К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot официальный · OpenAI

cli-creator — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл создаёт долговечные CLI-утилиты из OpenAPI, curl-примеров или скриптов. Он настраивает запуск команд из любого каталога с выводом в JSON.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add openai/skills --skill cli-creator -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает cli-creator

Скилл превращает документацию API, спецификации OpenAPI или историю вызовов curl в готовую консольную утилиту. Он проверяет установленные компиляторы и выбирает Rust по умолчанию для сборки единого бинарника. Если проект завязан на официальный SDK или браузерную автоматизацию, агент возьмёт TypeScript, а для таблиц и блокнотов переключится на Python.

Инструмент сразу проектирует интерфейс команд. В утилиту закладываются команда doctor для проверки окружения, поиск сущностей, чтение с пагинацией и флаг --json. Пароли не передаются через флаги. Авторизация берёт переменные окружения или локальный файл config.toml.

Этот скилл не рассчитан на быстрые одноразовые сценарии. Если задачу решает короткий локальный скрипт, тратить время на отдельный CLI нет смысла. Готовую утилиту агент сразу тестирует вне рабочей папки, запуская smoke-тесты из /tmp.

Какие задачи решает

  • собрать консольную утилиту по спецификации OpenAPI
  • превратить curl-запросы или скрипты в бинарный инструмент для PATH
  • настроить команду doctor для проверки ключей и доступности API
  • добавить структурированный машиночитаемый вывод через флаг --json

Примеры запросов агенту

  • Собери CLI-утилиту на Rust по спецификации openapi.json и добавь её в PATH
  • Преврати эти curl-запросы к API в постоянную команду с поддержкой --json
  • Создай инструмент для работы с логами сборки на основе локального скрипта

Как установить cli-creator

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add openai/skills --skill cli-creator -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/cli-creator/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cli-creator/

Из того же набора20

Весь набор →
pdf официальный openai Скилл для чтения, создания и проверки PDF, где важно, как выглядит страница. Пригодится, когда агент собирает документ и должен сам увидеть результат. Claude Code CX Codex Cursor +1 13 400установок gh-fix-ci официальный openai Находит упавшие проверки GitHub Actions в пулл-реквесте, собирает логи ошибок и готовит план исправлений. Скилл применяет правки только после подтверждения. Claude Code CX Codex Cursor +1 11 400установок openai-docs официальный openai Скилл ищет актуальные материалы OpenAI и помогает отвечать по API, Codex, моделям и обновлению промптов с опорой на официальную документацию. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 100установок imagegen официальный openai Скилл создаёт и редактирует растровые изображения: иллюстрации, текстуры, спрайты и мокапы. Нужен, когда результатом должен стать bitmap-файл. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 700установок jupyter-notebook официальный openai Создаёт чистые Jupyter-ноутбуки для экспериментов и пошаговых руководств через готовые шаблоны и вспомогательный скрипт. Помогает избежать ручной сборки сырого JSON. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 600установок skill-creator официальный openai Руководство по созданию и обновлению скиллов для ИИ-агентов. Помогает упаковать рабочие процессы, скрипты и документацию без лишней траты токенов. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 900установок gh-address-comments официальный openai Скилл помогает найти открытый pull request текущей ветки, разобрать комментарии ревью и применить выбранные исправления через gh. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 800установок cloudflare-deploy официальный openai Скилл помогает выбрать сервис Cloudflare и подготовить деплой приложения или инфраструктуры через Workers, Pages и связанные продукты. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 300установок

Похожие

learn rohitg00 Ведёт по курсу AI Engineering from Scratch: достаёт следующий урок, объясняет его по разделам в терминале, задаёт вопросы в конце и записывает прогресс. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 200установок course-guide rohitg00 Скилл находит уроки курса AI Engineering from Scratch по теме, вопросу или ошибке и предлагает следующий шаг. Пригодится, когда нужно понять, что изучать дальше. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 100установок gcode earthtojake Нарезает модели STL, 3MF и OBJ в G-code через OrcaSlicer. Подходит, когда нужно подготовить файл для печати без подключения к принтеру. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 500установок para-memory-files paperclipai Скилл для сохранения знаний и фактов между сессиями ИИ-кодера. Организует память по методу PARA: проекты, области, ресурсы и архивы в отдельных файлах, с поиском по векторам и ключевым словам. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 800установок bambu-labs earthtojake Открывает файл в Bambu Connect или Bambu Studio, чтобы вы выбрали принтер и запустили печать. Пригодится, когда модель уже нарезана и лежит на диске. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 200установок openspec-verify-change openspec Сверяет написанный код со спецификациями, задачами и архитектурой OpenSpec перед архивацией изменения. Пригодится при финальной приёмке задач. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 500установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. Claude Code 1 052 851установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. Claude Code 711 230установок

Вопросы о cli-creator

Как установить cli-creator в Claude Code?

