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从零到可用的 Agent-Native CLI：设计 agent-first 接口规范，从 API 文档/OpenAPI/curl 示例/SDK 构建可安装二进制，最后生成 companion skill。覆盖纯规范设计和完整实现两种场景。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/justcyl/my-skills --skill cli-creator命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
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基于 SOC 职业分类
| name | cli-creator |
| description | 从零到可用的 Agent-Native CLI：设计 agent-first 接口规范，从 API 文档/OpenAPI/curl 示例/SDK 构建可安装二进制，最后生成 companion skill。覆盖纯规范设计和完整实现两种场景。 |
从源材料到可安装 CLI，再到 companion skill 的完整工作流，分三个阶段：
只需要规范设计（不写代码）时，Phase 2 和 Phase 3 可以跳过。
references/ai-native-principles.md 作为设计准则。明确三件事再开始：
list drafts、download failed job logs、search messages、upload media。ci-logs、slack-cli、sentry-cli。如果用户只需要一次性脚本，写脚本而不是建 CLI。CLI 是为可重复调用的持久工具设计的。
安装前先检查命令是否已存在：
command -v <tool-name> || true
若已存在，选择更清晰的名称或询问用户。
逐项确认，用户不确定时用 agent-first 默认值：
doi://、arxiv://）？有哪些 scheme？在写代码或完整规范前，先在 chat 中勾画命令面。命令面设计参考 references/agent-cli-patterns.md，应回答：
使用 references/spec-template.md 模板输出完整规范，必须包含以下章节：
--help --full 覆盖范围说明（examples、output schema、error codes 各命令至少覆盖）规范完成后，用 references/design-checklist.md 验证，20 项 Must-Have 全部通过、12 项 Anti-Pattern 全部未违反后，方可进入 Phase 2。
如果用户只需要规范，本阶段跳过，将规范交给编码 agent 实现。
检查用户机器和源材料：
command -v cargo rustc node pnpm npm python3 uv || true
按以下优先级选择运行时：
选择前用一句话声明：选择的语言、原因、检测到的工具链。不要选择增加安装摩擦的语言，除非有实质性收益。若最佳语言未安装，获得用户同意后再安装，或选择次优已安装选项。
doctor、discovery、resolve、read 命令；再实现 dry-run write；最后实现 raw escape hatch。tool-name ... 在 source folder 外也能工作。/tmp 测试，不只用 cargo run 或包管理器包装：
command -v <tool-name>
<tool-name> --help
<tool-name> --json doctor
doctor、至少一个 fixture 或 dry-run 或只读 API 调用。如需 live write 才能验证，先询问用户，确保操作可逆或为 draft-only。
特殊场景：
/tmp smoke-test 确保安装后仍能找到。优先级从高到低：
GITHUB_TOKEN~/.<tool-name>/config.toml（或其他简单文档化路径）--api-key 或工具专用 token flag，用于明确的一次性测试；正常使用优先 env / config，因为 flag 可能泄露到进程列表和 shell history绝不打印完整 token。doctor --json 必须报告：
flag / env / config / provider default / missing）CLI 在无网络/无认证下可运行时，doctor --json 应明确报告 fixture/offline 模式、是否找到 fixture 数据、该模式是否不需要认证。
内部 web app 来源的 curl：先提取 sanitized endpoint notes（资源名、method/path、必要 header、认证机制、CSRF 行为、请求体、响应 ID 字段、分页、错误、脱敏样例响应）再实现。不提交 cookie、bearer token、客户密钥或完整生产 payload。截图仅用于推断 UI 流程和字段，不作为 API 证据（需配合网络请求或 fixture）。
clap # 命令解析和 help
reqwest # HTTP
serde / serde_json # payload
toml # config
anyhow # 错误上下文
提供 Makefile target make install-local：构建 release 并安装到 ~/.local/bin。
commander 或 cac # 命令解析
native fetch / 官方 SDK / 已有 HTTP helper
zod # 仅当外部 payload 校验确实防止真实 breakage 时
package.json bin # 安装命令
pnpm install && pnpm build && pnpm link --global，或 make install-local 在 ~/.local/bin 安装小包装脚本。
argparse 或 typer # 命令解析（子命令复杂时用 typer）
urllib / requests / httpx # HTTP（用已安装或已有的）
json, csv, sqlite3, pathlib, subprocess # 本地操作
pyproject.toml console_scripts # 入口点
默认使用 uv tool 管理安装：
# 开发时（可就地修改即生效）
uv tool install --editable .
# 发布安装
uv tool install .
# 卸载
uv tool uninstall <tool-name>
uv tool 自动创建隔离环境并将二进制装到 PATH（默认 ~/.local/bin），无需手动维护 virtualenv。
CLI 工作后，为它创建一个 companion skill。
skills-manager 是统一管理 skill 仓库（~/project/my-skills）的 skill，负责 skill 的创建、注册、分发全流程。先阅读 skills-manager 的 SKILL.md，再将此任务交给它处理。
创建时提供以下上下文：
<tool-name>--json doctor）API 参考细节放在 CLI README 里；companion skill 专注顺序、安全性和示例，保持精简。
--json 为全局布尔开关（仿 gh/kubectl 风格）；需要多格式（jsonl/tsv/text）时使用 --output-format；--human 切换人类模式--json field1,field2 字段选择输出除外，沿用 gh CLI 约定）next_cursor、next_url、offset、page_count 均可接受）--help 标准行为（synopsis + flags）；--help --full 扩展输出 examples + output schema + error codes；--help --full --json 机器可读版本--dry-run 预检副作用--api-key 等 token flag 可用于明确的一次性测试规范完成后，用 references/design-checklist.md 逐项验证：
将验证结果附在规范末尾。