
agent-skills v0.4.0
Offizielle Elastic Skills
Elastic Agent Skills
Elastic Agent Skills — entwickelt von den Menschen, die Elastic gebaut haben — bringen native Plattform-Expertise direkt in deinen KI-Coding-Agenten. Dies ist die offizielle Agent-Skills-Bibliothek, kompatibel mit agentischen IDEs wie Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Gemini CLI und weiteren. Die Skills folgen dem offenen Standard Agent Skills.
[!NOTE] Technical Preview
Diese Skills befinden sich in einer frühen Veröffentlichungsphase und werden aktiv weiterentwickelt. Rechne mit Änderungen, während die Skills mit robusten Evaluierungen kodifiziert werden und sich die Modelllandschaft weiterentwickelt. Schau regelmäßig vorbei, um auf dem Laufenden zu bleiben.
Über
Dieses Repository enthält kuratierte Skills, also Pakete aus Anweisungen, Kontext und Tooling, die jedem KI-Agenten beibringen, wie er korrekt mit Elasticsearch, Kibana, Elastic Observability und Elastic Security arbeitet. Binde sie in die Agent-Runtime ein, die du bereits verwendest, und dein Assistent verwendet keine veralteten Muster mehr, sondern macht es richtig.
Was sind Skills?
Skills sind eigenständige Pakete, die KI-Agenten das Wissen und die Werkzeuge geben, um bestimmte Aufgaben auf wiederholbare Weise zu erledigen. Jeder Skill liegt in einem eigenen Ordner mit einer SKILL.md-Datei, die Metadaten und Anweisungen enthält, denen der Agent folgt.
Weiteren Hintergrund zum Agent-Skills-Standard findest du unter agentskills.io.
Umfang
Die Skills in diesem Repository konzentrieren sich auf:
- Die Interaktion mit Elasticsearch-APIs (Suche, Indexierung, Cluster-Verwaltung)
- Das Erstellen und Verwalten von Kibana-Inhalten wie Alerts, Connectoren und mehr
- Muster für Elastic Observability, Elastic Security und Agent Builder
Verfügbare Skills
Cloud (2)
| Skill | Beschreibung | Version | Autor |
|---|---|---|---|
| cloud-onboarding | Eine Elastic Cloud-Organisation onboarden: den Cloud-Kontext und API-Schlüssel der elastic CLI konfigurieren, eine Standardregion festlegen, dann Benutzer einladen, vordefinierte oder benutzerdefinierte Serverless-Projektrollen zuweisen und Cloud-API-Schlüssel erstellen oder widerrufen. Verwende dies beim Einrichten der Cloud-Authentifizierung oder beim Gewähren, Ändern oder Prüfen von Benutzerzugriff auf eine Organisation und ihre Projekte. | 0.3.0 | elastic |
| cloud-provisioning | Elastic Cloud-Infrastruktur bereitstellen und betreiben: Serverless-Projekte (Elasticsearch, Observability, Security) erstellen, verbinden, aktualisieren und löschen; Traffic-Filter verwalten (IP- und AWS-PrivateLink-Netzwerksicherheit); und den Lebenszyklus von Elastic Cloud Hosted-Deployments verwalten. Verwende dies beim Erstellen oder bei Day-2-Operationen auf Serverless-Projekten oder Hosted-Deployments oder beim Einschränken ihres Netzwerkzugriffs. | 0.3.0 | elastic |
Elasticsearch (10)
| Skill | Beschreibung | Version | Autor |
|---|---|---|---|
| elasticsearch-anomaly-detection | Elastic ML-Anomalieerkennungs-Jobs über die API erstellen und verwalten. Verwende dies beim Einrichten von Jobs auf einem Index oder Datenstrom, beim Konfigurieren von Jobs und Datafeeds oder beim Öffnen, Starten oder Stoppen dieser. | 1.1.0 | elastic |
| elasticsearch-anomaly-detection-explainer | Elasticsearch ML-Anomalieerkennungs-Scores, Modellverhalten und Ergebnisinterpretation erklären. Verwende dies, wenn der Benutzer fragt, warum ein Score hoch oder niedrig ist, wie das Modell lernt, was die Zahlen bedeuten oder wie unerwartete Anomalie-Scores zu beheben sind. | 0.3.0 | elastic |
| elasticsearch-cluster-health | Einen nicht-grünen Elasticsearch-Cluster diagnostizieren und die wahrscheinlichste einzelne Ursache mit Behebung aufzeigen. Verwende dies, wenn ein Operator einen gelben oder roten Status, nicht zugewiesene Shards, Allokierungsfehler meldet oder eine Read-only-Triage vor einer tiefergehenden Untersuchung wünscht. Vermittelt die Auswirkungen von Replica vs. Primary, die Klassifizierung von Allocation Decidern und das Bewusstsein für Datenverlust. | 0.1.0 | elastic |
