Execute qualquer Skill no Manus
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Execute qualquer Skill no Manus com um clique

pi-skill-audit

Audit pi agent skills usage frequency, identify unused skills, and clean up safely. Queries pi session logs for skill invocation records (skill tags + read SKILL.md calls), cross-references against globally installed skills, categorizes by usage into high/medium/low/unused tiers, and drives cleanup via bunx skills remove. Use whenever the user mentions skill management, cleanup, or usage analysis — including "技能使用频率", "哪些技能用的多", "整理技能", "删掉不用的技能", "技能审计", "skill audit", "看看技能", "用哪些技能", "used skills", "unused skills", "清理", "clean up skills". Also use when the user has many installed skills and you suspect some are unused, or when reviewing what skills are worth keeping. This is the go-to skill for any pi skill management task. Not for Hermes agent skills — use audit-hermes-agent-skills instead.

Executar no Manus

Visão geral

Comando de instalação

npx skills add https://github.com/CNife/skills --skill pi-skill-audit

Copie e cole este comando no Claude Code para instalar a skill

Fonte

CNife/skills

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Atualizado27 de maio de 2026 às 02:41

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SKILL.md

readonly

name

pi-skill-audit

description

Pi Agent Skill Audit

审计 pi agent 全局安装的技能（~/.agents/skills/），找出哪些高频使用、哪些从未用过，帮助用户做清理决策。

为什么需要这个技能

Pi agent 的技能是逐步累积的。新的实验性技能装上去后可能只用一两次、同类技能可能互相覆盖（比如 smart-search 替代了 tavily 全家桶）、有些技能装完就忘了。如果不定期清理：

系统 prompt 被大量不相关技能的 description 占满，影响模型对真正有用技能的判断
用户花精力维护的技能库实际只有一半在用
新装技能被淹没在长尾列表里

这个技能帮你把"凭感觉删"变成"看数据删"。

工作流

统计调用 → 交叉分析 → 报告展示 → 用户决策 → 删除 → 验证

第一步：运行审计脚本

cd ~/personal_code/skills/pi-skill-audit
uv run --script scripts/audit.py

脚本自动扫描 ~/.pi/agent/sessions/ 下的全部会话日志，统计每个技能被调用的次数。输出包含：

总览：已安装技能数、有调用记录的技能数、总调用次数
四档分类：高频 / 中频 / 低频 / 未使用
可视化柱状图：直观对比各技能使用量
删除命令：直接给出可 copy-paste 的 bunx skills remove 命令

统计原理：pi 的会话日志里记录了两类 skill 调用痕迹——用户主动加载的 <skill name="..."> 标签，以及 agent 自己通过 read 工具读取的 skills/*/SKILL.md。两者合一才能反映真实使用情况。

第二步：分析报告，给建议

对照脚本输出，分析每个未使用或低频技能的清理价值：

类别	判定	建议
🔥 高频 (≥10 次)	硬需求	无条件保留
✅ 中频 (3-9 次)	稳定使用	保留
⚠️ 低频 (1-2 次)	偶尔用到	读 SKILL.md 了解用途，让用户判断
❌ 未使用 (0 次)	从未调过	建议删除，附理由

分析未使用技能时，重点关注这几类：

被同类覆盖 — 比如 tavily 系列已被 smart-search 取代
场景已不存在 — 之前某个项目需要，项目结束了技能也闲置了
装完就没用过 — 安装时觉得将来会用，实际上再没碰过
面向不同的 agent — 某些技能是为 Hermes/Claude Code 设计的，pi 用不上

对每个建议删除的技能，先读它的 SKILL.md 了解功能（1 分钟），然后在报告中给出清理理由。这样用户不是盲目删除。

第三步：执行删除

用户确认后，用 bunx skills 删除：

# 单个删除
bunx skills remove <skill-name> -g -y

# 批量删除（同系列场景）
bunx skills remove tavily-cli tavily-crawl tavily-search -g -y

参数：

-g — 全局安装（~/.agents/skills/）
-y — 跳过交互确认

第四步：验证

ls ~/.agents/skills/ | grep <skill-name>
# 无输出 = 已删除

分析技巧

如何判断技能是否被同类覆盖

这是最常见的无用技能场景。当发现多个技能面向同一个需求领域时：

检查各自调用次数 — 调用次数多的那个是用户实际在用的
对比 description — 覆盖面更广的通常胜出（如 smart-search 替代多个专用搜索源）
向用户确认 — "这个技能看起来被 X 替代了，要删吗？"

