Leon-Drq/openagentskill

해결하는 문제

OpenAgentSkill은 AI 에이전트가 재사용 가능한 "에이전트 기술"(타사 코드/도구)을 안전하고 효과적으로 찾고, 평가하고, 설치할 수 있는 의사결정 계층을 제공합니다. 이는 에이전트가 특정 작업을 수행하려고 할 때 인기만 있고 부적절하거나 위험한 타사 저장소를 무분별하게 설치하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 작업-기술 해석기(task-to-skill resolver)를 구현합니다. 에이전트가 작업을 제공하면 시스템은 후보 기술을 검색하고, 작업 적합성, 신뢰 점수(유지 관리, 라이선스, 위험 신호 통합), 실제 에이전트 실행 결과를 기반으로 순위를 매깁니다. 그런 다음 에이전트가 샌드박스에서 실행할 수 있도록 권장 기술, 대안, 안정적인 설치 영수증을 제공합니다.

대상 사용자

• AI 에이전트 개발자: 외부 도구를 통해 기능을 확장해야 하는 에이전트(Codex, Claude Code, Cursor 등)를 구축하는 개발자.
• 기술 작성자: 재사용 가능한 에이전트 도구를 만들고 표준 페이지, 신뢰 배지, 자격을 갖춘 사용자에게 도달할 방법을 원하는 개발자.

주요 특징

• 작업-기술 해석기: 자연어 작업을 구체적이고 검토된 설치 계획으로 변환하는 API 및 CLI.
• 신뢰 점수 v5: 저장소 증거와 에이전트 실행 결과 피드백을 사용하여 위험과 품질을 신호화하는 순위 지정 시스템.
• 에이전트 통합 키트: 인기 있는 AI 코딩 에이전트에 해석기를 통합하기 위한 즉시 사용 가능한 템플릿.
• 기계 판독 가능 인터페이스: JSON, OpenAPI, llms.txt를 통해 데이터를 제공하여 에이전트가 원활하게 소비할 수 있도록 지원.
• 결과 피드백 루프: 에이전트가 기술 설치 및 실행 성공 여부를 보고하여 향후 추천을 개선할 수 있도록 지원.