Agentic Awesome Skills: 2465 навыков и AAS Core для локального каталога агентов

Репозиторий sickn33/agentic-awesome-skills — это, пожалуй, самая большая открытая коллекция агентных навыков: 2465 файлов SKILL.md, охватывающих разработку, тестирование, безопасность, инфраструктуру, данные, дизайн и продуктовую работу. Проект создан в январе 2026 года, написан преимущественно на Python, распространяется под лицензией MIT и на момент публикации набирает около 47 000 звёзд и 6800 форков при всего четырёх открытых issue — репозиторий активен и в хорошем состоянии.

Ключевая идея проекта — развести две вещи, которые обычно смешивают. Собственно контент (навыки, плагины, бандлы, воркфлоу, установщик) — это payload-слой. А поверх него в релизе V18.5.0 появился AAS Core — локальная агент-first платформа управления, которая превращает выбор навыков в воспроизводимое и проверяемое состояние.

AAS Core: агент выбирает, вы контролируете

AAS Core — это read-only MCP-сервер на локальном stdio, который отдаёт агенту (Codex или Claude) полный каталог для поиска и чтения. Он принципиально не ранжирует и не рекомендует: выбор остаётся за агентом, а Core только проверяет, что выбранные идентификаторы существуют и структурно корректны.

Доступные инструменты MCP:

Жизненный цикл выглядит так: агент обследует проект, сравнивает кандидатов по каждой зоне ответственности (архитектура, доменное поведение, данные, интеграции, тесты, безопасность, UX, деплой, поддержка), формирует набор ID, и этот набор фиксируется в aas-stack.json. Отдельно пишется сайдкар aas-selection-evidence.json с фактическим следом процесса и декларацией покрытия возможностей. Дальше CLI делает aas stack validate и aas stack plan — последний формирует неизменяемый пошаговый план по каждой цели, ничего не применяя.

Проект
  -> обследует Codex или Claude (не AAS)
  -> агент ищет и читает полный локальный каталог
  -> AAS MCP (локальный stdio, read-only)
  -> агент выбирает точные skill ID
  -> compose_stack валидирует выбор в памяти
  -> клиент или CLI сохраняет aas-stack.json и evidence
  -> AAS CLI validate + неизменяемый plan preview
  -> ревью человеком (опционально в Workbench)

Авторы настаивают на важной оговорке: структурная валидность не подтверждает семантическую пригодность, совместимость, корректность настройки и безопасность применения. Технический предел манифеста — 128 навыков. Apply и recovery помечены как экспериментальные и не входят в поддерживаемый контур. Смотреть всё это удобно в браузерном Workbench (aaskills.tech/workbench) — он работает в памяти вкладки, не трогает файловую систему и ничего не устанавливает.

Что внутри: таксономия 2465 навыков

Полный реестр лежит в CATALOG.md и в машинно-читаемом skills_index.json. Категории распределены так:

Метаданные каждого навыка включают уровень риска: safe — 951, critical — 1232, offensive — 142, none — 103, unknown — 37. Обратите внимание: critical здесь означает не «опасный», а «требует обязательного соблюдения процесса» — авторы отдельно предупреждают, что полная установка тянет за собой и critical, и авторизационные offensive инструкции.

В качестве затравки — базовые навыки, которые многие уже знают по gstack и superpowers: brainstorming (разбор размытой идеи в проверенный дизайн до начала кода), writing-plans (спека и требования → план до первого изменения в коде), test-driven-development (красный-зелёный-рефакторинг), systematic-debugging (отладка от доказательств, а не от догадок).

Установка под разные хосты

npm-пакет называется agentic-awesome-skills, дистрибуция идёт через npx. Установщик делает shallow partial clone, распаковывает каноническое дерево skills/ и сверяет клонированный коммит с неизменяемым gitHead, записанным для конкретной версии пакета. Нужен Git 2.25+. Если тег на GitHub переехал или метаданные идентичности npm недоступны, установка останавливается до копирования содержимого.