| elasticsearch-esql | ES|QL-Abfragen (Elasticsearch Query Language) ausführen; verwende dies, wenn der Benutzer Elasticsearch-Daten abfragen, Logs analysieren, Metriken aggregieren, Daten erkunden oder Diagramme und Dashboards aus ES|QL-Ergebnissen erstellen möchte. | 0.7.0 | elastic |
| elasticsearch-index-design | Elasticsearch-Index-Mappings für angegebene Zugriffsmuster entwerfen und überprüfen: korrekte Feldtypen, text+keyword-Multifelder, doc_values-Tuning, Vermeidung von Mapping-Explosion und explizite Shard-Einstellungen. Verwende dies beim Erstellen eines neuen Index, beim Überprüfen eines Mappings auf Speicher- oder Abfrageleistung, beim Beheben falscher Feldtypen oder wenn der Benutzer fragt, welcher Typ für Suche, Filter, Sortierung oder Aggregation auf einem Feld zu verwenden ist. | 0.1.0 | elastic |
| elasticsearch-ingest | CSV- und JSON-Dateien mit der Bulk-API und expliziten Mappings in Elasticsearch-Indizes laden, wenn Feldtypen wichtig sind. Verwende dies beim Batch-Import lokaler Dateien, beim Konvertieren von CSV-Zeilen oder JSON-Arrays in das NDJSON-Bulk-Format oder beim Überprüfen von Dokumentanzahlen und Mappings nach dem Ingest — nicht für Logstash-Pipelines, Beats, benutzerdefinierte Skripte oder Index-zu-Index-Reindex. | 0.1.0 | elastic |
| elasticsearch-onboarding | Entwicklern, die neu bei Elasticsearch sind, von null zu einer funktionierenden Suche verhelfen. Führe sie durch das Verstehen ihrer Absicht, das Mapping ihrer Daten und den Aufbau einer Suche mit eingebauten Best Practices. Verwende dies, wenn der Benutzer die Absicht zeigt, suchbezogene Funktionalität zu erstellen, nach Elasticsearch-bezogenen Konzepten für seinen Anwendungsfall fragt oder den Bedarf an Hilfe beim Einstieg in Elasticsearch äußert. | 0.1.0 | elastic |
| elasticsearch-query-optimization | Langsame Elasticsearch Query DSL-Suchen diagnostizieren und gemessene Korrekturen vorschlagen. Verwende dies, wenn eine Suche langsam ist, die Profiling-Ausgabe eine teure Klausel zeigt, Exact-Match-Filter im Scoring-Kontext liegen oder führende Wildcards die Latenz dominieren. Jede Empfehlung auf Such-Profiling stützen — nicht-scoring-relevante Klauseln in den Filter-Kontext verschieben, führende Wildcards eliminieren und erneut profilieren, um die Verbesserung zu bestätigen. | 0.1.0 | elastic |
| elasticsearch-reindex | Elasticsearch-Reindex für Leistung anleiten: lokal und remote, Slicing, Throttling, Task-API. Verwende dies beim Kopieren oder Migrieren von Indizes, beim Ändern von Mappings oder beim Transformieren während des Reindex. | 0.2.0 | elastic |
| elasticsearch-search-relevance | Die Elasticsearch-Suchrelevanz für Inhalts- und Katalogindizes verbessern: Ergebnisse mit Query Rules anpinnen oder hochstufen (korrekter Regeltyp, Kriterien und Rule-Query-Verknüpfung) und organisches Ranking mit multi_match, Feld-Boosts und auf dem Index-Mapping basierender Analyse abstimmen. Verwende dies, wenn Suchergebnisse schlecht ranken, ein bestimmtes Dokument für eine Abfrage zuerst erscheinen muss oder der Benutzer das Tuning des Volltext-Matchings wünscht — nicht für ES|QL-Analysen, Index-Ingest oder Cluster-Health. | 0.1.0 | elastic |
Kibana (5)
| Skill | Beschreibung | Version | Autor |
|---|---|---|---|
| kibana-agent-builder | Kibana Agent Builder-Agenten und benutzerdefinierte Tools erstellen und verwalten. Verwende dies, wenn darum gebeten wird, Agenten oder Tools im Agent Builder zu erstellen, zu aktualisieren, zu löschen, zu testen oder zu inspizieren, oder wenn der Benutzer verstehen möchte, welche Agenten oder Tools bereits existieren. | 0.3.0 | elastic |