如何评估技能价值

高调用次数不直接等于高价值：

think 调用最多（40+）— 因为每做一次方案规划就用一次，这是高频短流程
obsidian-diary 调用很多（30+）— 因为每次会话结束都触发，这是高频常规流程
git-master 调用 10 次— 虽然次数少，但每次都是关键时刻（提交/推送/回滚），价值很高

所以真正该删的是：调用次数为 0，且没有明确理由保留的技能。

注意事项

先展示报告再删除，不要跳过用户确认步骤
删除前读一遍 SKILL.md，解释该技能是干什么的，用户记不清时有用
同系列技能（如 tavily-*、tavily-*）一次列出供用户批量决策
bunx skills remove 会同时清理全局和所有 agent 的引用，不需要额外步骤
本技能只负责 pi agent 技能，Hermes 技能请用 audit-hermes-agent-skills

脚本参考

审计脚本在 scripts/audit.py，使用 PEP 723 内联依赖，uv run --script 直接执行。

支持自定义路径：

uv run --script scripts/audit.py --sessions /custom/sessions/dir --skills /custom/skills/dir

如果脚本输出为空，检查：

~/.pi/agent/sessions/ 是否存在且有 .jsonl 文件
~/.agents/skills/ 是否存在且有技能目录

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ast-grep

CNife/skills

Search and rewrite code by AST structure across 25 languages with ast-grep (sg). Use when the task is structural - find function calls shaped like X, rewrite console.log to logger.info, find all `as any`, migrate require() to import, find empty catch blocks, missing await, codemod a class hierarchy, scan project against YAML rules. Preferred over grep when the user mentions code SHAPE or needs deterministic refactoring across many files. Triggers: 'ast-grep', 'sg', 'ast grep', 'astgrep', 'find all functions that', 'find every call to', 'codemod', 'structural search', 'pattern match code', 'replace pattern across files', 'rename function everywhere', 'find usages of pattern', 'apply this transformation to all', 'migrate X to Y'.

2026-05-290

search-router

CNife/skills

基于 opencli 的智能搜索路由器，根据话题和场景将查询路由到最佳搜索源。当用户需要从网络获取信息时务必使用此技能——包括但不限于：查资料、搜新闻、找帖子、比价格、搜职位、查论文、搜视频、搜天气、查股价、找商品。即使用户没有明确说"用 opencli 搜索"，只要需要网络信息就加载此技能。

2026-05-280

obsidian-diary

CNife/skills

将会话内容总结并写入 Obsidian 工作日志或个人日记，管理待办事项。当用户说「记录一下」「保存这个」「记一笔」「总结工作」「更新日志」「写日记」「记录会议」「更新待办」，或会话末尾有多个可记录的事件/结论/决策时，必须加载此技能。工作相关（公司代码开发、方案设计、运维部署、正式会议）用 work 变体；个人方向（技术探索、学习笔记、投资复盘、生活记录、个人开源项目）用 personal 变体。会话末尾有结构化结论、技术选型、部署结果、调研成果时，在结束前主动询问用户是否需要记录。

2026-05-270

worklog

CNife/skills

从多个数据源收集用户活动轨迹 → 分析并区分工作与个人内容 → 排版为 PDF → 投递到邮箱。触发词：「发日报」「生成日报」「发我的今天」「今日汇总」「日记 PDF」「每天总结」「保存日志」「生成日报发邮件」。当你发现用户需要做每日回顾、日志汇总、生成日报 PDF 并发送时触发。

2026-05-210

models-dev-query

CNife/skills

Query AI model specifications from the models.dev database. Use when the user asks about model specs (pricing, context limits, capabilities: reasoning, tool_call, modalities), needs API endpoint information for a provider, wants to list what models a provider supports, or compare models across providers. Triggers for questions like "查一下 XXX 支持哪些模型"、"gpt-5 的定价"、 "配置 Trae 用 deepseek 的配置"。

2026-05-180

prompt-craft

CNife/skills

根据 OpenAI 提示词工程最佳实践，帮用户创建和改进 pi 的 prompt template（/命令）。当用户想要「写一个提示词」「改进提示词」「做提示词工程」「创建 prompt template」「写一个 / 命令」，或提到提示词效果不好需要优化时，务必使用此技能。也适用于用户问「怎么让模型输出更好」这类问题。

