# oneskills

**Repository Path**: onescience-ai/oneskills

## Basic Information

- **Project Name**: oneskills
- **Description**: OneSkills 是基于 OneScience 构建的一个开源知识与 Skills（能力）库，旨在为智能体（Agents）开发提供可复用、可组合、可扩展的能力模块，优化多种智能体AI4S领域代码生成效果。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 4
- **Created**: 2026-04-26
- **Last Updated**: 2026-05-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# <div align="center">OneSkills</div>

<p align="center">
  A skills library for AI-native scientific research built around <strong>OneScience</strong>.
</p>

<p align="center">
  Reusable skills for <strong>workflow orchestration</strong>, <strong>coding</strong>, <strong>runtime submission</strong>, and <strong>environment setup</strong>.
</p>

<p align="center">
  Works with <strong>Claude Code</strong>, <strong>Codex CLI</strong>, <strong>Trae</strong>, and other skill-based agents through optional integration adapters.
</p>

---

## What is OneSkills?

`OneSkills` 是面向 AI4S（AI for Science）场景的通用技能仓库。

它把科研开发中的工作流理解、角色协作、代码生成、远程安装与运行经验，整理成可复用的 `SKILL.md` 能力模块，供不同智能体消费。

仓库核心是：

- `skills/`：通用技能
- `references/`：通用参考资料
- `integrations/`：可选的智能体适配层

公开版本信息：

- 根目录 `VERSION`：当前发布版本号
- `skills/VERSION`：技能包版本号
- `RELEASE_NOTES.md`：本次对外发布说明

## Core Pipeline

推荐主链：

```text
onescience-workflow -> onescience-role -> onescience-skill -> onescience-coder -> onescience-runtime
                                                           -> onescience-installer
```

其中：

- `onescience-workflow`：理解用户真实科研任务
- `onescience-role`：做角色协作拆分
- `onescience-skill`：选择最小执行链
- `onescience-coder`：负责代码实现与工程改造
- `onescience-runtime`：负责统一运行闭环，内部包含 `discover / preflight / execute / diagnose`
- `onescience-installer`：负责环境安装与修复，内部包含 `discover / precheck / install / verify`

统一入口约定：

- 用户说“使用 / 启动 / 打开 / 进入 onescience”或“使用 / 启动 / 打开 / 进入 oneskills”时，默认进入 `onescience-workflow`，先询问具体科研目标，不直接拉起完整执行链。
- 用户明确点名具体 skill，例如 `onescience-coder`、`onescience-runtime`、`onescience-installer` 时，优先使用对应 skill 完成工作。

## Runtime Model

当前公开架构中，运行链路由 `onescience-runtime` 统一处理，并按 3 层理解：

1. 路由层
   - `execution_mode / access_mode / execution_channel`
   - 先判断走 `local`、`ssh_slurm` 还是 `scnet_mcp`
2. Backend 层
   - `backend_id`
   - 在 `remote_slurm` 链路下，根据 `hardware_profile` 与 selector 命中具体 backend
3. Profile 层
   - `runtime_profile_ref / install_profile_ref`
   - 绑定运行模板、日志策略，以及回退 installer 时的安装 profile

当前关键边界：

- `onescience-runtime` 是唯一公开运行入口
- `onescience-installer` 是唯一公开安装/修复入口
- `onescience-runtime` 内部固定为 `discover -> preflight -> execute -> diagnose`
- `onescience-installer` 内部固定为 `discover -> precheck -> install -> verify`
- `install_profile_ref` 不等于 installer backend 名称

当前稳定 runtime backend：

- `slurm_dcu`
- `slurm_gpu`
- `slurm_gpu_multinode_torchrun`
- `slurm_cpu`

当前公开远程通道：

- `ssh_slurm`：`remote_slurm + ssh`
- `scnet_mcp`：`remote_direct + cloud_api`

统一入口约定：

- 用户说“使用 / 启动 / 打开 / 进入 onescience”或“使用 / 启动 / 打开 / 进入 oneskills”时，默认进入 `onescience-workflow`，先询问具体科研目标，不直接拉起完整执行链。
- 用户明确点名具体 skill，例如 `onescience-coder`、`onescience-runtime`、`onescience-installer` 时，优先使用对应 skill 完成工作。

## Included Skills

- `onescience-workflow`
- `onescience-role`
- `onescience-skill`
- `onescience-coder`
- `onescience-runtime`
- `onescience-installer`

## Supported Requests

当前 `oneskills` 可以直接支持以下用户需求：

- 科研任务梳理：理解“我要接入数据 / 改模型 / 跑远程 / 做评估”这类真实科研目标
- 工作流与角色拆解：判断当前任务该由谁推进、角色如何交接、下一步进入哪条执行链
- OneScience 代码实现：完成 DataPipe、模型、组件、配置与入口脚本相关实现或改造
- 远程环境感知：由 `onescience-runtime` / `onescience-installer` 内部完成环境识别、预检与约束归一化
- 远程运行提交：统一由 `onescience-runtime` 处理；`ssh_slurm` 链路基于 `onescience.json`、模板和 backend/profile registry 确定运行 backend 与 profile，`scnet_mcp` 链路通过本地已接入的 SCnet MCP 上传脚本、提交任务、轮询状态并下载日志；若本地未安装该服务，则 `scnet_mcp` 通道不可用
- 测试与排障：由 `onescience-runtime` 的 diagnose 阶段识别模型测试、Earth DataPipe 测试或完整训练 / 推理流程测试路径
- 环境安装：在远程 DCU / GPU 环境安装、修复并验证 `OneScience`
- 自定义领域扩展：指导用户补充领域画像、角色协作、模板资产或新增稳定执行能力

更直观地说，用户可以直接提出这类问题：

- “使用 oneskills”
- “启动 onescience”
- “帮我把这个科研任务拆成正确的技能链”
- “帮我接入某个数据集 / 改某个模型 / 补配置”
- “帮我识别远程环境并准备运行”
- “帮我提交到远端跑起来”
- “帮我把这段代码提交到 SCnet 跑一下”
- “帮我判断该怎么测、为什么失败”
- “帮我在 DCU 或 GPU 环境安装 OneScience”

## Install

推荐使用统一安装器：

```bash
python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project
```

支持的目标包括：

- `codex`
- `claude`
- `trae`
- `opencode`
- `generic`（需额外提供 `--skills-dir`）

常用方式：

```bash
python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project
python3 install/install_oneskills.py --agent claude --project /your/project
python3 install/install_oneskills.py --agent trae --project /your/project
```

开发期如果希望技能目录始终跟随当前仓库更新，可使用软链接模式：

```bash
python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project --mode symlink
```

如果还要把运行资产一并装到项目根目录：

```bash
python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project --profile runtime
```

默认是 `basic` 档位，只安装 `skills / references / integrations`。
如果项目要实际提交远程任务，改用 `--profile runtime`。
如果目标是 `codex`，安装器还会自动补一层 `~/.codex/skills/onescience-*` bridge，让安装后默认可被当前 Codex 发现。

卸载：

```bash
python3 install/install_oneskills.py --agent codex --project /your/project --uninstall
```

更多参数见：

- `install/README.md`
- `install/install_oneskills.py`
- `docs/user-guides/claude_codex_plugin_install.md`

跨平台建议：

- `macOS / Linux`：可使用 `copy` 或 `symlink`
- `Windows`：建议使用默认 `copy`；若显式传入 `--mode symlink`，安装器会自动降级为 `copy`

常见问题见：

- `install/README.md`

### Manual fallback

如果你不想使用安装器，也可以手动复制。

### Codex CLI

```bash
git clone https://github.com/onescience-ai/oneskills.git
mkdir -p /your/project/.codex/oneskills/skills
mkdir -p /your/project/.codex/oneskills/references
mkdir -p /your/project/.codex/oneskills/integrations/codex
cp -r oneskills/skills/* /your/project/.codex/oneskills/skills/
cp -r oneskills/references/* /your/project/.codex/oneskills/references/
cp oneskills/integrations/generic-agent.md /your/project/.codex/oneskills/integrations/generic-agent.md
cp oneskills/integrations/codex/README.md /your/project/.codex/oneskills/integrations/codex/README.md
```

如果你是手动安装到 `codex`，还需要自己补一层 `~/.codex/skills/onescience-*` bridge；因此更建议直接使用安装器。

### Claude Code

推荐使用 Claude Code 插件安装：

```text
/plugin marketplace add https://github.com/onescience-ai/oneskills
/plugin install oneskills@oneskills
```

安装后重启 Claude Code，或在支持的版本中执行 `/reload-plugins`。

本地开发调试时，也可以 clone 后把仓库根目录作为 marketplace：

```bash
git clone https://github.com/onescience-ai/oneskills.git
```

```text
/plugin marketplace add ./oneskills
/plugin install oneskills@oneskills
```

### Trae

```bash
git clone https://github.com/onescience-ai/oneskills.git
mkdir -p /your/project/.trae/oneskills/skills
mkdir -p /your/project/.trae/oneskills/references
cp -r oneskills/skills/* /your/project/.trae/oneskills/skills/
cp -r oneskills/references/* /your/project/.trae/oneskills/references/
```

### Other agents

你也可以使用 generic 模式安装到任意技能目录：

```bash
python3 install/install_oneskills.py --agent generic --project /your/project --skills-dir .agent/oneskills/skills
```

## Custom Skills

如果你想在不破坏当前产品分层的前提下扩展自定义技能，建议先阅读：

- `docs/user-guides/extend_domain_experience.md`
- `docs/open-source/custom_skill_contribution.md`

推荐原则：

- 优先扩展现有分层
- 优先补领域画像与模板资产
- 只有新增稳定执行能力时，才新增新的 skill

## Optional Integrations

- `integrations/generic-agent.md`
- `integrations/codex/README.md`
- `integrations/claude/`
- `integrations/opencode/README.md`
- `.claude-plugin/`：Claude Code 插件元数据与 marketplace 示例
- `.codex/INSTALL.md`：Codex 原生 skills 发现安装方式

Claude Code 推荐执行 `/plugin marketplace add https://github.com/onescience-ai/oneskills`。本地测试时执行 `/plugin marketplace add ./oneskills`，不要添加 `./oneskills/.claude-plugin`。这样 marketplace 中的 `source: "./"` 才会指向仓库根目录，并安装完整的 `skills/` 目录。

## Contribution Notes

本仓库公开通用技能、公开参考资料与用户可用文档。

如果你想了解如何在本仓库里扩展自定义技能，优先阅读：

- `docs/open-source/custom_skill_contribution.md`

## Project Governance

- `LICENSE`
- `CONTRIBUTING.md`
- `SECURITY.md`