Skillforge

Skillforge ist PRXs automatisierte Pipeline zur Entdeckung, Bewertung und Integration neuer Skills (Werkzeuge) aus externen Quellen. Anstatt jedes Werkzeug manuell zu konfigurieren, kann Skillforge GitHub-Repositories und die Clawhub-Registry durchsuchen, bewerten, ob ein entdeckter Skill den Bedurfnissen Ihres Agenten entspricht, und das Integrationsmanifest generieren -- alles ohne menschliches Eingreifen.

Ubersicht

Die Skillforge-Pipeline besteht aus drei Stufen:

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│   Scout      │────▶│   Evaluate   │────▶│  Integrate   │
│              │     │              │     │              │
│ Discover     │     │ Fitness      │     │ Manifest     │
│ skills from  │     │ scoring,     │     │ generation,  │
│ GitHub,      │     │ security     │     │ config       │
│ Clawhub      │     │ review       │     │ injection    │
└─────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘

Stufe	Trait	Verantwortlichkeit
Scout	Scout	Kandidaten-Skills aus konfigurierten Quellen entdecken
Evaluate	Evaluator	Jeden Kandidaten nach Eignung, Sicherheit und Kompatibilitat bewerten
Integrate	Integrator	Manifeste generieren und Skills in die Werkzeug-Registry registrieren

Architektur

Skillforge basiert auf drei asynchronen Kern-Traits: Scout (entdeckt Kandidaten, die SearchCriteria entsprechen), Evaluator (bewertet Kandidaten nach Eignung und Sicherheit) und Integrator (generiert Manifeste und registriert Skills). Jeder Trait kann mehrere Implementierungen haben, und der Pipeline-Orchestrator fuhrt sie sequenziell aus und filtert Kandidaten bei jeder Stufe.

Konfiguration

[skillforge]
enabled = true

# Automatische Entdeckung: periodisch nach neuen Skills suchen.
auto_discover = false
discover_interval_hours = 24

# Minimaler Bewertungsscore (0.0-1.0) fur die Integration eines Skills.
min_fitness_score = 0.7

# Manuelle Genehmigung vor der Integration entdeckter Skills erfordern.
require_approval = true

# Maximale Anzahl zu bewertender Skills pro Entdeckungslauf.
max_candidates = 20

Scout-Quellen

Konfigurieren Sie, wo Skillforge nach Skills sucht:

[skillforge.sources.github]
enabled = true

# Zu durchsuchende GitHub-Repositories.
# Unterstutzt Org/Benutzer-Muster und themenbasierte Entdeckung.
search_topics = ["prx-skill", "mcp-server", "ai-tool"]
search_orgs = ["openprx", "modelcontextprotocol"]

# Ratenbegrenzung fur GitHub-API-Aufrufe.
max_requests_per_hour = 30

# GitHub-Token fur hohere Ratenlimits (optional).
# token = "${GITHUB_TOKEN}"

[skillforge.sources.clawhub]
enabled = true

# Clawhub-Registry-Endpunkt.
registry_url = "https://registry.clawhub.dev"

# Zu durchsuchende Kategorien.
categories = ["tools", "integrations", "automation"]

Scout-Stufe

Der Scout entdeckt Kandidaten-Skills aus konfigurierten Quellen. Jede Quelle implementiert den Scout-Trait unterschiedlich:

GitHub-Scout

Durchsucht GitHub nach Repositories, die konfigurierten Themen, Organisationen oder Suchanfragen entsprechen. Fur jedes ubereinstimmende Repository extrahiert der Scout:

• Repository-Metadaten (Name, Beschreibung, Sterne, letztes Update)
• README-Inhalt (fur Fahigkeitsanalyse)
• Manifestdateien (prx-skill.toml, mcp.json, package.json)
• Lizenzinformationen

Clawhub-Scout

Fragt die Clawhub-Registry-API nach veroffentlichten Skills ab. Clawhub bietet strukturierte Metadaten einschliesslich:

• Skill-Name, Version und Beschreibung
• Ein-/Ausgabe-Schemas
• Abhangigkeitsanforderungen
• Kompatibilitats-Tags (PRX-Version, OS, Laufzeit)

Suchkriterien

pub struct SearchCriteria {
    /// Keywords describing the desired capability.
    pub keywords: Vec<String>,

    /// Required runtime: "native", "docker", "wasm", or "any".
    pub runtime: String,

    /// Minimum repository stars (GitHub only).
    pub min_stars: u32,

    /// Maximum age of last commit in days.
    pub max_age_days: u32,

    /// Required license types (e.g., "MIT", "Apache-2.0").
    pub licenses: Vec<String>,
}

Bewertungsstufe

Jeder Kandidat durchlauft den Evaluator, der einen Eignungsscore und eine Sicherheitsbewertung erstellt:

