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name: skillsmp
- description: 在 SkillsMP（1.6M+ 公开 SKILL.md 的索引，覆盖 Claude Code / Codex / ChatGPT）里搜 Agent Skill，按关键词、分类、职业、语言过滤，并专门挖那些「写得好但没人知道」的冷门 Skill。用户说 找个 skill、有没有现成的 skill、搜一下 skill、skillsmp、skills 市场、agent skill 搜索、find a skill、search skills、discover skills 时使用。也用于判断某个领域已经有哪些 Skill、避免重复造轮子。
+ description: 在 SkillsMP（1.6M+ 公开 SKILL.md 的索引，覆盖 Claude Code / Codex / ChatGPT）里搜 Agent Skill，按关键词、分类、职业、语言过滤，并专门挖那些「写得好但没人知道」的冷门 Skill。用户说 找个 skill、有没有现成的 skill、搜一下 skill、skillsmp、skills 市场、agent skill 搜索、find a skill、search skills、discover skills 时使用。也用于判断某个领域已经有哪些 Skill、避免重复造轮子。同样覆盖这些口语说法：这个功能有没有人做过、别人写过没、我想写个做 X 的 skill（动手前先搜）、挖点冷门好用的、有没有小众但写得好的、这领域现在都有啥、按星数排靠不靠谱、只要中文的 skill。
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# SkillsMP
搜 [SkillsMP](https://skillsmp.com) —— 目前最大的公开 Agent Skill 索引（1.6M+ 个
SKILL.md，来自 GitHub，覆盖 Claude Code、Codex、ChatGPT）。
**要动手写一个新 Skill 之前，先来这里搜一遍。** 别人写过的概率比你以为的高。
+
+ ## 一句话 → 用哪个能力
+
+ 用户不会说「跑 treasure.mjs --pages 5」。他会说下面左边那些话。
+
+ | 用户大概会这么说 | 从这里开始 |
+ |---|---|
+ | 「有没有现成的 skill 能做 X」「找个 skill」 | `node scripts/search.mjs "X" --limit 20`。命中少就换个说法再搜一次，别断言「不存在」 |
+ | 「我想写个做 X 的 skill」（**动手前必答**） | 先 `search.mjs "X"`，看有没有人写过。这是本 Skill 存在的第一个理由 |
+ | 「这个领域已经有哪些 skill 了」「盘一下现状」 | `node scripts/search.mjs "领域词" --pages 3 --json`，存本地再过滤，别反复重搜（配额按天算） |
+ | 「找点好东西」「有没有小众但写得好的」「挖宝」 | `node scripts/treasure.mjs "关键词" --pages 5 --top 15`。它出**全量候选 + 原始信号**，`sortKey` 只是排序键、不是评分，也不替你丢行 |
+ | 「按星数给我排一下」 | 可以，但先读下面那条坑：`stars` 是**仓库**星数，不是这个 Skill 的。`treasure.mjs --sort stars` 换排法用的是同一批候选 |
+ | 「太多了，把大厂仓库的过滤掉」 | `--max-stars N`。**没有默认值**：不给就一条不过滤；给了也只标 `aboveMaxStars` 折叠，不删行，`--json` 里照样全在 |
+ | 「只要中文的 / 只要 DevOps 的 / 只要给开发看的」 | `--lang zh` · `--category devops` · `--occupation software-developers` |
+ | 「搜出来只有 5 个？」 | 那是 `pagination.total` 在骗人（`totalIsExact:false`，严重偏低）。翻页只认 `hasNext` |
+ | 「这个 skill 到底行不行」 | 打开它的 `githubUrl` 读一眼再下结论。description 是作者的营销文案，不是验证过的能力 |
+
+ **它不做的事**：装 Skill、写 Skill、评审 Skill 质量。它只把候选摆到你眼前。
## 目录
```
skillsmp/
├── SKILL.md ← 你在这里：怎么搜、怎么挖宝、两个必须知道的坑
├── .env.example ← 复制成 .env 填 API Key（可选；.env 已被忽略，绝不提交）
└── scripts/
├── search.mjs 直搜。可翻页、可按分类/职业/语言过滤，可 --json
└── treasure.mjs ★ 挖宝。故意不按星数排，理由见下。出全量候选 + 原始信号，
排序键只是排序键，不丢行也不下判决
```
## 先跑起来
不需要任何配置——**匿名就能用**（50 次/天、10 次/分钟）：
```bash
node scripts/search.mjs "关键词" --limit 20
```
想要 500 次/天，就配一个 Key：
```bash
cp .env.example .env # 然后把 Key 填进去
```
Key 从 <https://skillsmp.com/docs/api> 生成。它是凭据，**只放 `.env`，绝不进仓库**
（仓库的 `.gitignore` 已经拦了 `*/.env`，别绕过它）。
## 两个必须知道的坑
### ★ 不是这个 Skill 的星数，是它所在仓库的星数
这是本 Skill 存在的主要理由。API 返回的 `stars` 是**包含该 Skill 的 GitHub 仓库**
