我做了一个仓库到Agent上下文的编译器 repo2skill

最近发布了一个自己长期打磨的项目，repo2skill。

解决的问题很具体：你拿到一个陌生 GitHub 仓库，Coding Agent 不知道从哪看起、该跑什么命令、哪些测试可信、哪些目录不能乱改。repo2skill 做的事就是把陌生仓库编译成 Agent 可以直接消费的 onboarding 上下文。

一条命令：

npx repo2skill https://github.com/owner/repo

输出六份产物：repo2skill.json、project-map.md、AGENTS.md、SKILL.md、quickstart.windows.md / macos.md / linux.md，外加一份可视化 HTML 报告。

核心设计原则：

  • 证据优先 — 包管理器、scripts、入口点、环境变量全部从配置文件提取，不靠 LLM 脑补
  • 置信度分级 — 每一条结论绑定来源文件和置信度（高/中/低），低置信度默认隐藏
  • 同源输出 — 所有文件从同一个 repo2skill.json 导出，不会各说各话
  • 四层架构 — 采集层 → 静态分析层 → 推断压缩层 → 模板导出层

第一版聚焦 Node.js / TypeScript 公开仓库。已经是可用的 npm 包，支持 OpenAI / DeepSeek 等兼容 API。

仓库地址：https://github.com/haodehaode378/repo2skill

如果你的 Agent 经常在陌生仓库里迷路，试试丢给它一份 repo2skill 生成的上下文。欢迎拿你的仓库来压测。