autoskill
von K-Dense-AIautoskill analysiert lokale Screenpipe-Aktivität, um wiederkehrende Forschungs-Workflows zu erkennen, sie mit vorhandenen scientific-agent-skills abzugleichen und neue Skills oder Kompositionsrezepte zu entwerfen. Es ist für Skill Authoring gedacht und setzt einen laufenden screenpipe-Daemon auf Port 3030 voraus; an das Modell werden dabei nur redigierte Zusammenfassungen gesendet. Verwenden Sie autoskill, wenn Sie evidenzbasierte Skill-Ideen aus realer Nutzung statt generisches Brainstorming wollen.
Dieser Skill erreicht 78/100 und ist damit ein solider Kandidat für das Verzeichnis: Er hat einen klaren Auslöser, einen realen Workflow und genug operative Details, damit Nutzer vor der Installation einschätzen können, ob er passt. Für Verzeichnisnutzer wirkt er nützlich, wenn sie einen Agenten wollen, der lokale Bildschirmausnutzung über screenpipe analysiert und auf Basis wiederkehrender Arbeitsmuster neue scientific-agent-skills oder Kompositionsrezepte vorschlägt.
- Expliziter Auslöser und klarer Umfang: Er ist gedacht für Fälle, in denen der Nutzer aktuelle Arbeit analysieren und auf Basis beobachteter Workflows Skill-Vorschläge erhalten möchte.
- Operativ klares Abhängigkeitsmodell: Er benötigt einen laufenden lokalen screenpipe-Daemon auf Port 3030 und kündigt an, sich andernfalls zu verweigern.
- Gute Agenten-Umsetzbarkeit: Beschrieben wird eine lokale Erkennung mit redigierten Cluster-Zusammenfassungen für das LLM, also ein konkreter Prozess statt eines generischen Prompts.
- Die Einführung hängt von lokaler Infrastruktur ab: Nutzer müssen screenpipe bereits ausführen und eines der unterstützten LLM-Backends oder API-Keys bereitstellen.
- Die Evidenz im Repository zeigt keine Support-Dateien oder einen Installationsbefehl, daher können Einrichtung und Nutzung trotz der detaillierten SKILL.md noch etwas manuelle Interpretation erfordern.
Überblick über den autoskill Skill
Was autoskill macht
autoskill analysiert deine jüngste Bildschirmaktivität über Screenpipe, erkennt wiederkehrende Recherche-Workflows und verwandelt diese Muster in neue Skills oder Composition Recipes. Der autoskill Skill ist für Skill Authoring gedacht, nicht für allgemeines Notieren: Er richtet sich an Nutzer, die aus ihrem eigenen Verhalten wiederverwendbare Workflows ableiten und als installierbare Skills festhalten wollen.
Für wen er gedacht ist
Nutze autoskill, wenn du bereits ein lokales Screenpipe-Setup hast und verstehen willst, welche Tätigkeiten du tatsächlich oft genug ausführst, dass sich daraus ein Skill lohnt. Besonders nützlich ist er für Power-User, Forschende und Skill-Maintainer, die evidenzbasierte Skill-Ideen statt Gedächtnis-basierter Brainstorms suchen.
Was ihn unterscheidet
Anders als ein generischer Prompt ist autoskill auf Live-Telemetrie von screenpipe angewiesen und bricht ab, wenn dieser Daemon nicht verfügbar ist. Die Installationsentscheidung für autoskill ist damit klar: Wenn du Workflow-Mining aus echtem Nutzungsverhalten willst, passt er; wenn du einen eigenständigen Schreibassistenten suchst, eher nicht. Sein Hauptnutzen liegt in Mustererkennung und Skill-Matching, wobei nur redigierte Zusammenfassungen an das Modell weitergegeben werden.
So verwendest du den autoskill Skill
Installations- und Laufzeitvoraussetzungen
Installiere autoskill mit:
npx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills --skill autoskill
Bevor du autoskill verwendest, prüfe, ob screenpipe lokal auf Port 3030 läuft und ob dein gewähltes LLM-Backend eingerichtet ist. Der Skill erwartet authentifizierten Zugriff auf http://localhost:3030 sowie auf einen LLM-Endpunkt wie http://localhost:1234/v1, https://api.anthropic.com oder ein BYOK Foundry Gateway.
Mit dem richtigen Input starten
Der beste autoskill Prompt ist konkret darin, welchen Zeitraum, welchen Workflow oder welches Ergebnis du analysieren lassen willst. Starker Input klingt etwa so: „Analysiere meine Bildschirmaktivität der letzten 7 Tage und identifiziere wiederkehrende Recherche-Workflows, die zu neuen scientific-agent-skills werden könnten.“ Schwacher Input wie „schlag mir ein paar Skills vor“ lässt zu viel Raum für oberflächliche Treffer.