的星数。实测：某条结果报 240467，而它所在仓库的真实星数是 240743 —— 对得上，确认无疑。
后果很实际：
- 一个塞在超高星仓库里的 Skill（哪怕只是整包机翻的文档）**自动继承那个星数**；
- 一个作者单独开仓库、认真写的单一用途 Skill，只有个位数星。
实测搜 `backlink` 按星排序，前四条里三条来自同一个 28562★ 的笔记仓库，
讲的是笔记系统内部的双向链接，跟外链毫无关系。**高星把语义对口的结果整个淹掉了。**
所以：`sortBy=stars` 排出来的不是「最好的 Skill」，是「住在最红仓库里的 Skill」。
### 翻页要认 `hasNext`，别认 `total`
`pagination.total` 附带一个 `totalIsExact: false`，而且实测严重偏低——百万级索引里
搜 `SEO` 只报 `total: 5`。**按 total 算页数会漏掉绝大部分结果。**
唯一可靠的翻页依据是 `hasNext`，两个脚本都已经这么做了。
## 挖宝：找「写得好但没人知道」的
既然星数不是质量信号，就别用它排。`treasure.mjs` 采集四个跟仓库名气无关的信号：
```bash
node scripts/treasure.mjs "关键词" --pages 5 --top 15
node scripts/treasure.mjs "关键词" --pages 5 --sort stars --json # 换个排法，同一批候选
```
| 信号（`signals` 里的原始观测值） | 想法 |
|---|---|
| **`stars` / 独立性** | 所在仓库星数越低，越说明这个 Skill 靠自己站住，不是搭便车 |
| **`repoCount` / 专注度** | 同一仓库在本次结果里出现几条。一个仓库刷出几十条，通常是批量生成或整包翻译的文档堆 |
| **`descLength` + `hasTriggerWording` / 描述具体度** | 好的描述会写清**什么时候该用**（触发条件、场景、反例），而不是「帮你做 X」。这是分辨用不用心最单一有效的信号 |
| **`ageDays` / 新鲜度** | 长期没动的多半已经烂掉 |
同名同作者跨多语言的条目会被去重——那是整包机翻，一个仓库能刷满整页。
**去重是唯一会减少候选数的一步，而且减了几条会报出来。**
### 排序键不是判决，脚本也不替你丢行
| 规矩 | 落实在哪 |
|---|---|
| **`sortKey` 只是排序键**，不是评分、不是质量结论 | 输出里叫 `sortKey`/`sortKeyParts`，权重是随手定的、没有实测支撑；`--sort key\|stars\|updated\|none` 随时换排法或不排 |
| **原始信号照给**，可回到搜索结果核对 | 每条候选带 `signals`，报告里要引用就引用它，不要引用 `sortKey` |
| **`--max-stars` 没有默认值** | 不给就**一条不过滤**。以前默认 5000 会在你没要求时静默扔行，「搜出来就这些」和「被扔了一半」在输出上完全同形 |
| **给了 `--max-stars` 也只折叠不删除** | 超标行标 `aboveMaxStars: true`，`--json` 里照样在，人读视图会明说折叠了几条并列出前十条 |
| **`--json` 出全量候选** | `candidateList` 是全部候选，`shown` 只是默认视图选了谁 |
**这是启发式排序，不是判决。** 脚本只负责把候选排到你眼前；
要不要用，仍然得打开那个 `SKILL.md` 读一遍。
**别把排序键当成质量结论报给用户**，也别把「默认视图里没有」说成「没有这样的 Skill」。
## 过滤参数
两个脚本共用：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| `--pages N` | 翻几页（search 默认 1，treasure 默认 5） |
| `--limit N` | 每页几条，上限 100 |
| `--sort stars\|recent` | search 的排序参数。**先读上面那条坑再决定用不用 stars** |
| `--sort key\|stars\|updated\|none` | treasure 的排序参数。`key` 是默认的启发式排序键，`none` 保持原顺序 |
| `--max-stars N` | 只有 treasure 有，**无默认值**。不给就不过滤；给了也只折叠不删除 |
| `--category <slug>` | 如 `data-ai`、`devops` |
| `--occupation <slug>` | SOC 职业，如 `software-developers` |
| `--lang <code>` | `en` / `zh` / `ja` 等 ISO 码；`mul` 混合，`und` 判不出 |
| `--json` | 输出 JSON 而不是表格 |
不支持通配符（`*`），也不支持空查询。
## 配额与报错
响应头一直在报剩余量，脚本会把它打在结尾。常见错误已经翻译成人话：
`INVALID_API_KEY`（Key 无效）、`DAILY_QUOTA_EXCEEDED`（当日用完）、
`MISSING_QUERY`（没给关键词）、`INVALID_OCCUPATION` / `INVALID_LANGUAGE`（slug 不认识）。
搜索结果**尽量不要在一次任务里反复重搜同一个词**——配额是按天算的，
匿名只有 50 次。需要反复查询时用 `--json` 存一份到本地再过滤。
## 汇报纪律
把搜到的 Skill 告诉用户时：
- **说清 ★ 是仓库星数**，不要让用户以为那是这个 Skill 的受欢迎程度；
- 推荐之前**至少读一眼它的 `githubUrl`**，别只凭 description 就推荐——
描述是作者自己写的营销文案，不是验证过的能力；
- 命中很少时如实说命中很少。这个索引有 1.6M 条，搜不到通常意味着词不对，
换个说法再搜一次，而不是断言「不存在」。