, что он хочет

сделать (одним вопросом). Если описание есть — переходи к шагу 2.

1. Прочитать базу. Открой index.json в корне репозитория и прочитай у каждого

скилла поля name, triggers, description, category. При необходимости загляни в skills//SKILL.md для деталей.

1. Сопоставить. Сравни запрос с триггерами и описаниями скиллов. Учти синонимы

и перефразировки (RU/EN). Определи категорию задачи (repository / media / social / code / data) и отметь скиллы этой категории.

1. Выдать рекомендацию. Отсортируй по релевантности, выведи топ-3–5:

rank. skill-name (score) — почему использовать. Если задача многоэтапная — предложи до 3 комбо-цепочек.

Можно автоматизировать шаги 2–4 скриптом:

python3 scripts/skill_suggest.py "нужно описать репозиторий"
python3 scripts/skill_suggest.py "сгенерируй презентацию" --combo

Scoring

Взвешивание релевантности (по убыванию приоритета):

1. Keyword match (вес 3) — точное совпадение триггера скилла с запросом

(фраза или слово). Самый сильный сигнал.

1. Category match (вес 2) — задача попадает в категорию скилла

(code / media / repository / social / data).

1. Description match (вес 1) — совпадение отдельных слов запроса со словами

описания скилла. Слабый, но полезный сигнал для перефразировок.

Скрипт skill_suggest.py реализует keyword (3) и description (1); категорийный бонус агент добавляет вручную при анализе.

Examples

Пример 1. Запрос: «нужно описать репозиторий, чтобы его можно было публиковать» → github-repo-hygiene (триггер «описание репозитория», категория repository). Обоснование: скилл проверяет README, LICENSE, CONTRIBUTING, topics и GitHub Pages.

Пример 2. Запрос: «сделай доклад по итогам квартала» → presentation-maker (триггер «сделай доклад», категория media). Обоснование: генератор презентаций с авто-лейаутами и .pptx.

Пример 3. Запрос: «проверь код, оформи коммит и подготовь репозиторий к релизу» → комбо: code-review → commit-message-writer → github-repo-hygiene. Обоснование: три этапа — анализ кода, осмысленный коммит, публикационная гигиена.

Constraints

• Не выдумывай несуществующие скиллы. Рекомендуй только те, что есть в

index.json / папке skills/ репозитория.

• База скиллов — только этот репозиторий (agent-skills), не внешние каталоги.
• Не больше 3 комбо в ответе; каждое комбо — 2–3 скилла в логичном порядке.
• Если ни один скилл не подходит — честно скажи об этом и предложи переформулировать

задачу, а не подгоняй нерелевантный скилл.

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: bestdeejay-design
• Source: bestdeejay-design/agent-skills
• License: MIT
• Homepage: https://bestdeejay-design.github.io/agent-skills/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.