| kibana-alerting-rules | Kibana-Alerting-Regeln erstellen und verwalten. Verwende dies beim Erstellen, Aktualisieren oder Verwalten des Regel-Lebenszyklus (Aktivieren, Deaktivieren, Stummschalten, Snoozen), beim Auswählen von Metric-Threshold-Regeltypen und -Parametern oder beim Read-only-Finden/Auflisten mit Tag-Filtern. | 0.3.0 | elastic |
| kibana-anomaly-detection | Elastic ML-Anomalieerkennung — Untersuchung/RCA, Score-Erklärung, Fehlerbehebung im Job-Lebenszyklus und Job-Operationen. Verwende dies bei der Beantwortung von „Was ist kaputt?“/„Welche Entität?“/RCA, „Warum ist der Score hoch/niedrig?“/Renormalisierung, „Datafeed gestoppt“/„Speicherlimit“/hard_limit oder beim Konfigurieren von ML-Anomalieerkennungs-Jobs. Liest Ergebnisse aus .ml-anomalies-* und Job-Status aus ML-REST-APIs. | 0.3.0 | elastic |
| kibana-dashboards | Kibana-Dashboards und Lens-Visualisierungen erstellen und verwalten. Verwende dies, wenn du Dashboards und Visualisierungen deklarativ definieren, versionieren oder deren Bereitstellung automatisieren möchtest. | 0.3.0 | elastic |
| kibana-workflows | Elastic Workflow-YAML-Definitionen verfassen, validieren, testen, ausführen und inspizieren. Verwende dies, wenn der Benutzer natürliche Sprache in einen Kibana-Workflow umwandeln, Workflow-YAML korrigieren, Trigger oder Schritte verstehen oder eine schnelle Testschleife gegen ein echtes Kibana ausführen möchte. | 0.5.0 | elastic |
Observability (5)
| Skill | Beschreibung | Version | Autor |
|---|---|---|---|
| observability-k8s-investigation | Kubernetes-Workload-, Node- und Control-Plane-Probleme mithilfe von OTel-Telemetrie (EDOT) untersuchen. Verwende dies bei der Diagnose von Pod-Fehlern (CrashLoopBackOff, OOMKilled, Error), Node-Druck, Ressourcenerschöpfung, Image-Pull-Fehlern, Admission-Rejections, Autoscaling-Anomalien oder der Korrelation von K8s-Zustand mit Anwendungssignalen. Nur OTel-Ingest-Pfad — die Legacy-ECS-Kubernetes-Integrationsform liegt außerhalb des Geltungsbereichs. | 0.5.1 | elastic |
| observability-llm-obs | Fragen zum Verhalten von LLM- und agentischen Anwendungen aus bereits in Elastic ingestierten Daten beantworten: Latenz und Fehlerrate, Token- und Kostennutzung, Antwortqualität und Guardrail-Ereignisse sowie die Orchestrierung agentischer Aufrufketten. Verwende dies, wenn der Benutzer nach LLM-Monitoring, GenAI-Observability, Token-Ausgaben oder KI-Kosten, Modelllatenz, Prompt- oder Guardrail-Fehlern oder danach fragt, wie die Tool-Call-Kette eines Agenten ausgeführt wurde. | 0.3.1 | elastic |
| observability-onboarding | Eine Anwendung mit der Elastic Distribution of OpenTelemetry (EDOT) in Elastic Observability onboarden: nach Sprache und Runtime routen, einen klassischen Elastic APM-Agenten erkennen und ersetzen, die erforderliche OTLP-Konfiguration anwenden und dann mit ES|QL verifizieren, dass Traces, Metriken und Logs tatsächlich unter dem erwarteten Service-Namen ankommen. Verwende dies beim Hinzufügen von Observability zu einem Service, bei der Migration weg vom klassischen Elastic APM-Agenten oder beim Debuggen, warum ein instrumentierter Service nicht in Elastic auftaucht. | 0.3.0 | elastic |
| observability-service-reliability | Service-Zuverlässigkeitsziele in Elastic Observability entwerfen und betreiben: einen SLI-Typ und ein vertretbares Ziel wählen, ein Zeitfenster und eine Budgetierungsmethode auswählen, SLOs über die Kibana-API erstellen und pflegen, Burn-Rate-Alert-Regeln anhängen und entscheiden, wann ein SLO das falsche Instrument ist und eine Threshold-Regel, ein Anomalie-Job oder ein Synthetics-Monitor das Richtige ist. Verwende dies beim Definieren oder Überprüfen von SLOs und Fehlerbudgets, beim Abstimmen von Burn-Rate-Alerting, beim Reduzieren von Alert-Rauschen oder beim Einrichten von Verfügbarkeitsmonitoring für einen benutzernahen Endpunkt. | 0.4.1 | elastic |
