autoskill — Khai phá skill từ thói quen làm việc của bạn

Phân tích dữ liệu screenpipe cục bộ để phát hiện các quy trình nghiên cứu bạn lặp lại, rồi soạn thảo skill mới hoặc công thức kết hợp các skill có sẵn.

Tự động hóaNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Chức năng chính

autoskill đọc lịch sử màn hình do daemon screenpipe chạy cục bộ ghi lại, và biến các thói quen làm việc lặp lại thành đề xuất skill.

Fetch: gọi HTTP API của screenpipe tại localhost:3030 cho khoảng thời gian bạn chỉ định.
Redact: xóa email, API key, bearer token, số điện thoại bằng regex (lớp phòng vệ bổ sung).
Cluster: chia phiên theo khoảng nghỉ (mặc định 10 phút) và nhóm các phiên có chữ ký ứng dụng giống nhau.
Match: so sánh từng cụm với 135 skill sẵn có bằng embedding cục bộ (sentence-transformers).
Synthesize: LLM phân loại reuse / compose / novel và viết bản nháp SKILL.md.

Kết quả nằm trong ~/.autoskill/proposed/<timestamp>/ gồm report.md, new-skills/, composition-recipes/; sau khi bạn xem lại, dùng lệnh promote để đưa vào thư mục skill thật. Backend mặc định là LM Studio cục bộ nên dữ liệu không rời máy.

Phù hợp với ai

Nhà nghiên cứu lặp lại cùng một chuỗi thao tác (tìm tài liệu, dọn dữ liệu, làm slide) và muốn tìm điểm nên tự động hóa.
Người viết skill cần căn cứ thực tế để ưu tiên xây skill nào trước.
Người quan tâm quyền riêng tư, muốn mọi phân tích chạy hoàn toàn trên máy bằng LLM cục bộ.

Ví dụ sử dụng

"Phân tích 4 giờ làm việc vừa qua và đề xuất skill mới" → chạy run --start ... --end ..., đọc report.md và nhận bản nháp zotero-pubmed-helper cho chuỗi Zotero → PubMed → ghi chú.
Dùng --dry-run để chỉ tạo plan.md, kiểm tra trước timeline sẽ được phân tích mà chưa gọi LLM.
Nếu cụm hành vi trùng khớp với literature-review + citation-management, bạn nhận một composition recipe mỏng gọi hai skill đó theo thứ tự để tái sử dụng ngay.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)

Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.

↓ Tải ZIP

Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/autoskill từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/autoskill/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone --depth 1 https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sas && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sas/skills/autoskill ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

Tải mã nguồn: git clone --depth 1 https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
Sao chép skill: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/autoskill ~/.claude/skills/
Cài và chạy daemon screenpipe (bản release hoặc build từ nguồn). Trên macOS phải cấp quyền Screen Recording, rồi chạy screenpipe record --disable-audio --use-pii-removal.
Xuất token xác thực: export SCREENPIPE_TOKEN=$(screenpipe auth token)
Cài phụ thuộc Python: pipenv install httpx pyyaml sentence-transformers (lần đầu sẽ tải mô hình embedding ~80 MB).
Với backend cục bộ mặc định, cài LM Studio và nạp mô hình: lms load gemma-4-31b-it --context-length 131072 --gpu max -y
Copy deny-list từ references/screenpipe-config.yaml vào cấu hình screenpipe để loại trừ ứng dụng nhạy cảm (mật khẩu, chat, ngân hàng).
Kiểm tra trước: python scripts/autoskill.py doctor --config config.yaml --skills-dir ../
Trong Claude Code, yêu cầu "phân tích công việc hôm qua và đề xuất skill", xem lại bản nháp rồi dùng promote để chính thức thêm skill.

Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT