SkillRadar README

The project's README from github.com/changchangidea-oss/SkillRadar. As one markdown file: README.md.

SkillRadar

Open-source discovery, security, ranking, and routing infrastructure for Agent Skills and Codex.

Release Daily Radar Router Benchmark Security Guard MIT Agent Skills Stars

SkillRadar overview

Give SkillRadar a coding task. It returns a small, safety-gated, evidence-backed set of Agent Skills instead of asking you to install an entire skill catalog.

SkillRadar discovers public SKILL.md files, parses their real contents, performs conservative static security checks, ranks candidates, bundles an offline registry, and routes tasks to relevant Skills without automatically executing untrusted third-party code.

Try it in 60 seconds

Codex Plugin

Install or verify the Codex CLI first:

command -v codex >/dev/null 2>&1 || npm install -g @openai/codex
codex --version

Then add the marketplace and install the plugin:

codex plugin marketplace add changchangidea-oss/SkillRadar --ref v0.5.0 && codex plugin add skillradar@skillradar

If your shell still says codex: command not found, restart the terminal and make sure your global npm binary directory is on PATH before retrying the plugin command.

Start a fresh Codex thread and run:

$skill-router
Find the best skills for a Next.js AI dashboard with tool calling and shadcn/ui.

A successful route should give you a small Top-3 result with auditable fields such as:

The installed plugin is offline-first and registry-first for explicit routing. Normal Top-3 routing does not require cloning this repository or fetching GitHub Raw.

Standard Agent Skill / skills.sh ecosystem

npx skills add changchangidea-oss/SkillRadar --skill skillradar

The standard Skill is intentionally read-first: discovery does not authorize third-party execution.

Local registry UI

git clone https://github.com/changchangidea-oss/SkillRadar.git
cd SkillRadar
npm run validate
npm run benchmark:router
npm run serve

Open http://localhost:4173.

Tried it? Tell us what happened

Real usage is more useful than synthetic demos.

Please remove tokens, credentials, private source code, and other sensitive data before posting.

Why SkillRadar exists

Installing hundreds of Skills is the wrong optimization. It increases context pressure, makes provenance harder to track, and turns task routing into guesswork.

SkillRadar takes the opposite approach:

What makes it different

Safety-gated discovery

Every discovered candidate passes through parsing and static security analysis. D/Blocked candidates remain audit-only and cannot enter the bundled routing shard.

Technology-specific evidence

Named technologies and services should be supported by specific evidence. Generic words such as workflow, integration, or data are not enough to justify a recommendation for a named tool or framework.

If the registry lacks a relevant capability, SkillRadar can expose that gap instead of filling Top-3 with unrelated Skills.

Offline-first explicit routing

The Codex plugin ships with a complete safety-gated core + design + general registry snapshot. Explicit routing can operate from the bundled registry without executing candidate repositories or depending on live GitHub discovery.

Auditable ranking

A route exposes relevance, SkillRadar score, security, provenance, reason, and match details so a recommendation can be inspected instead of treated as a black box.

Discovery coverage

SkillRadar combines the 12-field Design Radar with a General Agent Skills Radar across 10 domains:

AI Agents · Frontend · Backend & API · Data & Database · Testing & Quality · DevOps & Cloud · Security · Mobile · Automation & Integrations · Docs & Research.

General discovery combines multiple channels rather than relying on one repository query:

Candidates record discovery channels, coverage, domain evidence, quality, maintenance, popularity, security findings, and provenance.

Operational coverage is written to data/general-radar-latest.json; the auditable candidate pool is data/general-radar-registry.json.

Matching v2.1

Raw substring matching is not enough. Matching v2.1:

Project context is deliberately narrow: dependency names, common config filenames, and framework directories may be read. Source-file contents, environment-variable values, credentials, and candidate third-party scripts are not used for project-context routing.

If a C-grade Skill ranks first and an A/B candidate is within five match-score points, SkillRadar surfaces a safer-alternative advisory.

Router Quality Benchmark

The repository includes a golden benchmark so ranking changes have a measurable contract instead of relying on subjective spot checks.

The v0.5 baseline recorded:

The multi-capability AI Dashboard case is intentionally strict: the Top-3 must include nextjs, ai-sdk, and shadcn, proving that the reranker covers distinct explicit task facets instead of filling slots with generic near-matches.

Benchmark inputs live in data/router-benchmark.json; the latest auditable result is committed to data/router-benchmark-latest.json. CI and the release workflow enforce the benchmark. Weight changes remain code-reviewed and benchmark-gated.

Skill Budget Doctor

Current Codex has a finite model-visible Skill metadata budget; crowded catalogs can create context pressure. $manage-skills uses a read-only doctor instead of generic cleanup advice.

It inventories user, project, and enabled plugin Skills, estimates catalog pressure, detects near duplicates, uses current project/task relevance as a pruning signal, and generates:

It does not edit ~/.codex/config.toml, disable Skills, uninstall plugins, or execute discovered scripts without a later explicit approval.

Architecture

flowchart LR
  GH[Public GitHub repositories] --> DR[Design Radar]
  GH --> GR[General Radar]
  DR --> S[Parse + security scan]
  GR --> S
  S -->|A / B / C| R[Classify + rank]
  S -->|D / Blocked| A[Audit-only pool]
  R --> REG[(Safety-gated registry)]
  REG --> SNAP[(Bundled core + design + general snapshot)]
  SNAP --> M[Matching v2.1]
  M --> Q[Router Quality Benchmark]
  M --> CODEX[Codex $skill-router]
  CODEX --> T[Top-3 task match]
  CODEX --> B[Skill Budget Doctor]

Safety boundary

Discovery is not execution.

