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解决的问题

agent-skill-manager (asm) 解决了在多个 AI 代理工具之间分散的技能管理问题。无需手动将技能文件复制到 Claude Code、Cursor、Codex 等工具的各种隐藏目录中，它提供了一个中央 CLI，用于在 21 个不同代理提供方之间安装、搜索、审计和组织技能。

它特别解决了「注意力预算」问题，即每个已安装技能的描述都会在每次消息中消耗代理系统提示中的 token。asm 允许用户跟踪这些成本，并将技能降级到较低的驻留层级，以节省上下文窗口空间。

工作原理

asm 作为技能注册表/GitHub 与各种 AI 代理提供方所需特定目录结构之间的管理层。

1. 安装与管理：验证 SKILL.md 文件，扫描安全风险（如 shell 执行或凭证暴露），并将技能安装到正确的提供方路径中。
2. 驻留层级：管理技能的存储方式以控制其提示成本：
   • 已安装：自动触发并始终驻留在上下文中。
   • 已保存：存储在本地库中，但未激活时不处于活动状态。
   • 已禁用：保留在磁盘上但不驻留。
   • 参考：通过 asm get 按需获取，无需永久安装。
3. 代理集成：CLI 专为 AI 代理自身设计，提供 --json 和 --yes 标志，支持非交互式、机器可读的输出。

适用人群

• AI 代理用户：使用多个代理工具（如 Claude Code、Cursor、Aider）并希望以单一方式管理其能力的人。
• 代理开发者：需要一种机制来动态发现和即时获取技能或依赖项的 AI 代理开发者。
• 高级用户：关心通过管理驻留技能描述来优化其 LLM 上下文窗口（注意力预算）的用户。

主要亮点

• 跨提供方支持：通过一个界面管理 21 个不同 AI 代理工具的技能。
• 上下文优化：提供工具来计算驻留描述的 token 成本，并审计哪些技能应降级以节省 token。
• 安全扫描：安装前扫描网络访问、shell 执行和凭证暴露等风险。
• 代理就绪 CLI：支持完整的 JSON 输出，可无缝集成到代理工具调用工作流中。
• 即时交付：可通过 asm get 获取技能主体而无需安装，将工具视为交付基础设施。
• 依赖管理：支持可按会话获取和释放的可选技能依赖。