Zu viel Auswahl
Repositories mit Agent-Skills sind überall verstreut. Welche passen zu deinem Projekt?
Open Source · MIT · Null Abhängigkeiten
Repotify liest die Agent-Skills, die Entwickler und KI-Firmen auf GitHub veröffentlichen, sortiert sie nach ihrem Zweck, prüft sie auf Risiken und installiert die besten für dein Projekt in Claude Code, Cursor, Codex oder Gemini CLI.
npx -y @repotify/repotify@latest
Im Projektordner ausführen
repotify 2.0.0 ~/my-saas next.js · react · typescript · stripe set up repotify for this project ● Read the project (manifests only) └ web app · tests: playwright, vitest ● Picked for this repo ✓ react-best-practices next.js + react ✓ webapp-testing playwright tests ✓ test-driven-development core ✓ differential-review security review ○ repotify-guard you switch it on ✕ react-native-skills no mobile target ✕ pptx no slides here ● 12 skills installed · pinned · re-scanned
Repositories mit Agent-Skills sind überall verstreut. Welche passen zu deinem Projekt?
Ein Skill ist eine Anleitung, die dein Agent befolgt. Ein bösartiger kann Befehle auf deinem Rechner ausführen.
Jeder Skill belegt Platz im Kontext deines Agenten. Nutzlose machen ihn langsamer und lenken ihn ab.
Der ganze Ablauf kostet deinen Agenten etwa 3.000 Tokens.
Ein lokaler Scan von Manifesten und Dateinamen. Dein Code wird nie gelesen oder gesendet.
Höchstens drei Fragen, und nur zu dem, was das Projekt nicht schon verrät.
Das beste Element pro Aufgabe, gewählt nach Belegen, Plattform und Abdeckung, im Rahmen eines Kontextbudgets.
Fixierte Commits, SHA-256-Prüfung und ein lokaler Rescan. Hooks und MCP-Server nur, wenn du sie einschaltest.
Ein Entscheidungsmodell liest jeden Skill und sagt, was seine Hauptaufgabe ist, für welche Sprache er gedacht ist und ob er sich nur einmal lohnt. Die Auswahl beruht darauf, was ein Skill tut, nicht auf seiner einzeiligen Beschreibung.
Jeder Skill ist der Aufgabe zugeordnet, die er erledigt: ein Element pro Aufgabe, und was du schon hast, behält seinen Platz.
repotify audit meldet eine Codebase-Karte oder einen Onboarding-Skill, sobald er seine Arbeit getan hat, und zeigt, was jeder Skill an Tokens kostet.
Django, FastAPI, Go, Rust, Java, Swift, Flutter, Laravel, Rails, .NET und mehr bekommen einen Experten für ihren Stack, und nur für ihren.
Ein regelbasierter Scanner entscheidet über Vertrauen. Die LLM-Jury kann Verdacht hinzufügen, aber nie entfernen.
verifiedKein bekanntes riskantes Muster. Empfohlen.cautionEin Befund, den man sich ansehen sollte. Nur mit deiner Zustimmung installiert.quarantinedHohes Risiko. Zurückgehalten, bis ein Mensch genau diesen Commit prüft.rejectedKritisches Risiko. Bleibt aus dem Katalog.Der Katalog ist darauf ausgelegt, rund um die Uhr zu wachsen: Ein Forschungslabor findet neue Skills, das Sicherheits-Gate prüft sie, und ein Mensch gibt jeden einzelnen frei.
repotifyInstalliert den repotify-Skill für deinen Agenten und zeigt den Projekt-Fingerprintrepotify recommendKonfliktfreie Kandidatentabelle im Rahmen deines Kontextbudgetsrepotify install <ids> --yesInstalliert die gewählten Skills: fixiert, per Hash geprüft, neu gescanntrepotify enable <ids>Schaltet einen Hook oder MCP-Server ein, nachdem es dir die Änderung gezeigt hatrepotify auditBewertet installierte Skills: behalten, Entfernen erwägen oder entfernen, mit Begründungrepotify suggestSchlägt deinen eigenen Skill für den Katalog vor; nichts wird gesendetrepotify scan <dir>Führt den Sicherheitsscanner für einen beliebigen Skill-Ordner ausinstall schreibt nur Skill-Ordner; enable schreibt nur, was es dir vorher gezeigt hat.recommend, audit, suggest und scan schreiben nichts in dein Projekt.Nein. Es liest Manifeste (package.json, pyproject.toml, go.mod…) und Dateinamen auf deinem Rechner und sendet nichts über dein Projekt irgendwohin.
Du. repotify install schreibt sie nie. repotify enable zeigt die Änderung und fragt dich im Terminal, und der Skill weist Agenten an, dir den Befehl zu geben, statt ihn auszuführen.
Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI und jeder Agent, der .agents/skills liest.
Ja. Repotify ist Open Source unter der MIT-Lizenz. Katalogelemente behalten ihre eigenen Lizenzen.
Führe repotify suggest in seinem Repository aus. Es scannt es lokal und gibt dir ein vorausgefülltes Formular; das Sicherheits-Gate und die LLM-Jury des Katalogs prüfen es.
Es ist darauf ausgelegt, aus anonymen Signalen zu lernen, aber der Sammelendpunkt ist nicht konfiguriert, daher wird nichts gesendet. Abschalten jederzeit mit REPOTIFY_TELEMETRY=0.
Ein Befehl in deinem Projektordner. Alles, was er installiert, kannst du sehen und rückgängig machen.
npx -y @repotify/repotify@latest