Claude Code、Codex、Gemini CLI 用得越久，硬盘里的 skill 文件夹就越像杂物间——下载了一堆，哪个安全、哪个靠谱，全凭运气。Jason Zhu 开源的 AgentSkillsHub 就是来治这个乱的：一个收录 11.7 万开源 AI 技能的技能目录，每 8 小时自动刷新，装技能之前先来这里扫一眼评级再动手。
一个技能目录，11.7万个技能，一次性摊开看
AgentSkillsHub 的思路很简单粗暴：把散落在 GitHub 各处的 agent-skills-hub 开源目录摊平，做成可搜索、可过滤的在线站 agentskillshub.top。免费、无需注册，打开就能用。当前一共收录 117,000+ 个开源项目，按 7 大类划分：
| 分类 | 收录对象 | 给谁用 |
|---|---|---|
| mcp-server | MCP 服务器 | 想给 AI 接外部工具的玩家 |
| claude-skill | Claude Skills | Claude Code / Claude 用户 |
| codex-skill | Codex Skills | Codex 玩家 |
| agent-tool | 通用 AI agent 工具 | 搭 agent 工作流的人 |
| prompt-library | 提示词库 | 调提示词、抄作业的 |
| ai-coding-assistant | AI 编程助手 | Vibe Coding 一族 |
| uncategorized | 未分类 | 淘金的，偶尔有惊喜 |
更新节奏是这个项目的诚意所在：GitHub Actions 每 8 小时自动跑一遍刷新数据。技能目录最怕的就是僵尸信息——作者说它 2025 年更新得飞起，半年没动过的收录进来也没意义。每 8 小时一刷，至少保证你看到的星标、提交、README 都是新鲜的。
打分逻辑：10维加权信号 + 6维质量维度，外加安全分级
光收录不做事，那不就是个网址收藏夹吗。AgentSkillsHub 真正下本钱的地方是评分体系：每个项目用 10 维加权信号打底，再叠加 6 维质量维度评估。这 6 个维度是实打实的文本质量检查：
- 完整性：项目信息齐不齐，有没有关键字段缺失
- 清晰度：README 写得能不能让人看懂它是干嘛的
- 具体性：是写明了具体用法，还是只会喊口号
- 示例：有没有可直接抄的用例和代码片段
- README 结构：文档组织是否规范，好不好扫读
- agent 就绪度：agent 能不能直接拿来用，不用人工二次加工
最戳痛点的是安全分级（security-graded）：技能装进 agent 等于给 AI 开了执行权限，恶意或写烂的 skill 是真实风险。站内有专门的安全报告页讲这套做法，装之前先看评级，等于给你的 agent 加了道安检门。
照安全报告页的说法，这个目录的初心很务实：技能装进 agent 之前，至少先让你知道它到底干了什么、安不安全，而不是闭眼装。
薅起来最爽的三个功能：搜索、并排对比、场景落地页
目录类产品用得爽不爽，全看检索。AgentSkillsHub 给了几套组合拳：
| 功能 | 用法 | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| 全文搜索 + 多维过滤 | 按分类、语言、质量分筛选 | 从 11.7 万里快速缩到候选名单 |
| /compare/ 并排对比 | 两个项目放一起比 | 纠结装 A 还是装 B 时一锤定音 |
| /best/{scenario}/ 场景落地页 | 58+ 个场景页，如 /best/free-mcp-servers/ | 直接抄「免费 MCP 服务器」这种现成榜单 |
| 500+ 作者聚合页 | 按作者看全部作品 | 找到靠谱作者后顺藤摸瓜 |
另外还有两个白嫖福利：每日 X 精选推送和每周 newsletter，懒得自己翻目录的人可以等着被投喂；以及一本免费电子书《Skill 蓝皮书 2026》，12 章约 7 万词，系统讲 skill 生态。作者是 Jason Zhu（GitHub 账号 zhuyansen，X 账号 @GoSailGlobal），更新维护看起来是认真的。
装Skill前先过一遍审计：配套MCP服务器直接塞进你的agent
最绝的是它还配了个官方 MCP 服务器 agentskillshub-mcp，把目录能力直接灌进你的 agent。配置简单到离谱，一行命令搞定，不需要 API key：
npx -y @agentskillshub/mcp
它带了一个约 1.7MB 的本地静态索引，离线也能查，断网不影响干活。提供三个工具：
- search_skills：在 agent 内部直接搜技能目录，不用切浏览器
- audit_skill：装之前先审计，看安全评级
- get_skill_install：拿到安装方式，还附带预估 token 成本
这个流程才是完整体：搜 → 看安全评级和 token 成本 → 再装。以前装 skill 是黑盒操作，现在先把底裤看清楚。token 成本预估尤其贴心，装个 skill 要烧多少 token，提前心里有数。
摸鱼办建议的用法姿势
别把它当收藏夹供着，按这个顺序用起来：
- 有明确需求（比如「找个免费的 MCP 服务器」）→ 直接去 /best/{scenario}/ 场景落地页抄榜单，比如 /best/free-mcp-servers/；
- 两个候选拿不准 → 扔进 /compare/ 并排对比，看评分和安全分级；
- 准备装进生产环境用的 → 先用 audit_skill 过一遍安全审计；
- 想系统了解 skill 生态 → 白嫖那本 12 章的《Skill 蓝皮书 2026》当床头读物。
说到底，AI 技能这波热潮里，缺的从来不是 skill 本身，而是挑 skill 的眼光。AgentSkillsHub 干的就是这个脏活累活：11.7 万个项目，每 8 小时刷新，评分、安全分级、对比、场景榜单一条龙，还全免费。装下一个 skill 之前，先来这个技能目录扫一眼评级——这习惯养成后，你的 agent 会少踩很多坑。
