torben
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Chemenu kompiliert Rohnotizen zu einem verlinkten, quellengebundenen Wiki: raw/ -> types/ + tools/ -> kb/ -> reports/. Was mechanisch ist, macht tools/wikitool; was Urteil braucht, macht ein Agent unter Contracts, deren Grenzen in Code durchgesetzt sind statt im Prompt. Dieser Commit ist der Startpunkt der oeffentlichen Historie. Die vorherige Entwicklung fand in einer privaten Instanz statt und ist nicht Teil dieses Repositorys; ihre Erzaehlung steht vollstaendig in CHANGES.md, das mit 44 Eintraegen von 0.1.0 bis 2.1.0 erhalten geblieben ist. Der mitgelieferte Korpus ist ein Testbett und eine Demo: 170 Seiten ueber den Stack selbst - Gates, Lint, Versionierung, Suche, das Wiki-Muster. Er dokumentiert das Werkzeug mit den eigenen Mitteln des Werkzeugs. Lizenz: AGPL-3.0 fuer den Stack (tools/, types/), CC-BY-4.0 fuer die Inhalte. Die Grenze zwischen beiden ist der Dateiplan, den dist export berechnet - siehe NOTICE.
4.3 KiB
4.3 KiB
type, concept_type, tags, created, modified, related, sources, confidence, confidence_base, provenance, summary
| type | concept_type | tags | created | modified | related | sources | confidence | confidence_base | provenance | summary | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| types/concept.md | architecture |
|
2026-08-04 | 2026-09-01 |
|
0.90 | 0.90 | sourced | Architektur fuer Agent-Skills, die ueber mehrere LLM-Werkzeuge hinweg funktionieren; in Chemenu selbst am 2026-08-04 umgesetzt und ueberprueft |
Cross-platform Agent Skills
Typ: Architektur
Definition
Cross-platform Agent Skills ist ein Architekturmuster, bei dem diskrete, aufrufbare Agent-Anweisungen einmal geschrieben und mehreren LLM-Tools (wie GitHub Copilot, Claude Code, Codex CLI und Mistral Vibe) über eine gemeinsame Verzeichnisstruktur und Tool-spezifische Verdrahtung zur Verfügung gestellt werden1 .
Kernpunkte
- Einzelne Quelle der Wahrheit: Skills werden einmal an einem gemeinsamen Ort (
.agents/skills/) definiert und von allen Tools referenziert - Tool-spezifische Verdrahtung: Jedes LLM-Tool hat seine eigene Art, Skills zu entdecken, die über Symlinks oder Konfiguration einheitlich gestaltet werden können
- Context Isolation: Jeder Skill wird nur bei Aufruf geladen, was die Token-Nutzung im Vergleich zu monolithischen Anweisungsdateien reduziert
- Lossless Extraction: Workflow-Logik wird wörtlich aus monolithischen Dateien in diskrete Skills extrahiert, ohne die Substanz zu ändern
Beispiele
- wiki-skills - Sechs eigenständige Claude Code Skills, die das Muster demonstrieren
- wiki-skills-vanillaflava - Referenzimplementierung für Cross-Platform-Verteilung
- llm-wiki-skills - Eine weitere Cross-Platform-Implementierung
- Chemenu - Implementiertes Muster am 2026-08-04: 5 Skills
(
wiki-ingest/wiki-query/wiki-lint/wiki-manage/wiki-status) unter.agents/skills/, gespiegelt zu.claude/skills/viatools/wikitool skills sync2
Überprüfte Tool-Unterstützung (2026-08-04)
Direkte Bestätigung pro Tool, korrigiert/überlagernd die unverifizierten Aussagen aus dem Original Ingest2 :
- GitHub Copilot (VS Code): liest nativ
.github/skills/,.agents/skills/und.claude/skills/im Projektumfang - kein Symlink oder zusätzliche Konfiguration in den gebündelten Dokumentationen bestätigt. - Codex CLI: liest nativ
.agents/skills(CWD bis zum Repo-Stamm) plus$HOME/.agents/skills- nicht~/.codex/skills/wie ursprünglich behauptet; kein Symlink erforderlich. - Mistral Vibe: liest nativ
.vibe/skills/und.agents/skills/(Projekt, vertrauensordner-gated) plus die Benutzerumfang-Entsprechungen - direkt aus der Quelle bestätigt. - Claude Code: liest nur
.claude/skills/(Projekt) oder~/.claude/skills/(persönlich) - liest nicht nativ.agents/skills/, daher ist es das einzige Tool, das einen generierten Spiegel benötigt.
Wann zu verwenden
Cross-Platform Agent Skills verwenden, wenn:
- die gleichen Workflows über mehrere LLM-Tools hinweg erforderlich sind
- der Anweisungssatz groß genug ist, dass das Laden von allem für jede Aufgabe ineffizient ist
- eine einzige Quelle der Wahrheit für die Agent-Anweisungen beibehalten werden soll
- Workflows sauber in diskrete, selbstständige Operationen unterteilt werden können
Wann NICHT zu verwenden
Dieses Muster vermeiden, wenn:
- nur ein einzelnes LLM-Tool verwendet wird und keine Cross-Platform-Kompatibilität erforderlich ist
- Workflows so eng gekoppelt sind, dass sie nicht sauber unterteilt werden können
- der Overhead für die Verwaltung der Skill-Struktur die Vorteile überwiegt
Verwandte Konzepte
Siehe auch
- Source - Copilot Skill Restructure Instructions
- Source - Conversation - AGENTS.md Skill Restructuring Session 2026-08-04