The scanner looks for high-risk patterns and capabilities including destructive shell commands, pipe-to-shell installs, remote shell use, dynamic execution, secret access, networking, package installation, filesystem writes, git writes, and deploy tooling.

Grades are conservative:

This is not a formal security audit or sandbox. The goal is to make risk visible before an agent installs or runs something.

Codex Plugin

The plugin lives in packages/codex-plugin/ and includes:

A repository-level Codex marketplace lives at .agents/plugins/marketplace.json, so Codex can install directly from GitHub. The plugin filters D/Blocked candidates again at runtime as defense in depth.

Repository map

SkillRadar/
├── .agents/plugins/marketplace.json
├── .github/ISSUE_TEMPLATE/
├── skills/skillradar/SKILL.md
├── data/
│   ├── skills.json
│   ├── design-skills-*.json
│   ├── general-domains.json
│   ├── general-skills-radar.json
│   ├── general-radar-registry.json
│   ├── general-radar-latest.json
│   ├── router-benchmark.json
│   └── router-benchmark-latest.json
├── packages/codex-plugin/
│   ├── data/registry.json
│   ├── scripts/skillradar.mjs
│   ├── scripts/skill-budget.mjs
│   └── skills/
├── docs/ADOPTION.md
├── scripts/
└── .github/workflows/

Open-source operating model

The repository intentionally keeps evidence in public Git history. Daily bots commit generated Radar data and refreshed bundled snapshots; benchmark and routing-quality evidence remain inspectable; CI verifies security patterns, registry integrity, project-context boundaries, plugin-only offline routing, Router Quality Benchmark behavior, Skill Budget Doctor behavior, and public marketplace installation.

We do not manufacture Stars, Forks, installs, contributor activity, testimonials, or feedback. See docs/ADOPTION.md for the evidence rules used by the project.

Public pages

Contributing

Code contributions and usage reports are both useful. See CONTRIBUTING.md.

Useful contributions include new public Skill sources, safety rules/fixtures, domain taxonomy improvements, ranking improvements, benchmark cases, OS compatibility tests, UI/metrics improvements, install reports, and real routing feedback.

Release

See v0.5.0 release notes.

License

MIT — see LICENSE.

SkillRadar (changchangidea-oss/SkillRadar)

Searching Database…

Что это?SkillRadar — открытая инфраструктура поиска, безопасности, ранжирования и маршрутизации для Agent Skills и Codex: дайте ей задачу по коду, и она вернёт компактный, проверенный на безопасность и подтверждённый данными набор Top-3 релевантных навыков, вместо того чтобы заставлять вас устанавливать целый каталог навыков.
Это плагин для Codex или отдельный инструмент?Он поставляется главным образом как плагин для Codex с четырьмя командами (skill-router, find-skill, inspect-skill, manage-skills), но под капотом это полноценный движок поиска и ранжирования со собственными встроенными данными реестра и бенчмарком маршрутизатора, поверх которого и работает плагин.
Как запустить SkillRadar в Codex?Сначала установите или проверьте Codex CLI, затем добавьте маркетплейс SkillRadar, установите плагин и запустите новую сессию Codex для выполнения задачи; удачная маршрутизация возвращает результат Top-3 с проверяемыми полями вроде matchscore, skillradarscore и security.
Нужно ли что-то ещё, кроме Codex CLI?Нужен только Codex CLI, а в PATH — каталог глобальных бинарников npm; установленный плагин работает офлайн и сначала смотрит в реестр, поэтому обычная маршрутизация Top-3 не требует клонировать репозиторий или обращаться к GitHub Raw.
Он действительно запускает найденные навыки или полностью их проверяет?Нет — поиск по заявлению не исполняет код, поэтому он не станет автоматически запускать недоверенный сторонний код, а его статическая оценка риска (от A до D/Blocked), как сказано, не является формальным аудитом безопасности или песочницей, а лишь способом показать риск до установки или запуска.
Что такое Skill Budget Doctor?Это команда manage-skills: аудитор в режиме только чтения, который составляет опись пользовательских, проектных и плагинных навыков, оценивает давление на контекст от каталога, находит почти дубликаты и предлагает фрагменты конфига для отключения лишних — сам он ничего не правит и ничего не отключает.
Чем подбор SkillRadar умнее простого поиска по ключевым словам?Matching v2.1 распознаёт понятия и фразы, избегает ошибок с короткими токенами вроде того, что ai совпадает с tailwind, по-разному взвешивает identity/tags/domains/summary и дополняюще переранжирует Top 3, чтобы результаты покрывали разные грани задачи, а не были почти дубликатами.
Есть ли доказательства, что изменения ранжирования не ломают результаты?Да, в репозитории есть Router Quality Benchmark с эталонными случаями маршрутизации; базовая версия v0.5 прошла 7/7 случаев с нулём результатов D/Blocked в Top-3 и средней оценкой совпадения Top-1 85.1, а CI проверяет этот бенчмарк при каждом изменении.
Почему автор сделал это, вместо того чтобы просто установить много навыков?Установка сотен навыков усиливает давление на контекст, затрудняет отслеживание происхождения и превращает маршрутизацию задач в угадывание, поэтому SkillRadar держит поиск широким, а навыки, реально загружаемые в контекст агента, — компактными и подтверждёнными данными.
Size
8.8 MB
Stars
190
Age
1mo
Commits · 90 Days