我搭建了一个公开的技能注册中心和 MCP 服务器，这样 Codex 就可以安装新的技能了。
2 分•作者: iluxu•6 个月前
嗨 HN，
我一直在研究一个简单的想法：与其将能力硬编码到类似 Codex 的代理中，不如让它们按需从公共注册表中安装技能。
设置是有意为之的极简：
* 一个公共技能注册表（JSON 索引 + 签名工件）
* 一个 CLI (npx codex-skill install <skill>) 供人类使用
* 一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，以便代理可以：
* 搜索技能
* 获取清单
* 验证工件
* 以编程方式安装工作流程
作为一个具体的例子，第一个技能是前端项目（静态 HTML 或 Next.js + shadcn/ui）的主题设置技能。一个代理可以安装该技能，应用一个主题，并在不到一分钟的时间内生成一个干净的差异。
这能实现什么：
* 无需重新部署核心模型即可进化的代理
* 一个中立的、可检查的代理技能“应用商店”
* 确定性工作流程（安装 → 应用 → 差异 → 验证）
* 人类和代理使用相同的安装路径
这还处于早期阶段，并且在技术上是有意为之的“无聊”。目标是看看代理的共享技能生态系统在实践中是否真的有意义。
欢迎提出想法、批评或人们尝试过的类似实验。
如果相关，评论中会提供代码库/演示链接。
查看原文
Hi HN,<p>I’ve been working on a simple idea: instead of hard-coding capabilities into Codex-like agents, let them install skills on demand, from a public registry.<p>The setup is intentionally minimal:<p>A public skill registry (JSON index + signed artifacts)<p>A CLI (npx codex-skill install <skill>) for humans<p>A Model Context Protocol (MCP) server so agents can:<p>search skills<p>fetch manifests<p>verify artifacts<p>install workflows programmatically<p>As a concrete example, the first skill is a theming skill for frontend projects (static HTML or Next.js + shadcn/ui).
An agent can install the skill, apply a theme, and produce a clean diff in under a minute.<p>What this enables:<p>Agents that evolve without redeploying the core model<p>A neutral, inspectable “app store” for agent skills<p>Deterministic workflows (install → apply → diff → verify)<p>Humans and agents using the same install path<p>This is early and intentionally boring technically. The goal is to see if a shared skill ecosystem for agents actually makes sense in practice.<p>Happy to hear thoughts, criticism, or similar experiments people have tried.<p>Repo / demo links in comments if relevant.