# 做一个统一的 AI 编程工具 Skill / Rule Manager

现在不同 AI 编程工具都开始有自己的配置体系。

Codex 有 Skills，Claude 有用户级和项目级指令，Cursor 有 Rules，CodeBuddy 也有自己的 Skill 目录结构。它们解决的问题很相似：把可复用的工作流、规范、偏好和上下文保存下来，让 AI 在之后的任务里能稳定遵守。

但麻烦也随之出现了：每个工具的存储路径、文件格式、命名方式、全局配置和项目配置规则都不太一样。Skill 和 Rule 写起来不难，真正烦的是记住它们应该放到哪里。

UnifySkillManager 就是为了解决这个问题做的一个本地 Web 工具：把 Skill 和 Rule 统一存放在一个 Markdown-first 的本地库里，然后按需同步到 Codex、Claude、Cursor、CodeBuddy 等工具。

![Xnip2026-04-17_19-44-59.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7650548/e64a4024b190f63a2deb8f44ad0f71b8.png)

![Xnip2026-04-17_19-45-19.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7650548/7a138e08fa791197df4de97a2c4d3a12.png)

## 问题从哪里来

现在很多 AI 编程工具都支持某种形式的可复用指令：

- Skill：适合保存可重复执行的工作流
- Rule：适合保存编码规范、行为约束和团队约定
- 项目级指令：只在当前项目生效
- 全局用户偏好：在所有项目里生效
- 工具专属 prompt 片段：只对某个工具有意义

这些能力很有用，但它们散落在不同工具的目录中。

比如同一个 Skill，在一个工具里可能需要放在：

```txt
~/.codex/skills/my-skill/SKILL.md
```

另一个工具里可能是：

```txt
~/.claude/skills/my-skill.md
```

Cursor 的 Rule 又可能是：

```txt
.cursor/rules/my-rule.mdc
```

如果再加上“全局配置”和“当前项目配置”两个作用范围，管理成本会进一步增加。

我想要的是一个统一入口：Skill 和 Rule 只维护一份，需要给哪个工具用，就同步到哪个工具。

## 核心思路：Markdown 是主数据

UnifySkillManager 把 Markdown 当成主存储格式。

每个 Skill 或 Rule 都是一个 `.md` 文件。结构化信息放在 YAML frontmatter 里，正文仍然是普通 Markdown。

```md
---
id: swiftui-review
type: skill
name: SwiftUI Review
description: Review SwiftUI code for maintainability and performance.
targets:
  - codex
  - cursor
scope:
  - global
  - project
enabled: true
version: 1.0.0
---

# SwiftUI Review

Use this skill when reviewing SwiftUI code.
```

这样设计有几个好处：

- 文件可以直接阅读，不依赖 Web UI。
- 对 Git 友好，适合版本管理。
- 可以用任意编辑器修改。
- Web UI 仍然可以解析和管理元数据。
- 以后要支持 JSON、YAML、TOML 导入，也可以统一转换成 Markdown 保存。

换句话说，Web UI 不是把内容藏进数据库，而是帮助你管理一组真实存在的 Markdown 文件。

## Web UI 负责什么

UnifySkillManager 的 Web UI 主要围绕几个动作展开。

首先是添加 Markdown。主流程是直接添加已有 `.md` 文件，因为很多 Skill 和 Rule 本来就是 Markdown。

其次是扫描已有工具目录。它会扫描 Codex、Claude、Cursor、CodeBuddy 的常见目录，找出已有 Skill 或 Rule，并去重后导入当前 Library。扫描策略比较保守，不会扫全盘，也会避开 `references/`、`templates/`、`assets/`、`scripts/` 这些辅助目录，避免把参考文档误当成 Skill。

然后是编辑和管理。选中一个 Skill 或 Rule 后，可以修改：

- ID
- 名称
- 描述
- 标签
- 目标工具
- 作用范围：全局或当前项目
- Markdown 正文

最后是预览和同步。同步之前可以先看目标工具里将会生成什么文件，确认无误后再写入。

## 同步不只是复制文件

点击同步时，UnifySkillManager 会做一组操作：

1. 先把当前页面上的元数据保存回源 Markdown。
2. 根据目标工具和作用范围计算目标路径。
3. 渲染工具专属的输出内容。
4. 如果目标目录不存在，就自动创建。
5. 如果目标文件已经存在，就先备份。
6. 写入新文件。
7. 写完后重新读取文件，确认确实写入成功。

