Skill Suggester

---
name: skill-suggester
description: "Skill recommendation for AI agents from the agent-skills library. Reads the master catalog index.json (default ~/Projects/agent-skills/index.json, override with env AGENT_SKILLS_INDEX or --index), scores triggers and descriptions, returns top-5 with relevance plus up to 3 combos for multi-step tasks. Supports ad-hoc apply: prints SKILL.md paths so the agent can read and apply a skill's instructions directly even if it is not installed. Triggers: 'какой скилл использовать', 'skill suggestion', 'suggest skill', 'рекомендовать скилл', 'recommend a skill', 'which skill', 'подобрать навык'."
license: MIT
metadata:
  author: best
  version: 1.1.1
compatibility: "Requires Python3; reads index.json"
when_to_use: "Use when user doesn't know which skill to use: 'which skill', 'suggest skill', 'recommend a skill', 'какой скилл использовать', 'подобрать навык', 'рекомендовать скилл'. Example: 'What skill should I use for SEO?' / 'Какой скилл взять для репозитория?'."
---

# Skill Suggester — подбор скиллов по задаче

Помощник, который по свободному описанию задачи/намерения пользователя подсказывает,
какой скилл из библиотеки `agent-skills` использовать и как их комбинировать.

## When to use

Загружай этот скилл, когда пользователь **не знает, какой скилл применить**:

- «какой скилл использовать для …», «какой skill подойдёт», «что выбрать»
- «подбери инструмент / команду / навык под задачу»
- «рекомендуй скилл», «suggest skill», «skill suggestion»
- задача сформулирована свободным текстом, но без явного указания скилла
- нужно понять, какие скиллы можно объединить в цепочку для многоэтапной работы

## Do NOT use

- Когда задача уже явно называет скилл («сделай презентацию» → `presentation-maker`,
  «сгенерируй тестовые картинки» → `test-graphics`) — загружай его напрямую.
- Когда пользователь просит выполнить работу, а не выбрать инструмент.
- Для подбора инструментов вне библиотеки (это не каталог внешних утилит).

## What this skill does

**Вход:** описание задачи свободным текстом (одна строка или фраза).

**Выход:**
1. Список подходящих скиллов с релевантностью (score) и кратким «почему использовать».
2. Не больше 3 комбо — последовательностей скиллов для многоэтапной задачи
   (например, `code-review → commit-message-writer → github-repo-hygiene`).

## How to work

1. **Спросить задачу.** Если пользователь не дал описание — уточни, что он хочет
   сделать (одним вопросом). Если описание есть — переходи к шагу 2.
2. **Прочитать базу.** Открой `index.json` в корне репозитория и прочитай у каждого
   скилла поля `name`, `triggers`, `description`, `category`. При необходимости
   загляни в `skills/<name>/SKILL.md` для деталей.
3. **Сопоставить.** Сравни запрос с триггерами и описаниями скиллов. Учти синонимы
   и перефразировки (RU/EN). Определи категорию задачи (repository / media / social /
   code / data) и отметь скиллы этой категории.
4. **Выдать рекомендацию.** Отсортируй по релевантности, выведи топ-3–5:
   `rank. skill-name (score) — почему использовать`. Если задача многоэтапная —
   предложи до 3 комбо-цепочек.

Можно автоматизировать шаги 2–4 скриптом:

```bash
python3 scripts/skill_suggest.py "нужно описать репозиторий"
python3 scripts/skill_suggest.py "сгенерируй презентацию" --combo
```


## On-demand loading (ad-hoc apply)

Скилл — это просто набор инструкций в `SKILL.md`. Если нужного скилла нет в системе,
его можно применить **ad-hoc**: прочитать его `SKILL.md` из мастер-каталога и выполнить
инструкции напрямую — формальная установка не требуется.

**Мастер-каталог:** `~/Projects/agent-skills` (локальный клон) или
`https://github.com/bestdeejay-design/agent-skills` (GitHub raw).

Скрипт `skill_suggest.py` после выдачи топа печатает путь к `SKILL.md` каждого
подходящего скилла. Если скилл не установлен:

1. Прочитай `skills/<name>/SKILL.md` из мастер-каталога.
2. Проверь триггеры и «Do NOT use» — убедись, что скилл действительно подходит.
3. Выполни инструкции скилла в текущей сессии.

Если мастер-каталог в другом месте — задай его через env `AGENT_SKILLS_INDEX`
или флаг `--index`.

## Scoring

Взвешивание релевантности (по убыванию приоритета):

1. **Keyword match (вес 3)** — точное совпадение триггера скилла с запросом
   (фраза или слово). Самый сильный сигнал.
2. **Category match (вес 2)** — задача попадает в категорию скилла
   (code / media / repository / social / data).
3. **Description match (вес 1)** — совпадение отдельных слов запроса со словами
   описания скилла. Слабый, но полезный сигнал для перефразировок.

Скрипт `skill_suggest.py` реализует keyword (3) и description (1); категорийный
бонус агент добавляет вручную при анализе.

## Examples

**Пример 1.** Запрос: «нужно описать репозиторий, чтобы его можно было публиковать»
→ `github-repo-hygiene` (триггер «описание репозитория», категория repository).
Обоснование: скилл проверяет README, LICENSE, CONTRIBUTING, topics и GitHub Pages.

**Пример 2.** Запрос: «сделай доклад по итогам квартала» → `presentation-maker`
(триггер «сделай доклад», категория media). Обоснование: генератор презентаций
с авто-лейаутами и .pptx.

**Пример 3.** Запрос: «проверь код, оформи коммит и подготовь репозиторий к релизу»
→ комбо: `code-review → commit-message-writer → github-repo-hygiene`.
Обоснование: три этапа — анализ кода, осмысленный коммит, публикационная гигиена.

## Constraints

- **Не выдумывай несуществующие скиллы.** Рекомендуй только те, что есть в
  `index.json` / папке `skills/` репозитория.
- База скиллов — только этот репозиторий (`agent-skills`), не внешние каталоги.
- Не больше 3 комбо в ответе; каждое комбо — 2–3 скилла в логичном порядке.
- Если ни один скилл не подходит — честно скажи об этом и предложи переформулировать
  задачу, а не подгоняй нерелевантный скилл.

## Boundaries

- Do not use when the user has already selected a skill and given clear instructions.

## Evidence and completion gate

Run the documented command against the user’s actual input. Report the command, exit status, files changed or produced, and relevant stdout/stderr. Separate blocked or pre-existing failures from failures introduced by the current work. Do not call the result complete when the script was only described or when an artifact was not reopened and checked.