# Точный набор с предпросмотром, без записи
npm exec --yes --ignore-scripts --package=agentic-awesome-skills@16.8.0 -- \
  agentic-awesome-skills --release 16.8.0 --path .agents/skills \
  --skills brainstorming,systematic-debugging --dry-run

# OpenCode: сузить каталог по категориям и уровню риска
npx agentic-awesome-skills --path .agents/skills \
  --category development,backend --risk safe,none

Поддерживаемые цели и их флаги:

Отдельная защита встроена для Antigravity: он наблюдает за ~/.agents/skills и может упасть в цикл падений от перегрузки контекста, поэтому установщик откажется что-либо писать без явного --skills, метаданных-фильтра или осознанного --all. Для Copilot на GitHub работает точечная установка одного навыка:

gh skill install sickn33/agentic-awesome-skills \
  skills/brainstorming/SKILL.md --agent github-copilot --scope user --pin v14.2.0

Безопасность: читайте перед установкой

Ключевая методика репозитория — сначала сузить, потом ставить. Перед копированием файлов можно прогнать аудит выбранного набора:

npx agentic-awesome-skills audit --skills brainstorming,backend-dev-guidelines

Аудит читает каталоги навыков, ничего не выполняя, и сообщает о командах, сетевых вызовах, обращениях к credential, файловой системе, привилегированных и разрушительных операциях, симлинках и бинарниках. Это инструмент ревью, а не сертификат безопасности — об этом авторы предупреждают отдельно. Подробности в security-and-antivirus.md, рецепты для перегруженных хостов — в agent-overload-recovery.md.

Плагины, бандлы и воркфлоу

Три разных слоя отвечают на три разных вопроса. Плагин — «что поставить под эту доменную задачу». Бандл — «какие навыки естественно работают вместе». Воркфлоу — «в каком порядке их запускать».

Специализированных плагинов 13, от 8 до 10 навыков каждый: Web App Builder, Product Design Studio, Security Engineer, Secure App Builder, Documents & Presentations, Data Analytics, Agent & MCP Builder, QA & Test Automation, DevOps & Cloud, Accessibility & Inclusive UX, API Platform Builder, SaaS Launch & Revenue, AI Product & Evaluation Ops. Папки лежат в plugins/, гайд по установке — в plugins.md.

Бандлы — готовые стартовые наборы по роли. «Essentials» рекомендуют ставить всем первым: concise-planning, test-driven-development, lint-and-validate, systematic-debugging, git-pushing. «Security Engineer» собран под авторизованный пентест: ethical-hacking-methodology, threat-modeling-expert, top-web-vulnerabilities, burp-suite-testing, cloud-penetration-testing, linux-privilege-escalation, vulnerability-scanner, security-auditor. Полный список — в bundles.md, последовательности исполнения — в workflows.md.

Откуда берутся навыки

Проект не изобретает всё сам: каталог наполняется официальными источниками и community-контрибьюторами, и каждый источник атрибутирован. Среди официальных — anthropics/skills (DOCX, PDF, PPTX, XLSX, бренд-гайдлайны), openai/skills (каталог для Codex, Skill Creator, concise planning), google-gemini/gemini-skills, vercel-labs/agent-skills (React best practices, web design guidelines), supabase/agent-skills, microsoft/skills (Azure, Bot Framework, Cognitive Services), huggingface/skills, remotion-dev/skills (28 модульных правил для видео в React), apify/agent-skills (веб-скрейпинг), neondatabase/agent-skills, weaviate/agent-skills (векторные БД и RAG), expo/skills. Есть и нишевые: sandbaseai/cli для доступа к 2000+ моделям через MCP, vostride/agent-qa для натурально-языковых тестов, uizze/uizze с навыком anti-ui-slop, testdriverai/testdriverai для e2e в реальной песочнице, scopeblind/scopeblind-gateway для Cedar-политик поверх вызовов инструментов.

Итог

Проект стоит рассматривать не как «ещё один список ссылок», а как инфраструктуру вокруг навыков: реестр с машинно-читаемым манифестом, локальный MCP, который даёт агенту весь каталог без загрузки вашего репозитория наружу, валидация выбора, неизменяемый план до любой записи и ревью артефактов в браузере. Практический совет из README звучит так: не ставьте всё сразу, начните с узкого набора, который вы успели прочитать, и добавляйте по мере расширения задач.