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config-skills配置技巧

Agent Skill

config-skills 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

792

周安装

33

GitHub Stars

821

下载量

264
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:config-skills(配置技巧)
来源仓库:https://github.com/llama-farm/llamafarm
仓库路径:skills/config-skills
安装命令:
npx skills add https://github.com/llama-farm/llamafarm --skill config-skills
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/llama-farm/llamafarm --skill config-skills

简介

config-skills 管理 LlamaFarm 模块的配置加载、验证和类型生成。

  • 适用于 YAML/TOML/JSON 配置的多格式支持和 schema 编译。
  • 自动生成 Python 类型并集成自定义校验器。
  • 安装前请确认权限范围、维护状态及是否会修改项目结构。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Config Skills for LlamaFarm

Specialized patterns and best practices for the LlamaFarm configuration module (config/).

Module Overview

The config module provides YAML/TOML/JSON configuration loading with JSONSchema validation:

FilePurpose
datamodel.pyGenerated Pydantic v2 models from JSONSchema
schema.yamlSource JSONSchema with $ref references
compile_schema.pyDereferences $ref to create schema.deref.yaml
generate_types.pyGenerates Python types via datamodel-codegen
validators.pyCustom validators beyond JSONSchema capabilities
helpers/loader.pyConfig loading, saving, and format detection
helpers/generator.pyTemplate-based config generation

Links to Shared Skills

This module follows Python conventions from the shared skills:

TopicLinkKey Relevance
Patternspython-skills/patterns.mdPydantic v2, dataclasses
Typingpython-skills/typing.mdType hints, constrained types
Testingpython-skills/testing.mdPytest fixtures, temp files
Errorspython-skills/error-handling.mdCustom exceptions
Securitypython-skills/security.mdPath traversal prevention

Framework-Specific Checklists

ChecklistDescription
pydantic.mdPydantic v2 configuration patterns, nested models, constraints
jsonschema.mdJSONSchema generation, dereferencing, validation

Tech Stack

  • Python: 3.11+
  • Pydantic: v2 with ConfigDict, Field, constrained types
  • JSONSchema: Draft-07 with $ref dereferencing via jsonref
  • YAML: ruamel.yaml for comment-preserving read/write
  • Code Generation: datamodel-codegen for schema-to-Pydantic

Key Patterns

Generated Pydantic Models

The datamodel.py file is auto-generated from JSONSchema:

# Generated by datamodel-codegen from schema.deref.yaml
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, conint, constr

class Database(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="forbid")
    name: constr(pattern=r"^[a-z][a-z0-9_]*$", min_length=1, max_length=50)
    type: Type
    config: dict[str, Any] | None = Field(None, description="Database-specific configuration")

Custom Validators for Cross-Field Constraints

JSONSchema draft-07 cannot express all constraints. Custom validators extend validation:

def validate_llamafarm_config(config_dict: dict[str, Any]) -> None:
    """Validate constraints beyond JSONSchema (uniqueness, references)."""
    # Check for duplicate prompt names
    prompt_names = [p.get("name") for p in config_dict.get("prompts", [])]
    duplicates = [name for name in prompt_names if prompt_names.count(name) > 1]
    if duplicates:
        raise ValueError(f"Duplicate prompt set names: {', '.join(set(duplicates))}")

Comment-Preserving YAML with ruamel.yaml

Configuration files preserve user comments when modified:

from ruamel.yaml import YAML
from ruamel.yaml.comments import CommentedMap

def _get_ruamel_yaml() -> YAML:
    yaml_instance = YAML()
    yaml_instance.preserve_quotes = True
    yaml_instance.indent(mapping=2, sequence=4, offset=2)
    return yaml_instance

Directory Structure

config/
├── pyproject.toml       # UV-managed dependencies
├── schema.yaml          # Source JSONSchema with $ref
├── schema.deref.yaml    # Dereferenced schema (generated)
├── datamodel.py         # Pydantic models (generated)
├── compile_schema.py    # Schema compilation script
├── generate_types.py    # Type generation script
├── validators.py        # Custom validation beyond JSONSchema
├── validate_config.py   # CLI validation wrapper
├── __init__.py          # Public API exports
├── helpers/
│   ├── loader.py        # Config loading/saving
│   └── generator.py     # Template-based generation
├── templates/
│   └── default.yaml     # Default config template
└── tests/
    ├── conftest.py      # Shared fixtures
    └── test_*.py        # Test modules

Workflow: Schema Changes

When modifying the configuration schema:

  1. Edit schema.yaml (or referenced schemas like ../rag/schema.yaml)
  2. Run nx run generate-types to compile and generate types
  3. Update validators.py if new cross-field constraints are needed
  4. Test with uv run pytest config/tests/

Common Commands

# Generate types from schema
nx run generate-types

# Validate a config file
uv run python config/validate_config.py path/to/llamafarm.yaml --verbose

# Run tests
uv run pytest config/tests/ -v

# Lint and format
ruff check config/ --fix
ruff format config/

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenCode

31.27%
按下载量换算83

Claude Code

23.51%
按下载量换算62

Cursor

18.9%
按下载量换算50

Codex

11.26%
按下载量换算30

windsurf

6.92%
按下载量换算18

trae

3.8%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

来源信息

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