wshobson/agents：94 个插件、一个市场、七大 Agent 载体

你发现一个很棒的插件合集并装上，然后从 Claude Code 换到 Codex 用一周——合集被留在了原地。wshobson/agents 这个 40k 星的市场就是冲着这个问题来的：唯一的真源在 plugins/ 目录下，七个受支持的载体各自拿到按自身习惯生成的产物。

为什么这个 Skill 重要

目录规模很大：94 个插件（92 个本地加 2 个 git-subdir 外部插件）、202 个领域专家 agent、183 个渐进式披露的 skill、105 个斜杠命令、16 个多 agent 编排器。README 的定位说明与这些数字同样重要：每个适配器输出的是载体原生产物，不是最小公分母式的翻译。Codex 在 8 KB skill 上限内把命令转换成 skill；Cursor 拿到精简市场加复用 .claude/ 的精选规则；OpenCode 从源文件的 tools: 白名单推导出自己的权限块。

插件彼此隔离：装一个插件只把它的组件载入上下文，而不是整个市场。以 python-development 插件为例，它带 3 个 Python agent（python-pro、django-pro、fastapi-pro）、1 个脚手架命令和 16 个覆盖异步、测试、打包的专项 skill。

安装

在 Claude Code 内：

/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install python-development

Codex CLI 从仓库内置的注册表安装：

npx codex-marketplace add wshobson/agents

只想要 skill、而且不限载体？skills-only 路线直接从 GitHub 读取 plugins/*/skills/——无需克隆、无需市场、无需生成步骤：

gh skill install wshobson/agents
npx skills add wshobson/agents --skill python-testing-patterns

OpenCode、Antigravity CLI 与 Pi 走克隆加生成路线：

gh repo clone wshobson/agents ~/agents && cd ~/agents
make install-opencode

实战：把安装范围收窄到真正需要的

1. 挑与工作最贴合的最小插件——Python 后端项目用 python-development，而不是五个相邻插件。
2. 在 Claude Code 里用上面两条 /plugin 命令安装。
3. 在仓库里开工。插件的 agent、命令与 skill 从目录结构自动发现，skill 在被激活时才加载——市场的其余部分不会进入你的上下文。

每个 agent 还带有 README 策略表中的模型档位：Opus 负责架构、安全与代码评审；Sonnet 负责文档、测试与调试；Haiku 负责部署、内容等快速操作类任务。Tier 0（Fable 5）面向最长的自主运行，需主动开启。

实战：先认证再信任一个 Skill

仓库自带三层质量评估框架 plugin-eval：

uv run plugin-eval score path/to/skill --depth quick
uv run plugin-eval certify path/to/skill

静态分析确定性强且免费；LLM 评审用约 30 秒给四个维度打分；蒙特卡洛层跑 50–100 次模拟执行来度量可靠性。自己写的 skill 在发布到任何地方之前，都可以先过一遍。

技巧

• make validate 对所有生成产物做结构检查；make garden 检测漂移与死链。
• 先浏览再安装：完整目录在 docs/plugins.md、docs/agents.md 与 docs/agent-skills.md。
• 两个外部条目以 git-subdir 方式提供：Pensyve 记忆集成，以及面向 Claude Code 的 HOL Guard 安全条目——其经审核的载荷固定在某个 commit 上，且安装需要用户批准。
• 在 Codex 上，添加市场与安装插件是两个独立步骤——像 README 快速上手那样两步一起执行。

何时不用这个 Skill

如果你的工作集中在单一技术栈，94 个插件的市场远超所需——走 skills-only 路线，只取你真正会用的两三个 skill。如果你用的是 OpenCode、Antigravity 或 Pi，请预期克隆加 make 的路线，而不是一行市场命令。

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