Bewertungskriterien

Kriterium	Gewicht	Beschreibung
Relevanz	30%	Wie gut der Skill den Suchkriterien entspricht
Qualitat	25%	Codequalitats-Signale: Tests, CI, Dokumentation
Sicherheit	25%	Lizenzkompatibilitat, Abhangigkeits-Audit, keine unsicheren Muster
Wartung	10%	Aktuelle Commits, aktive Maintainer, Issue-Antwortzeit
Kompatibilitat	10%	PRX-Versionskompatibilitat, erfullt Laufzeitanforderungen

Sicherheitsprufungen

Der Evaluator fuhrt automatisierte Sicherheitsanalysen durch: Lizenzkompatibilitats-Scanning, Abhangigkeits-Schwachstellenaudit, Erkennung gefahrlicher Code-Muster (Netzwerkaufrufe, Dateisystemzugriff, Eval) und Sandbox-Kompatibilitatsuberprufung.

Die Evaluation-Struktur enthalt den Gesamt-fitness_score (0.0-1.0), Per-Kriterium-Scores, einen security_status (safe/caution/blocked), eine menschenlesbare Zusammenfassung und eine Liste von Bedenken.

Integrationsstufe

Skills, die die Bewertungsschwelle bestehen, treten in die Integrationsstufe ein:

Manifest-Generierung

Der Integrator generiert ein Manifest, das beschreibt, wie der Skill installiert und registriert wird:

# Generiertes Manifest: ~/.local/share/openprx/skills/web-scraper/manifest.toml
[skill]
name = "web-scraper"
version = "1.2.0"
source = "github:example/web-scraper"
runtime = "docker"
fitness_score = 0.85
integrated_at = "2026-03-21T10:30:00Z"

[skill.tool]
name = "web_scrape"
description = "Scrape and extract structured data from web pages."

[skill.tool.parameters]
url = { type = "string", required = true, description = "URL to scrape" }
selector = { type = "string", required = false, description = "CSS selector" }
format = { type = "string", required = false, default = "text", description = "Output format" }

[skill.runtime]
image = "example/web-scraper:1.2.0"
network = "restricted"
timeout_secs = 30

Registrierung

Sobald das Manifest generiert ist, wird der Skill in der PRX-Werkzeug-Registry registriert. Wenn require_approval = true, wird das Manifest zur Uberprufung vorgemerkt:

# Ausstehende Skill-Integrationen auflisten
prx skillforge pending

# Einen ausstehenden Skill uberprufen
prx skillforge review web-scraper

# Integration genehmigen
prx skillforge approve web-scraper

# Integration ablehnen
prx skillforge reject web-scraper --reason "Security concerns"

CLI-Befehle

# Manuell einen Entdeckungslauf auslosen
prx skillforge discover

# Mit bestimmten Schlagwortern entdecken
prx skillforge discover --keywords "web scraping" "data extraction"

# Ein bestimmtes Repository bewerten
prx skillforge evaluate github:example/web-scraper

# Alle integrierten Skills auflisten
prx skillforge list

# Skill-Details anzeigen
prx skillforge info web-scraper

# Einen integrierten Skill entfernen
prx skillforge remove web-scraper

# Alle integrierten Skills neu bewerten (auf Updates, Sicherheitsprobleme prufen)
prx skillforge audit

Integration mit Selbstevolution

Skillforge integriert sich mit PRXs Selbstevolutions-Pipeline. Wenn der Agent eine Fahigkeitslucke identifiziert, kann er automatisch einen Entdeckungslauf auslosen -- Scouting, Bewertung und (wenn genehmigt) Integration eines passenden Skills fur den nachsten Turn.

Sicherheitshinweise

• Genehmigungs-Gates -- setzen Sie require_approval = true immer in der Produktion. Automatische Integration von nicht vertrauenswurdigem Code ist ein Sicherheitsrisiko.
• Sandbox-Durchsetzung -- integrierte Skills laufen innerhalb derselben Sandbox-Einschrankungen wie eingebaute Werkzeuge. Das Sandbox-Backend muss konfiguriert sein.
• Quellenvertrauen -- aktivieren Sie nur Scout-Quellen, denen Sie vertrauen. Offentliche GitHub-Suche kann bosartige Repositories zuruckgeben.
• Manifest-Uberprufung -- uberprufen Sie generierte Manifeste vor der Genehmigung. Prufen Sie die Einstellungen runtime, network und timeout_secs.
• Audit-Trail -- alle Skillforge-Operationen werden im Aktivitatsprotokoll fur Compliance-Uberprufung aufgezeichnet.

Verwandte Seiten

• Werkzeuge-Ubersicht
• Selbstevolutions-Pipeline
• Sicherheitsrichtlinien-Engine
• Laufzeit-Backends
• MCP-Integration