Выполните команду npx skills add openai/skills --skill cli-creator -a claude-code. Агент сразу загрузит необходимые инструкции.

Что делает скилл cli-creator?

Он помогает спроектировать и собрать CLI-инструмент на базе API, OpenAPI или рабочих curl-примеров. Созданный бинарник прописывается в PATH, поддерживает флаг --json и запускается из любой папки.

Какой язык программирования выбирает скилл для утилиты?

По умолчанию используется Rust для сборки быстрого автономного бинарника. Если для сервиса есть готовый SDK, скилл переключается на TypeScript, а для аналитических сценариев выбирает Python.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: cli-creator
description: Build a composable CLI for Codex from API docs, an OpenAPI spec, existing curl examples, an SDK, a web app, an admin tool, or a local script. Use when the user wants Codex to create a command-line tool that can run from any repo, expose composable read/write commands, return stable JSON, manage auth, and pair with a companion skill.
---

# CLI Creator

Create a real CLI that future Codex threads can run by command name from any working directory.

This skill is for durable tools, not one-off scripts. If a short script in the current repo solves the task, write the script there instead.

## Start

Name the target tool, its source, and the first real jobs it should do:

- Source: API docs, OpenAPI JSON, SDK docs, curl examples, browser app, existing internal script, article, or working shell history.
- Jobs: literal reads/writes such as `list drafts`, `download failed job logs`, `search messages`, `upload media`, `read queue schedule`.
- Install name: a short binary name such as `ci-logs`, `slack-cli`, `sentry-cli`, or `buildkite-logs`.

Prefer a new folder under `~/code/clis/<tool-name>` when the user wants a personal tool and has not named a repo.

Before scaffolding, check whether the proposed command already exists:

```bash
command -v <tool-name> || true
```

If it exists, choose a clearer install name or ask the user.

## Choose the Runtime

Before choosing, inspect the user's machine and source material:

```bash
command -v cargo rustc node pnpm npm python3 uv || true
```

Then choose the least surprising toolchain:

- Default to **Rust** for a durable CLI Codex should run from any repo: one fast binary, strong argument parsing, good JSON handling, easy copy/install into `~/.local/bin`.
- Use **TypeScript/Node** when the official SDK, auth helper, browser automation library, or existing repo tooling is the reason the CLI can be better.
- Use **Python** when the source is data science, local file transforms, notebooks, SQLite/CSV/JSON analysis, or Python-heavy admin tooling that can still be installed as a durable command.

Do not pick a language that adds setup friction unless it materially improves the CLI. If the best language is not installed, either install the missing toolchain with the user's approval or choose the next-best installed option.

State the choice in one sentence before scaffolding, including the reason and the installed toolchain you found.

## Command Contract

Sketch the command surface in chat before coding. Include the binary name, discovery commands, resolve or ID-lookup commands, read commands, write commands, raw escape hatch, auth/config choice, and PATH/install command.

When designing the command surface, read [references/agent-cli-patterns.md](references/agent-cli-patterns.md) for the expected composable CLI shape.

Build toward this surface:

- `tool-name --help` shows every major capability.
- `tool-name --json doctor` verifies config, auth, version, endpoint reachability, and missing setup.
- `tool-name init ...` stores local config when env-only auth is painful.
- Discovery commands find accounts, projects, workspaces, teams, queues, channels, repos, dashboards, or other top-level containers.
- Resolve commands turn names, URLs, slugs, permalinks, customer input, or build links into stable IDs so future commands do not repeat broad searches.
- Read commands fetch exact objects and list/search collections. Paginated lists support a bounded `--limit`, cursor, offset, or clearly documented default.
- Write commands do one named action each: create, update, delete, upload, schedule, retry, comment, draft. They accept the narrowest stable resource ID, support `--dry-run`, `draft`, or `preview` first when the service allows it, and do not hide writes inside broad commands such as `fix`, `debug`, or `auto`.
- `--json` returns stable machine-readable output.
- A raw escape hatch exists: `request`, `tool-call`, `api`, or the nearest honest name.

Do not expose only a generic `request` command. Give Codex high-level verbs for the repeated jobs.

Document the JSON policy in the CLI README or equivalent: API pass-through versus CLI envelope, success shape, error shape, and one example for each command family. Under `--json`, errors must be machine-readable and must not contain credentials.

## Auth and Config

Support the boring paths first, in this precedence order:

1. Environment variable using the service's standard name, such as `GITHUB_TOKEN`.
2. User config under `~/.<tool-name>/config.toml` or another simple documented path.
3. `--api-key` or a tool-specific token flag only for explicit one-off tests. Prefer env/config for normal use because flags can leak into shell history or process listings.

Never print full tokens. `doctor --json` should say whether a token is available, the auth source category (`flag`, `env`, `config`, provider default, or missing), and what setup step is missing.