Bester Workflow für die Analyse
Lies zuerst SKILL.md und prüfe danach README.md, AGENTS.md, metadata.json sowie vorhandene Ordner wie rules/, resources/, references/ oder scripts/. In diesem Repository ist SKILL.md die maßgebliche Quelle; der praktische Weg mit autoskill besteht daher darin, die Voraussetzungen zu verifizieren, dann eine kurze Analyseanfrage zu stellen und anschließend den vorgeschlagenen Skill oder das Composition Recipe auf Passung zu prüfen, bevor du es übernimmst.
Was du für bessere Ergebnisse liefern solltest
Gib autoskill den Entscheidungskontext, den es nicht ableiten kann: dein Zielgebiet, die Werkzeuge, die du verwendest, den zu prüfenden Zeitraum und die Frage, ob du einen neuen Skill oder eine Kette bestehender Skills willst. Wenn du nur Muster aus einem einzelnen Projekt möchtest, sag das ausdrücklich; wenn du breiteres Verhaltens-Mining willst, ebenso. Je präziser deine Grenzen, desto besser das Skill-Matching und desto geringer die Wahrscheinlichkeit generischer Empfehlungen.
autoskill Skill FAQ
Brauche ich Screenpipe, um autoskill zu nutzen?
Ja. autoskill hat keine alternative Datenquelle und ist auf den lokalen screenpipe-Daemon angewiesen. Wenn Screenpipe nicht erreichbar ist, sollte der Skill abbrechen, statt zu raten.
Ist autoskill für Einsteiger geeignet?
Er ist für Einsteiger nutzbar, die Tools installieren und ein Workflow-Ziel beschreiben können, am wertvollsten ist er aber, wenn du bereits weißt, welche Art wiederverwendbares Verhalten du extrahieren willst. Wenn du noch die Grundlagen von Prompts erkundest, ist ein einfacherer Prompt oft leichter als eine autoskill-Installation.
Worin unterscheidet sich das von einem normalen Prompt?
Ein normaler Prompt bittet ein LLM, Ideen nur aus Text zu erfinden. autoskill ist ein Tool zur Workflow-Entdeckung: Es untersucht echte Bildschirmaktivität, clustert wiederkehrende Aktionen und ordnet sie bestehenden Skill-Mustern zu, bevor es etwas Neues entwirft.
Wann sollte ich autoskill nicht verwenden?
Verwende autoskill nicht, wenn du Offline-Nutzung ohne Screenpipe willst, wenn es dir unangenehm ist, ein Modell mit lokalen Aktivitätszusammenfassungen zu verbinden, oder wenn du eine einmalige Antwort statt einer wiederholten Workflow-Analyse brauchst.
So verbesserst du den autoskill Skill
Gib engere, messbare Ziele vor
Der schnellste Weg zu besseren autoskill Ergebnissen ist, den Suchraum einzugrenzen. Bitte jeweils nur um eine Kategorie, etwa Literature Review, Source Triage, Citation Cleanup oder Drafting. Zu breite Anfragen erzeugen oft vage Muster, die sich nur schwer in einen nützlichen Skill überführen lassen.
Nutze die erste Ausgabe als Filter
Betrachte den ersten autoskill-Durchlauf als Kandidatengenerierung, nicht als endgültige Wahrheit. Prüfe, ob der vorgeschlagene Skill tatsächlich wiederholt auftritt, ob er Zeit spart und ob er zu deiner Umgebung passt. Wenn nicht, starte mit einem engeren Zeitfenster, einem anderen Projekt oder einer strengeren Definition von „wiederholt“ erneut.
Achte auf typische Fehlerbilder
Der häufigste Fehler ist Überverallgemeinerung: Einige nicht zusammenhängende Aktionen werden zu einem erfundenen „Workflow“ zusammengezogen. Ein anderes Problem ist ein zu ungenau beschriebenes Zielergebnis, wodurch Skill-Ideen entstehen, die sich schwer installieren oder wiederverwenden lassen. Wenn das passiert, ergänze Beispiele dafür, wie Erfolg aussieht und was ausgeschlossen werden soll.
Optimiere den Prompt, nicht nur die Daten
Für autoskill im Kontext von Skill Authoring ist die nützlichste Anschlussfrage, wie der resultierende Skill verpackt werden soll: als eigenständiger Skill, als Composition Recipe oder als Skill, der bestehende scientific-agent-skills verkettet. Diese eine Anweisung verändert die Form der Ausgabe stärker als jede Bitte um „bessere Vorschläge“.