AI Agent Skills

Sammlung wiederverwendbarer Skills für AI Agenten im offenen SKILL.md Format.

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Über das SKILL.md Format

Das SKILL.md Format besteht aus Markdown-Dateien mit strukturierten Metadaten im sogenannten Frontmatter-Bereich (YAML zwischen ---). Diese Dateien stellen einem AI Agenten Anweisungen, Kontext und verfügbare Werkzeuge für eine bestimmte Aufgabe bereit.

Das Format wurde ursprünglich von Anthropic für Claude entwickelt, ist jedoch bewusst offen und textbasiert gehalten. Jedes AI System, das strukturierte Textdateien einlesen und Befehle ausführen kann, kann dieses Format grundsätzlich nutzen.

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KI-Agnostische Nutzbarkeit

Die Skills in diesem Repository sind bewusst so gestaltet, dass sie keine Claude-spezifischen Abhängigkeiten enthalten. Stattdessen greifen sie ausschliesslich auf Standardwerkzeuge zurück:

• git – Versionskontrolle und Repository-Operationen
• gh – GitHub CLI für Issues, PRs und Repository-Management
• Shell-Befehle – Universelle Unix/Linux-Kommandos

Jedes AI System, das:

• Markdown-basierte Kontextdateien einlesen kann
• Shell-Befehle ausführen und deren Ausgabe verarbeiten kann
• Dateien erstellen, lesen und modifizieren kann

kann diese Skills grundsätzlich nutzen. Dazu gehören unter anderem:

• Claude (Anthropic)
• GPT-basierte Agenten mit Tool-Nutzung (OpenAI)
• Gemini (Google)
• Open-Source-Agentenframeworks (z.B. LangChain, AutoGPT, MetaGPT)

Die SKILL.md Dateien können direkt als Kontextdatei in einen Chat hochgeladen, als Systemprompt-Ergänzung eingefügt oder per Dateiverweis in eigene Agenten-Frameworks eingebunden werden.

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Enthaltene Skills

Skill	Beschreibung
cc-best-practices	Anleitung zur effektiven Nutzung von Claude Code: Kontextmanagement, Explore-Plan-Implement-Workflow, Prompting-Techniken und häufige Fehlermuster.
skill-best-practices	Leitfaden zum Erstellen, Strukturieren und Verbessern von SKILL.md Dateien: Frontmatter, Trigger-Beschreibungen, Testen und Troubleshooting.
project-references	Konventionen und Implementierungsmuster aus eigenen GitHub-Repositories nachschlagen, die lokal unter ~/projects/referenzen/ ausgecheckt sind.
camel-matrix	Erzeugt eine AsciiDoc-Kompatibilitätsmatrix für Apache Camel Spring Boot, Spring Boot und Apache CXF. Unterstützt optional einen Versionsbereich (min max).

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Installation für Claude Code

Option 1: npm global — Empfohlen

Installiert Skills, statusline.sh und den Formatter-Hook automatisch. Skills werden als Symlinks (Linux/macOS/WSL) bzw. Directory-Junctions (Windows) eingebunden — Reinstall genügt für Updates.

Einmalig npm für Git-URL-Installs freischalten:

npm config set allow-git all

Linux / macOS / WSL

Installieren und Setup-Script ausführen:

npm install -g --ignore-scripts https://github.com/dboeckli/ai-agent-skills.git#master && \
  bash "$(npm root -g)/@dboeckli/ai-agent-skills/scripts/install-skills.sh"

Installation prüfen:

tree ~/.claude/skills && ls ~/.claude/statusline.sh ~/.claude/settings.json

Erwartete Ausgabe:

~/.claude/skills
├── camel-matrix -> ~/.nvm/.../node_modules/@dboeckli/ai-agent-skills/.claude/skills/camel-matrix/
├── cc-best-practices -> ~/.nvm/.../node_modules/@dboeckli/ai-agent-skills/.claude/skills/cc-best-practices/
├── project-references -> ~/.nvm/.../node_modules/@dboeckli/ai-agent-skills/.claude/skills/project-references/
└── skill-best-practices -> ~/.nvm/.../node_modules/@dboeckli/ai-agent-skills/.claude/skills/skill-best-practices/

~/.claude/statusline.sh
~/.claude/settings.json

Aktualisieren (gleicher Befehl):

npm install -g --ignore-scripts https://github.com/dboeckli/ai-agent-skills.git#master && \
  bash "$(npm root -g)/@dboeckli/ai-agent-skills/scripts/install-skills.sh"

Windows (PowerShell)

Installieren und Setup-Script ausführen:

npm install -g --ignore-scripts https://github.com/dboeckli/ai-agent-skills.git#master
& "$(npm root -g)/@dboeckli/ai-agent-skills/scripts/install-skills.ps1"

Skills werden als Directory-Junctions eingebunden (kein Admin-Recht nötig). Ausserdem wird in %USERPROFILE%\.claude\settings.json ein Stop-Hook eingetragen, der nach jeder Session Dateien formatiert.

