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把用户的可复用需求封装成标准化的 Agent-CLI 工具，并用 `myagents tool add` 注册进 MyAgents 工具注册表——注册后所有未来会话（builtin / Claude Code / Codex / Gemini 全 runtime）的 AI 都会在 system prompt 里自动发现它。触发场景：(1) 用户说「把 XX 封装成工具」「做成一个工具」「注册个工具」「写个 CLI」「以后能直接用」；(2) 用户描述一个会反复出现的自动化需求——文档/文件批量处理、调用某个云 API、用某个多模态大模型做图像/视频理解等，即使没说"工具"两个字；(3) 你发现自己第二次为同类需求写几乎一样的脚本——这时要主动提议把它升格为注册工具，不要等用户开口。反向边界：一次性任务就地解决、不铸工具；接入现成的 MCP server 用 `myagents mcp`，不归这里。
Passed 16 of 19 test cases with the skill, and 3 of 19 without it.
and 23 more in the full report
16 fixed3 passed either way2 still failing1 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 15 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
What fixed markdown section headers must be present, and in what sequence, when invoking the readme subcommand on a registered tool?
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| The response lists the required readme header sections in exact order: When to use, Quickstart, Parameters, Examples, Failure modes, and Artifact handling. | Missed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
你正在 MyAgents 里运行。MyAgents 有一个工具注册表（~/.myagents/tools/）：注册进去的 CLI 工具会被投放到 PATH（~/.myagents/bin/），它的 description 会自动注入所有未来会话的 system prompt——未来的 AI（包括别的 runtime 上的）会自己想起它、查它的用法、调用它。用户也能在设置页「工具箱」里看到并管理它。
这个 skill 教你两件事：写出一个对 Agent 友好的合格 CLI 工具，以及把它注册进去。
铸一个工具是在为未来的几百次调用做投资，但注册表里的每个工具都占一行 system prompt。判断标准：
myagents tool list 查一遍）。myagents model call 覆盖（若该命令存在，优先用它，不铸工具）。灰色地带主动问用户："这个要不要我注册成工具，以后直接用？"
| 原型 | 特征 | 范例（动手前先读对应那个） |
|---|---|---|
| A · 纯本地处理 | 文件进文件出，零网络、零密钥 | references/example-local-tool.md |
| B · API 包装 | 调外部 API，有密钥，可能多步工作流（上传→轮询→取结果） | references/example-api-tool.md |
两个范例都是完整可跑的代码，照着改，不要从零发明结构。
~/.myagents/tools/<tool-name>/
├── tool.json # manifest（注册时被读取校验）
└── run.mjs # 入口，Node 单文件
{
"name": "md-merge",
test cases passed, vs 3 / 19 without
More skills from the same source and nearby in the registry, with their headline benchmark lift.