2026-05-160

Fonte

CNife

CNife/skills

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Desenvolvedores de softwareInformática e Matemática15-1252L4

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pi-skill-audit

description

Pi Agent Skill Audit

审计 pi agent 全局安装的技能（~/.agents/skills/），找出哪些高频使用、哪些从未用过，帮助用户做清理决策。

为什么需要这个技能

系统 prompt 被大量不相关技能的 description 占满，影响模型对真正有用技能的判断
用户花精力维护的技能库实际只有一半在用
新装技能被淹没在长尾列表里

这个技能帮你把"凭感觉删"变成"看数据删"。

工作流

统计调用 → 交叉分析 → 报告展示 → 用户决策 → 删除 → 验证

第一步：运行审计脚本

cd ~/personal_code/skills/pi-skill-audit
uv run --script scripts/audit.py

脚本自动扫描 ~/.pi/agent/sessions/ 下的全部会话日志，统计每个技能被调用的次数。输出包含：

总览：已安装技能数、有调用记录的技能数、总调用次数
四档分类：高频 / 中频 / 低频 / 未使用
可视化柱状图：直观对比各技能使用量
删除命令：直接给出可 copy-paste 的 bunx skills remove 命令

第二步：分析报告，给建议

对照脚本输出，分析每个未使用或低频技能的清理价值：

类别	判定	建议
🔥 高频 (≥10 次)	硬需求	无条件保留
✅ 中频 (3-9 次)	稳定使用	保留
⚠️ 低频 (1-2 次)	偶尔用到	读 SKILL.md 了解用途，让用户判断
❌ 未使用 (0 次)	从未调过	建议删除，附理由

分析未使用技能时，重点关注这几类：

被同类覆盖 — 比如 tavily 系列已被 smart-search 取代
场景已不存在 — 之前某个项目需要，项目结束了技能也闲置了
装完就没用过 — 安装时觉得将来会用，实际上再没碰过
面向不同的 agent — 某些技能是为 Hermes/Claude Code 设计的，pi 用不上

对每个建议删除的技能，先读它的 SKILL.md 了解功能（1 分钟），然后在报告中给出清理理由。这样用户不是盲目删除。

第三步：执行删除

用户确认后，用 bunx skills 删除：

# 单个删除
bunx skills remove <skill-name> -g -y

# 批量删除（同系列场景）
bunx skills remove tavily-cli tavily-crawl tavily-search -g -y

参数：

-g — 全局安装（~/.agents/skills/）
-y — 跳过交互确认

第四步：验证

ls ~/.agents/skills/ | grep <skill-name>
# 无输出 = 已删除

分析技巧

如何判断技能是否被同类覆盖

这是最常见的无用技能场景。当发现多个技能面向同一个需求领域时：

检查各自调用次数 — 调用次数多的那个是用户实际在用的
对比 description — 覆盖面更广的通常胜出（如 smart-search 替代多个专用搜索源）
向用户确认 — "这个技能看起来被 X 替代了，要删吗？"

如何评估技能价值

高调用次数不直接等于高价值：

think 调用最多（40+）— 因为每做一次方案规划就用一次，这是高频短流程
obsidian-diary 调用很多（30+）— 因为每次会话结束都触发，这是高频常规流程
git-master 调用 10 次— 虽然次数少，但每次都是关键时刻（提交/推送/回滚），价值很高

所以真正该删的是：调用次数为 0，且没有明确理由保留的技能。

注意事项

先展示报告再删除，不要跳过用户确认步骤
删除前读一遍 SKILL.md，解释该技能是干什么的，用户记不清时有用
同系列技能（如 tavily-*、tavily-*）一次列出供用户批量决策
bunx skills remove 会同时清理全局和所有 agent 的引用，不需要额外步骤
本技能只负责 pi agent 技能，Hermes 技能请用 audit-hermes-agent-skills

脚本参考

审计脚本在 scripts/audit.py，使用 PEP 723 内联依赖，uv run --script 直接执行。

支持自定义路径：

uv run --script scripts/audit.py --sessions /custom/sessions/dir --skills /custom/skills/dir

如果脚本输出为空，检查：

~/.pi/agent/sessions/ 是否存在且有 .jsonl 文件
~/.agents/skills/ 是否存在且有技能目录