Installation prüfen:

Get-ChildItem "$HOME\.claude\skills"
Test-Path "$HOME\.claude\statusline.sh", "$HOME\.claude\settings.json"

Aktualisieren (gleicher Befehl):

npm install -g --ignore-scripts https://github.com/dboeckli/ai-agent-skills.git#master
& "$(npm root -g)/@dboeckli/ai-agent-skills/scripts/install-skills.ps1"

Option 2: skills CLI — Alternative

Nützlich um Skills aus mehreren Repos zu kombinieren. Installiert nicht statusline.sh und den Formatter-Hook.

# Global installieren
npx skills add -g https://github.com/dboeckli/ai-agent-skills

# Aktualisieren
npx skills update ai-agent-skills

Installationsmethode: Bei der Abfrage Installation method Copy to all agents wählen.

WSL-Hinweis: Space zum Auswählen, dann Enter zum Bestätigen.

Statusline manuell installieren:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dboeckli/ai-agent-skills/master/scripts/statusline.sh \
  -o ~/.claude/statusline.sh && chmod +x ~/.claude/statusline.sh

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Installation für Opencode

Skills installieren:

npx skills add -g https://github.com/dboeckli/ai-agent-skills.git

Context7 für aktuelle API-Dokumentation einrichten:

npx ctx7 setup --opencode

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Sandbox (lokale Dev-Umgebung)

Die Sandbox wird durch das opencode-sandbox-kit provisioniert und läuft als Docker-Container. Sie mounted dieses Repo, startet opencode und verbindet den IntelliJ-MCP-Server.

Sandbox starten (opencode-sandbox-kit)

Kit-Quelle freischalten (GitHub ohne Klonen):

sbx settings set kit.allowedSources --% "[\"docker.io/\",\"github.com/dboeckli/\"]"

Neue Sandbox starten:

sbx run opencode --name ai-agent-skills --kit "git+https://github.com/dboeckli/opencode-sandbox-kit.git#dir=opencode-agent" "C:\development\projects\ai-agent-skills"

Kit auf eine bestehende Sandbox anwenden (startet die Sandbox neu, VM-Zustand bleibt erhalten):

sbx kit add ai-agent-skills "git+https://github.com/dboeckli/opencode-sandbox-kit.git#dir=opencode-agent"

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Konfiguration

Nach der Installation die Datei ~/.claude/settings.json (Linux/WSL) bzw. %USERPROFILE%\.claude\settings.json (Windows) manuell öffnen und folgende Einstellungen ergänzen oder anpassen.

Linux / WSL (~/.claude/settings.json)

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "theme": "light",
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(npx ctx7@latest *)", "Bash(ctx7 *)"]
  },
  "skillOverrides": {
    "skill-creator": "off"
  },
  "statusLine": {
    "type": "command",
    "command": "/home/<username>/.claude/statusline.sh"
  },
  "sandbox": {
    "enabled": true,
    "autoAllowBashIfSandboxed": false
  }
}

<username> durch den eigenen Linux-Benutzernamen ersetzen (oder ~ verwenden, falls Claude Code das auflöst).

Windows (%USERPROFILE%\.claude\settings.json)

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "theme": "light",
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(npx ctx7@latest *)", "Bash(ctx7 *)"]
  },
  "skillOverrides": {
    "skill-creator": "off"
  },
  "statusLine": {
    "type": "command",
    "command": "bash \"C:/Users/<username>/.claude/statusline.sh\""
  },
  "sandbox": {
    "enabled": true,
    "autoAllowBashIfSandboxed": false
  }
}

<username> durch den Windows-Benutzernamen ersetzen. Die statusLine ruft bash auf (Git Bash oder WSL), damit das .sh-Script ausgeführt werden kann.

Hinweis: Der Stop-Hook für format.sh wird automatisch durch install-skills.ps1 (Windows) bzw. install-skills.sh (Linux/WSL) eingetragen — dieser muss nicht manuell gesetzt werden.

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Nutzung mit anderen AI Systemen

Als Kontextdatei hochladen

Lade die gewünschte SKILL.md Datei direkt in den Chat hoch. Das AI System kann den Inhalt als Kontext für die Aufgabenbearbeitung nutzen.

In Systemprompt einfügen

Kopiere den Inhalt einer SKILL.md Datei (oder ausgewählte Abschnitte) in den Systemprompt deines AI Systems, um die definierten Anweisungen und Werkzeuge zu aktivieren.

Einbindung in Custom-GPTs oder Agenten-Frameworks

Verweise in deiner Konfiguration auf die SKILL.md Datei(en) aus diesem Repository. Die strukturierten Metadaten und Anweisungen können von den meisten modernen Agenten-Frameworks direkt interpretiert werden.

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Lizenz

Dieses Repository ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Du darfst die Skills in diesem Repository nutzen, modifizieren und weiterverwenden – sowohl für private als auch für kommerzielle Projekte. Eine Namensnennung ist nicht erforderlich, wird aber geschätzt.

Die Nutzung, Modifikation und Weiterverwendung durch Dritte ist unabhängig vom eingesetzten AI System ausdrücklich erlaubt. Die Skills stehen allen zur Verfügung, die ein AI System betreiben, das das SKILL.md Format verarbeiten kann.