每个生成文件都会带上一个标记：

```md

```

这个标记有两个作用：

- 让人一眼知道这个文件是由 UnifySkillManager 管理的。
- 让工具检测面板可以统计某个目录下有多少 managed 文件。

## 当前支持的工具目录

当前适配器会写入这些布局：

| 工具 | Skill 输出 | Rule 输出 |
| --- | --- | --- |
| Codex | `skills/{id}/SKILL.md` | `rules/{id}.md` |
| Claude | `skills/{id}.md` | `rules/{id}.md` |
| Cursor | 以 Rules 为主 | `{id}.mdc` |
| CodeBuddy | `skills/{id}/SKILL.md` | `rules/{id}.md` |

这里采用 adapter 的设计，是为了让核心模型保持简单，同时给不同工具保留独立演进的空间。

未来如果某个工具改了格式，只需要调整对应 adapter，不需要重写整套管理逻辑。

## 为什么选择本地优先

这个项目是刻意做成本地优先的：

- 没有账号系统
- 没有云同步
- 没有外部数据库
- 没有复杂依赖

核心数据就是本地文件：

```txt
library/
  skills/
  rules/
backups/
config/
```

其中 `library/skills` 和 `library/rules` 是主数据，`backups` 保存覆盖前的旧文件，`config` 预留给后续本地配置和缓存。

这种方式很朴素，但好处明显：可检查、可备份、可版本管理，也不会把个人配置交给远端服务。

## 什么才算同步成功

这里需要区分两个层面的成功。

第一层是文件系统层面的成功：UnifySkillManager 已经把文件写入目标路径，重新读回，并确认里面有管理标记。

第二层是工具层面的成功：目标工具已经加载并应用了这个 Skill 或 Rule。

第一层可以由 UnifySkillManager 直接验证。第二层取决于每个工具自己的加载机制。有的工具可能需要重新打开窗口，有的需要 reload workspace，有的可能要新开一次会话才会读取新配置。

所以当前 UI 会明确告诉你：文件是否已经写入并验证。至于工具是否立刻加载，需要结合具体工具的行为确认。

这个边界很重要。一个配置管理工具应该诚实地区分“已经写入磁盘”和“目标工具已经生效”。

## 后续可以继续做什么

这个版本只是第一步，后面还有很多可以继续完善的地方：

- 针对每个工具做更严格的格式校验
- 完善 Cursor `.mdc` frontmatter 支持
- 增加导入冲突 review
- 增加工具兼容性提醒
- 做一个同步历史页面
- 支持 Windsurf、Trae、Kiro、Antigravity 等更多工具
- 支持更细粒度的启用、禁用和批量同步

## 小结

AI 编程工具正在从“聊天窗口”变成“可编程工作环境”。Skill 和 Rule 也会逐渐成为开发者个人工具链的一部分。

如果这些配置分散在每个工具里，就很难复用、迁移和维护。

UnifySkillManager 想做的是一件很简单的事：把这些可复用的 Skill 和 Rule 收拢到一个本地 Markdown Library 中，再按需同步到不同工具。

它不复杂，但它让个人 AI 工作流变得更可见、更可控，也更容易长期积累。

## 地址
已开源在[UnifySkillManager](https://github.com/mokong/UnifySkillManager)，欢迎体验

Codex 有 Skills，Claude 有用户级和项目级指令，Cursor 有 Rules，CodeBuddy 也有自己的 Skill 目录结构。它们解决的问题很相似：把可复用的工作流、规范、偏好和上下文保存下来，让 AI 在之后的任务里能稳定遵守。

一个统一的 AI 编程工具 Skill / Rule Manager

不同 AI 编程工具都开始有自己的配置体系，切换编辑器或者电脑后，Skill 和 Rule 的同步很麻烦；通过这个工具，Skill 和 Rule 在一个文件夹维护，然后选择需要同步到哪个编辑器即可。

IOS开发工程师

前端

UnifySkillManager是一款本地Web工具，统一管理AI编程工具的Skill和Rule配置。支持Codex、Claude、Cursor等工具，采用Markdown-first存储方案，实现可复用工作流和规范的集中管理。简化配置同步流程，提升AI编程效率，支持版本控制和本地优先原则。

文件系统

数据库

JSON

2026采购季 | AI焕新·智启新局

tencentdb-catalog

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

一个统一的 AI 编程工具 Skill / Rule Manager-腾讯云开发者社区-腾讯云

一个统一的 AI 编程工具 Skill / Rule Manager

一个统一的 AI 编程工具 Skill / Rule Manager

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