--- title: "代码实现参考：cross agent skills template - 代码实现 | 思行致远" canonical: "https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-cross-agent-skills-template/" dateModified: "2026-06-30" datePublished: "2026-06-30" --- 打开 AI·外脑目录 AI·外脑 [返回专栏首页](https://siyuanailab.com/knowledge/) × 站内搜索 ⌕ 主要栏目 - [AI 核心概念](https://siyuanailab.com/knowledge/ai-core/) - [工作流](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) - [工具配置与选型](https://siyuanailab.com/knowledge/toolkits/) - [信源与标准](https://siyuanailab.com/knowledge/sources/) - [场景案例 待开发](https://siyuanailab.com/knowledge/scenarios/) - [职业与能力](https://siyuanailab.com/knowledge/career/) 专题 - [从这里开始](https://siyuanailab.com/knowledge/start/) - [获取与安装](https://siyuanailab.com/knowledge/install/) - [建设日志](https://siyuanailab.com/knowledge/ops/) [工作流子目录](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) 基础设施层 - [浏览器自动化 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/browser-automation/) - [MCP 工具 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/mcp-tools/) - 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关键模块：`skills/shared/manage-agent-skills/` 是通用 meta-skill；`agents/*.toml` 描述 Antigravity、Claude Code、Codex、Gemini CLI 适配；`manifests/agent-global/*.toml` 声明全局安装；`templates/project-manifest.toml` 定义项目级需求；`bootstrap/apply_global_skill_migration.py` 和 `skills/shared/manage-agent-skills/scripts/manage_agent_skills.py` 负责迁移与同步。 - 调用链路：读 README onboarding contract -> 判断 repo/机器/git 状态 -> 选择 agents -> 更新 manifest -> 同步 registry -> materialize global/project install surfaces。 - 输入输出：输入是 registry 状态、manifest、agent 选择、本机 skill roots；输出是 symlink/文件投影、备份、同步结果和冲突提示。 - 核心依赖：Python 脚本、TOML manifests、git、各 Agent 的本地技能发现规则、symlink 或文件级链接策略。 ## 为什么值得参考 它的重点不是生成 Skill，而是实现「一个目录，多平台投影」。这对 Skill Forge 很关键：当技能开始跨 Codex/Claude/Cursor/Gemini 使用时，真正难的是安装约定、冲突、迁移和 git 同步，而不是再写一份内容。 ## 为什么不建议直接套用 README 的 onboarding contract 很谨慎，说明它会检查本机 skill roots、迁移旧技能、处理 git dirty/ahead/diverged 状态。这些都是会影响用户机器的操作，不适合在内容生产任务里自动执行。不同工具的 symlink 粒度也存在兼容差异，直接搬可能造成某个平台发现不了技能。 ## 如何改造成自己的版本 先只借它的 manifest 模型：建立 `skills/shared`、`skills/codex`、`skills/claude` 三层目录和一个 `project-manifest.toml`，但不要自动同步到全局目录。等手工验证不同平台发现规则后，再写只读 dry-run：列出将创建/覆盖的链接，用户确认后才 materialize。 ## 适用场景 - 同一套技能需要同时供 Codex、Claude Code、Gemini CLI、Antigravity 使用。 - 需要区分共享技能和 agent-specific 技能。 - 多机器同步技能目录，需要 registry repo 作为源。 ## 不适用场景 - 单平台使用，不需要投影层。 - 不允许工具检查或修改本机 skill roots。 - git 状态复杂但没有人负责合并/冲突处理。 ## 参考信息 - 原项目：[cross-agent-skills-template](https://github.com/yammaku/cross-agent-skills-template) - 作者：yammaku - 相关概念：[[跨 Agent 技能同步]]、[[Manifest]]、[[安装投影]] - 相关卡片：[workflow-read-023](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/goal-definition/skill-forge-scene-analysis-agentic-config/) ## 参考对象信息 **名称：**cross-agent-skills-template **作者：**yammaku **链接：**[https://github.com/yammaku/cross-agent-skills-template](https://github.com/yammaku/cross-agent-skills-template) ## 适用场景与行动 **场景：**Skill 生产线 / 代码实现 **适合谁：**关注 AI 工作流、Skill 生产和 Agent Building 的读者 **下一步：**先阅读边界说明，再判断它是否适合改造成自己的代码实现流程。 当前内容按公开来源和已审核草稿整理，只作为工作流理解与方法论参考。 涉及客户数据、外部平台、会议记录和业务系统的场景，必须保留人工确认与授权边界。 [上一张：代码实现参考：copa](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-copa/) [下一张：代码实现参考：oh my taiyiforge](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-oh-my-taiyiforge/) [返回当前分类](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/) [返回工作流专栏](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/)