If the CLI can run without network or auth, make that explicit in `doctor --json`: report fixture/offline mode, whether fixture data was found, and whether auth is not required for that mode.

For internal web apps sourced from DevTools curls, create sanitized endpoint notes before implementing: resource name, method/path, required headers, auth mechanism, CSRF behavior, request body, response ID fields, pagination, errors, and one redacted sample response. Never commit copied cookies, bearer tokens, customer secrets, or full production payloads.

Use screenshots to infer workflow, UI vocabulary, fields, and confirmation points. Do not treat screenshots as API evidence unless they are paired with a network request, export, docs page, or fixture.

## Build Workflow

1. Read the source just enough to inventory resources, auth, pagination, IDs, media/file flows, rate limits, and dangerous write actions. If the docs expose OpenAPI, download or inspect it before naming commands.
2. Sketch the command list in chat. Keep names short and shell-friendly.
3. Scaffold the CLI with a README or equivalent repo-facing instructions.
4. Implement `doctor`, discovery, resolve, read commands, one narrow draft or dry-run write path if requested, and the raw escape hatch.
5. Install the CLI on PATH so `tool-name ...` works outside the source folder.
6. Smoke test from another repo or `/tmp`, not only with `cargo run` or package-manager wrappers. Run `command -v <tool-name>`, `<tool-name> --help`, and `<tool-name> --json doctor`.
7. Run format, typecheck/build, unit tests for request builders, pagination/request-body builders, no-auth `doctor`, help output, and at least one fixture, dry-run, or live read-only API call.

If a live write is needed for confidence, ask first and make it reversible or draft-only.

When the source is an existing script or shell history, split the working invocation into real phases: setup, discovery, download/export, transform/index, draft, upload, poll, live write. Preserve the flags, paths, and environment variables the user already relies on, then wrap the repeatable phases with stable IDs, bounded JSON, and file outputs.

For raw escape hatches, support read-only calls first. Do not run raw non-GET/HEAD requests against a live service unless the user asked for that specific write.

For media, artifact, or presigned upload flows, test each phase separately: create upload, transfer bytes, poll/read processing status, then attach or reference the resulting ID.

For fixture-backed prototypes, keep fixtures in a predictable project path and make the CLI locate them after installation. Smoke-test from `/tmp` to catch binaries that only work inside the source folder.

For log-oriented CLIs, keep deterministic snippet extraction separate from model interpretation. Prefer a command that emits filenames, line numbers or byte ranges, matched rules, and short excerpts.

## Rust Defaults

When building in Rust, use established crates instead of custom parsers:

- `clap` for commands and help
- `reqwest` for HTTP
- `serde` / `serde_json` for payloads
- `toml` for small config files
- `anyhow` for CLI-shaped error context

Add a `Makefile` target such as `make install-local` that builds release and installs the binary into `~/.local/bin`.

## TypeScript/Node Defaults

When building in TypeScript/Node, keep the CLI installable as a normal command:

- `commander` or `cac` for commands and help
- native `fetch`, the official SDK, or the user's existing HTTP helper for API calls
- `zod` only where external payload validation prevents real breakage
- `package.json` `bin` entry for the installed command
- `tsup`, `tsx`, or `tsc` using the repo's existing convention

Add an install path such as `pnpm install`, `pnpm build`, and `pnpm link --global`, or a `Makefile` target that installs a small wrapper into `~/.local/bin`.

## Python Defaults

When building in Python, prefer boring standard-library pieces unless the workflow needs more:

- `argparse` for commands and help, or `typer` when subcommands would otherwise get messy
- `urllib.request` / `urllib.parse`, `requests`, or `httpx` for HTTP, matching what is already installed or already used nearby
- `json`, `csv`, `sqlite3`, `pathlib`, and `subprocess` for local files, exports, databases, and existing scripts
- `pyproject.toml` console script or a small executable wrapper for the installed command
- `uv` or a virtualenv only when dependencies are actually needed

Add a `Makefile` target such as `make install-local` that installs the command on PATH and document whether it depends on `uv`, a virtualenv, or only system Python.

## Companion Skill

After the CLI works, create or update a small skill for it. Use `$skill-creator` when it is available. Use `$CODEX_HOME/skills/<tool-name>/SKILL.md` for a personal companion skill unless the user names a repo-local `.codex/skills/...` path or another skill repo.

Write the companion skill in the order a future Codex thread should use the CLI, not as a tour of every feature. Explain:

- How to verify the installed command exists.
- Which command to run first.
- How auth is configured.
- Which discovery command finds the common ID.
- The safe read path.
- The intended draft/write path.
- The raw escape hatch.
- What not to do without explicit user approval.
- Three copy-pasteable command examples.

Keep API reference details in the CLI docs or a skill reference file. Keep the skill focused on ordering, safety, and examples future Codex threads should actually run.

© openai · Apache-2.0 · openai/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой