🚀 Claude Skills Downloader

一个用于批量下载 SkillsMP 平台上 Claude Skills 的强大工具。

✨ 功能特性

• 🔍 智能搜索：支持关键词搜索、Top N 模式和全量下载
• ⭐ 星级过滤：根据 star 数量过滤高质量 skills
• ⚡ 并行下载：支持多线程并发下载，提升效率
• 🔄 自动重试：下载失败时自动重试，确保下载成功
• 📦 断点续传：自动跳过已下载的 skills
• 🎯 标准化结构：自动保持官方 skill 目录结构
• 📁 多级目录组织：支持按功能/流程/权限自动分类存储（使用 --organize 参数）

📋 前置要求

• Python 3.7+
• pip (Python 包管理器)

🔧 安装

1. 克隆或下载本项目：

git clone <your-repo-url>
cd skill-download

2. 安装依赖：

pip install requests

3. 配置环境变量（可选）：

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置你的 API tokens

🎮 使用方法

基本用法

python download_skills.py <搜索关键词> [最小star数]

使用模式

1️⃣ 搜索模式（默认）

根据关键词搜索并下载符合条件的 skills：

# 下载所有 SEO 相关且 star >= 1000 的 skills
python download_skills.py SEO 1000

# 下载所有 React 相关且 star >= 500 的 skills
python download_skills.py React 500

2️⃣ Top N 模式

下载排名前 N 的 skills：

# 下载 top 100 skills（star >= 500）
python download_skills.py --top 100 500

# 下载 top 50 skills（默认最小 star）
python download_skills.py --top 50

3️⃣ 全量下载模式

下载所有符合星级要求的 skills：

# 下载所有 star >= 500 的 skills
python download_skills.py --all 500

# 使用 10 个并发线程
python download_skills.py --all 500 --workers 10

高级选项

• --workers N：设置并发线程数（默认 5）
• --retry N：设置失败重试次数（默认 3）
• --organize：启用多级目录组织模式（按功能/流程/权限分类）

# 使用 10 个并发线程，失败重试 5 次
python download_skills.py --all 500 --workers 10 --retry 5

# 启用多级目录组织，下载所有 star >= 500 的 skills
python download_skills.py --all 500 --organize

📁 下载位置

默认模式（扁平结构）

所有 skills 将下载到：

~/.claude/skills/

每个 skill 保持其原始目录结构：

~/.claude/skills/<skill-name>/
  ├── SKILL.md           # Skill 主文件
  ├── scripts/           # 脚本目录（如果有）
  ├── references/        # 参考文档（如果有）
  └── ...                # 其他文件

多级目录组织模式（--organize）

启用 --organize 参数后，skills 将按照"功能/流程/权限"原则自动分类存储：

~/.claude/skills/
  ├── Development/
  │   ├── Frontend/
  │   │   ├── react/
  │   │   │   └── SKILL.md
  │   │   └── vue/
  │   │       └── SKILL.md
  │   ├── Backend/
  │   │   └── nodejs/
  │   │       └── SKILL.md
  │   └── Mobile/
  │       └── flutter/
  │           └── SKILL.md
  ├── Data/
  │   ├── DataScience/
  │   │   └── pandas/
  │   │       └── SKILL.md
  │   └── MachineLearning/
  │       └── pytorch/
  │           └── SKILL.md
  ├── Testing/
  │   ├── UnitTesting/
  │   │   └── pytest/
  │   │       └── SKILL.md
  │   └── E2ETesting/
  │       └── playwright/
  │           └── SKILL.md
  ├── Documentation/
  │   └── Technical/
  │       └── api-docs/
  │           └── SKILL.md
  ├── Security/
  │   └── Auth/
  │       └── oauth/
  │           └── SKILL.md
  └── ...

支持的分类体系

主分类（一级目录）：

• Development - 开发相关
• Data - 数据处理与分析
• Testing - 测试相关
• Documentation - 文档编写
• Security - 安全相关
• Design - 设计相关
• Business - 业务相关
• Research - 研究相关
• Uncategorized - 未分类（无法识别的 skills）

子分类（二级目录）：

• Development: Frontend, Backend, Mobile, DevOps
• Data: DataScience, MachineLearning, DataEngineering
• Testing: UnitTesting, E2ETesting, Performance
• Documentation: Technical, UserGuides, Blog
• Security: Auth, Compliance, Audit
• Design: UIDesign, UXDesign, Graphics
• Business: ProductManagement, Marketing, Analytics
• Research: Scientific, Academic, Medical

分类原则：

• 通过 skill 的 description 内容进行关键词匹配
• 优先匹配子分类，未匹配到子分类时归入主分类
• 无法识别的 skills 归入 Uncategorized 分类

🔑 环境变量

创建 .env 文件（参考 .env.example）：

# SkillsMP API Token (必需)
SKILLSMP_API_TOKEN=sk_live_skillsmp_xxx

# GitHub Token (可选，用于访问私有仓库)
GITHUB_TOKEN=ghp_xxx

📊 示例输出

🔍 Searching for skills: React
📦 Found 45 skills matching criteria (stars >= 500)

⬇️  Downloading skills (workers: 5)...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100% 45/45 [00:23<00:00, 1.92it/s]

✅ Download complete!
📊 Stats:
   • Total: 45 skills
   • Success: 43 skills
   • Failed: 2 skills
   • Skipped: 0 skills (already exists)

⚠️ 注意事项

1. API Token：确保在 .env 文件中配置有效的 SKILLSMP_API_TOKEN
2. 网络连接：下载需要稳定的网络连接
3. 磁盘空间：确保有足够的磁盘空间存储 skills
4. 并发数量：根据网络状况调整 --workers 参数，避免请求过多被限流

🐛 故障排除

下载失败

• 检查网络连接
• 验证 API token 是否有效
• 增加 --retry 重试次数

权限错误

• 确保对 ~/.claude/skills/ 目录有写权限
• 尝试使用 sudo 或修改目录权限

API 限流

• 减少 --workers 并发数
• 增加重试延迟时间

📝 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📮 联系方式

如有问题或建议，请通过 GitHub Issues 联系。