AlphaMoatによると、2026-10時点でSkill 创建与迭代工具，从零创建 Skill、修改现有 Skill、运行评估测试性能。のダウンロード数は5,971、スター数は13で、累計ダウンロード数で今回のランキング対象AIスキル10,914件中4,833位、AIエージェントでは1,632件中656位です。
一覧の初期表示は累計ダウンロード数順で、スター数順にも並べ替えできます。詳細ページの順位は累計ダウンロード数で計算しています。
| プラットフォーム | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|
| SkillHub ↗ | 5971 | 13 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
Skill 创建与迭代工具。从零创建 Skill、修改现有 Skill、运行评估测试性能。 支持 eval 评估体系、描述优化、三对话分离架构。 **触发场景**（满足任一即触发）： 1. 用户说"创建 Skill"、"新建 Skill"、"create skill" 2. 用户说"修改 Skill"、"改进 Skill"、"优化 Skill" 3. 用户说"测试 Skill"、"评估 Skill"、"跑 eval" 4. 用户说"从零开始做一个 Skill" 5. 用户提到 trigger_terms、description 优化 6. 用户想从对话/工作流中提取可复用的 Skill **识别信号**： - "创建/新建/写一个 Skill" - "改进/优化/修改这个 Skill" - "评估/测试/跑 eval" - "把这段流程变成 Skill" - "从文档/网站/GitHub 生成 Skill"（用 skill-seekers） - "触发不准确"、"description 要优化" **不用于**： - 从文档/GitHub/PDF 自动转换 Skill → 用 skill-seekers - 安全审计 Skill → 用 skill-vetter - 质量审计 Skill → 用 skill-auditor - 批量扫描优化多个 Skill → 用 skill-evolution-engine **核心能力**： 1. 创建 Skill（需求访谈 → 写 SKILL.md → 测试 → 迭代） 2. 运行 eval 评估（with-skill vs baseline 对比） 3. Description 优化（trigger accuracy 优化循环） 4. 三对话分离架构（Planner/Generator/Evaluator）
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 5971 | — | 13 |
| 2026-09 | 2313 | — | 13 |
| 2026-08 | 1496 | +41.7% | 11 |
| 2026-07 | 1056 | +133.1% | 10 |
| 2026-06 | 453 | +54.6% | 3 |
| 2026-05 | 293 | — | 2 |
| 2026-03 | 69 | — | - |
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データ月：2026-10 · ダウンロード数とスター数は公開スキルレジストリ（ClawHub、SkillHub）から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。