Skillget

OneSkills

mcp
Security Audit
Warn
Health Warn
  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Low visibility — Only 5 GitHub stars
Code Pass
  • Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
  • Permissions — No dangerous permissions requested

No AI report is available for this listing yet.

SUMMARY

A skill library for AI-native scientific research. Reusable skills for workflow orchestration, coding, runtime submission, and environment setup. Works with Claude Code, Codex CLI, Trae.

README.md

OneSkills

A skills library for AI-native scientific research built around OneScience.

Reusable skills for workflow orchestration, coding, runtime submission, and environment setup.

Works with Claude Code, Codex CLI, Trae, and other skill-based agents through optional integration adapters.

What is OneSkills?

OneSkills 是面向 AI4S（AI for Science）场景的通用技能仓库。

它把科研开发中的工作流理解、角色协作、代码生成、远程安装与运行经验，整理成可复用的 SKILL.md 能力模块，供不同智能体消费。

仓库核心是：

  • skills/：通用技能
  • references/：通用参考资料
  • integrations/：可选的智能体适配层
  • catalog/manifest.json：官方 skill 清单（供 OneCode Catalog ingest）
  • .well-known/skills/index.json：远程 skill 索引（供 skills.urls 拉取）

公开版本信息：

  • 根目录 VERSION：当前发布版本号
  • skills/VERSION：技能包版本号
  • RELEASE_NOTES.md：本次对外发布说明

Core Pipeline

推荐主链：

onescience-workflow -> onescience-role -> onescience-skill -> onescience-coder -> onescience-runtime
                                                           -> onescience-installer

其中：

  • onescience-workflow：理解用户真实科研任务
  • onescience-role：做角色协作拆分
  • onescience-skill：选择最小执行链
  • onescience-coder：负责代码实现与工程改造
  • onescience-runtime：负责统一运行闭环，内部包含 discover / preflight / execute / diagnose
  • onescience-installer：负责环境安装与修复，内部包含 discover / precheck / install / verify

统一入口约定：

  • 用户说“使用 / 启动 / 打开 / 进入 onescience”或“使用 / 启动 / 打开 / 进入 oneskills”时，默认进入 onescience-workflow，先询问具体科研目标，不直接拉起完整执行链。
  • 用户明确点名具体 skill，例如 onescience-coder、onescience-runtime、onescience-installer 时，优先使用对应 skill 完成工作。

Runtime Model

当前公开架构中，运行链路由 onescience-runtime 统一处理，并按 3 层理解：

  1. 路由层
    • execution_mode / access_mode / execution_channel
    • 先判断走 local、ssh_slurm 还是 scnet_mcp
  2. Backend 层
    • backend_id
    • 在 remote_slurm 链路下，根据 hardware_profile 与 selector 命中具体 backend
  3. Profile 层
    • runtime_profile_ref / install_profile_ref
    • 绑定运行模板、日志策略，以及回退 installer 时的安装 profile

当前关键边界：

  • onescience-runtime 是唯一公开运行入口
  • onescience-installer 是唯一公开安装/修复入口
  • onescience-runtime 内部固定为 discover -> preflight -> execute -> diagnose
  • onescience-installer 内部固定为 discover -> precheck -> install -> verify
  • install_profile_ref 不等于 installer backend 名称

当前稳定 runtime backend：

  • slurm_dcu
  • slurm_gpu
  • slurm_gpu_multinode_torchrun
  • slurm_cpu

当前公开远程通道：

  • ssh_slurm：remote_slurm + ssh
  • scnet_mcp：remote_direct + cloud_api

统一入口约定：

  • 用户说“使用 / 启动 / 打开 / 进入 onescience”或“使用 / 启动 / 打开 / 进入 oneskills”时，默认进入 onescience-workflow，先询问具体科研目标，不直接拉起完整执行链。
  • 用户明确点名具体 skill，例如 onescience-coder、onescience-runtime、onescience-installer 时，优先使用对应 skill 完成工作。

Included Skills

  • onescience-workflow
  • onescience-role
  • onescience-skill
  • onescience-coder
  • onescience-runtime
  • onescience-installer

Supported Requests

当前 oneskills 可以直接支持以下用户需求：

  • 科研任务梳理：理解“我要接入数据 / 改模型 / 跑远程 / 做评估”这类真实科研目标
  • 工作流与角色拆解：判断当前任务该由谁推进、角色如何交接、下一步进入哪条执行链
  • OneScience 代码实现：完成 DataPipe、模型、组件、配置与入口脚本相关实现或改造
  • 远程环境感知：由 onescience-runtime / onescience-installer 内部完成环境识别、预检与约束归一化
  • 远程运行提交：统一由 onescience-runtime 处理；ssh_slurm 链路基于 onescience.json、模板和 backend/profile registry 确定运行 backend 与 profile，scnet_mcp 链路通过本地已接入的 SCnet MCP 上传脚本、提交任务、轮询状态并下载日志；若本地未安装该服务，则 scnet_mcp 通道不可用
  • 测试与排障：由 onescience-runtime 的 diagnose 阶段识别模型测试、Earth DataPipe 测试或完整训练 / 推理流程测试路径
  • 环境安装：在远程 DCU / GPU 环境安装、修复并验证 OneScience
  • 自定义领域扩展：指导用户补充领域画像、角色协作、模板资产或新增稳定执行能力

更直观地说，用户可以直接提出这类问题：

  • “使用 oneskills”
  • “启动 onescience”
  • “帮我把这个科研任务拆成正确的技能链”
  • “帮我接入某个数据集 / 改某个模型 / 补配置”
  • “帮我识别远程环境并准备运行”
  • “帮我提交到远端跑起来”
  • “帮我把这段代码提交到 SCnet 跑一下”
  • “帮我判断该怎么测、为什么失败”
  • “帮我在 DCU 或 GPU 环境安装 OneScience”

Install

推荐使用统一安装器：

python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project

支持的目标包括：

  • codex
  • claude
  • trae
  • opencode
  • generic（需额外提供 --skills-dir）

常用方式：

python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project
python3 install/install_oneskills.py --agent claude --project /your/project
python3 install/install_oneskills.py --agent trae --project /your/project
python3 install/install_oneskills.py --agent opencode --project /your/project

OpenCode 默认会把 skill 安装到 .opencode/skills/，与 OpenCode 自动发现路径一致；通常不必修改 opencode.jsonc。若使用了非默认 --namespace-root，可参考 .opencode/opencode.jsonc.snippet 合并 skills.paths。详见 integrations/opencode/README.md。

开发期如果希望技能目录始终跟随当前仓库更新，可使用软链接模式：

python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project --mode symlink

如果还要把运行资产一并装到项目根目录：

python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project --profile runtime

默认是 basic 档位，只安装 skills / references / integrations。
如果项目要实际提交远程任务，改用 --profile runtime。
如果目标是 codex，安装器还会自动补一层 ~/.codex/skills/onescience-* bridge，让安装后默认可被当前 Codex 发现。

卸载：

python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project --uninstall

更多参数见：

  • install/README.md
  • install/install_oneskills.py
  • docs/user-guides/claude_codex_plugin_install.md

跨平台建议：

  • macOS / Linux：可使用 copy 或 symlink
  • Windows：建议使用默认 copy；若显式传入 --mode symlink，安装器会自动降级为 copy

常见问题见：

  • install/README.md

Manual fallback

如果你不想使用安装器，也可以手动复制。

Codex CLI

git clone https://github.com/onescience-ai/oneskills.git
mkdir -p /your/project/.codex/oneskills/skills
mkdir -p /your/project/.codex/oneskills/references
mkdir -p /your/project/.codex/oneskills/integrations/codex
cp -r oneskills/skills/* /your/project/.codex/oneskills/skills/
cp -r oneskills/references/* /your/project/.codex/oneskills/references/
cp oneskills/integrations/generic-agent.md /your/project/.codex/oneskills/integrations/generic-agent.md
cp oneskills/integrations/codex/README.md /your/project/.codex/oneskills/integrations/codex/README.md

如果你是手动安装到 codex，还需要自己补一层 ~/.codex/skills/onescience-* bridge；因此更建议直接使用安装器。

Claude Code

推荐使用 Claude Code 插件安装：

/plugin marketplace add https://github.com/onescience-ai/oneskills
/plugin install oneskills@oneskills

安装后重启 Claude Code，或在支持的版本中执行 /reload-plugins。

本地开发调试时，也可以 clone 后把仓库根目录作为 marketplace：

git clone https://github.com/onescience-ai/oneskills.git

/plugin marketplace add ./oneskills
/plugin install oneskills@oneskills

Trae

git clone https://github.com/onescience-ai/oneskills.git
mkdir -p /your/project/.trae/oneskills/skills
mkdir -p /your/project/.trae/oneskills/references
cp -r oneskills/skills/* /your/project/.trae/oneskills/skills/
cp -r oneskills/references/* /your/project/.trae/oneskills/references/

Other agents

你也可以使用 generic 模式安装到任意技能目录：

python3 install/install_oneskills.py --agent generic --project /your/project --skills-dir .agent/oneskills/skills

Custom Skills

如果你想在不破坏当前产品分层的前提下扩展自定义技能，建议先阅读：

  • docs/user-guides/extend_domain_experience.md
  • docs/open-source/custom_skill_contribution.md

推荐原则：

  • 优先扩展现有分层
  • 优先补领域画像与模板资产
  • 只有新增稳定执行能力时，才新增新的 skill

Optional Integrations

  • integrations/generic-agent.md
  • integrations/codex/README.md
  • integrations/claude/
  • integrations/opencode/README.md
  • .claude-plugin/：Claude Code 插件元数据与 marketplace 示例
  • .codex/INSTALL.md：Codex 原生 skills 发现安装方式

Claude Code 推荐执行 /plugin marketplace add https://github.com/onescience-ai/oneskills。本地测试时执行 /plugin marketplace add ./oneskills，不要添加 ./oneskills/.claude-plugin。这样 marketplace 中的 source: "./" 才会指向仓库根目录，并安装完整的 skills/ 目录。

Contribution Notes

本仓库公开通用技能、公开参考资料与用户可用文档。

如果你想了解如何在本仓库里扩展自定义技能，优先阅读：

  • docs/open-source/custom_skill_contribution.md

Project Governance

  • LICENSE
  • CONTRIBUTING.md
  • SECURITY.md

Reviews (0)

No results found