| observability-sre-triage | Einen beeinträchtigten oder verdächtigen Service end-to-end triagieren: SLO-Status und Burn Rate lesen, aktive Alerting-Regeln und ML-Anomalien prüfen, Durchsatz, Latenz und Fehlerrate messen, Abhängigkeitszustand und Infrastruktursättigung bewerten und Logs bis zu den Fehlern eingrenzen, die dies erklären. Verwende dies, wenn jemand fragt, ob ein Service gesund ist, warum er langsam ist oder Fehler wirft, was in seinen Logs steht oder welches Attribut die fehlschlagenden Anfragen unterscheidet. Verwende dies auch, wenn jemand nach der Abfrage hinter einem dieser Signale fragt — Durchsatz, Latenz-Perzentile, Fehlerrate, Abhängigkeitszustand oder Log-Volumen — über APM/OTel-Traces, Metriken oder Logs. | 0.5.1 | elastic |
Security (4)
| Skill | Beschreibung | Version | Autor |
|---|---|---|---|
| security-alert-triage | Elastic Security-Alerts triagieren — Kontext sammeln, Bedrohungen klassifizieren, Cases erstellen und bestätigen. Verwende dies beim Triagieren von Alerts, bei der Durchführung von SOC-Analysen oder bei der Untersuchung von Detections. | 0.1.0 | elastic |
| security-case-management | SOC-Cases über die Kibana Cases API erstellen, suchen, aktualisieren und verwalten. Verwende dies beim Nachverfolgen von Vorfällen, beim Verknüpfen von Alerts mit Cases, beim Hinzufügen von Untersuchungsnotizen oder beim Verwalten von Triage-Ausgaben. | 0.1.0 | elastic |
| security-detection-rule-management | Elastic Security-Detection-Regeln (SIEM und Endpoint) erstellen, abstimmen und verwalten. Verwende dies für False Positives, Ausnahmen, neue Abdeckung, verrauschte Regeln oder Regelverwaltung über die Kibana-API. | 0.1.0 | elastic |
| security-generate-security-sample-data | Beispiel-Sicherheitsereignisse, Angriffsszenarien und synthetische Alerts für Elastic Security generieren. Verwende dies für Demos, zum Befüllen von Dashboards, zum Testen von Detection-Regeln oder zum Einrichten eines POC. | 0.1.0 | elastic |
Sicherheitsüberlegungen
KI-Coding-Agenten arbeiten mit echten Anmeldedaten, echtem Shell-Zugriff und oft mit den vollen Berechtigungen des Benutzers, der sie ausführt. Wenn diese Agenten auf Sicherheits-Workflows gerichtet werden, sind die Einsätze höher. Das rechtfertigt ein offenes Gespräch über Risiken, bevor du beginnst.
- Führe deine eigene Bedrohungsmodellierung durch. Bewerte, auf welche Daten der Agent zugreifen kann, welche Aktionen er ausführen kann und was passiert, wenn er sich unerwartet verhält. Die gemeinsame CISA-Leitlinie zum sicheren Bereitstellen von KI-Systemen ist ein guter Ausgangspunkt.
- Sei dir bewusst, welche Daten durch den Agenten fließen. Sicherheitsdaten können PII, in Kommandozeilen eingebettete Anmeldedaten und andere regulierte Daten enthalten. Wenn ein Agent Alerts oder Prozessereignisse abfragt, gelangt dieser Inhalt in den Kontext des Modells und kann an eine Drittanbieter-API gesendet werden. Beziehe deine Infosec- und Compliance-Teams frühzeitig ein.
- Diese Agenten verarbeiten angreifergesteuerte Eingaben. Alerts, Ereignisfelder und Dateiinhalte enthalten regelmäßig von Angreifern erstellte Zeichenketten. Prompt Injection ist hier nicht theoretisch; sie ist eine inhärente Eigenschaft der Betriebsumgebung. Forschung wie Brainworm zeigt, dass allein Agent-Kontextdateien als Persistenzmechanismus für Promptware dienen können.
- Begrenze Berechtigungen streng. Gib API-Schlüsseln die minimal erforderlichen Berechtigungen. Breite Response-Berechtigungen sind besonders gefährlich. Read-only-Zugriff ist eine gute Standardeinstellung, bis du das Verhalten validiert hast.
- Beschränke den Tool-Zugriff und die Netzwerkreichweite des Agenten. Die meisten KI-Coding-Agenten werden mit breiten Standardeinstellungen ausgeliefert: Shell-Ausführung, Dateisystem-Schreibzugriffe, Internetzugang. Die Reduzierung der verfügbaren Tool-Oberfläche begrenzt, was ein kompromittierter oder fehlgeleiteter Agent tun kann.
- Beginne in Nicht-Produktionsumgebungen. Verwende ein Serverless-Trial-Projekt, einen Dev-Cluster oder einen isolierten Kibana-Space, um Skills zu evaluieren, bevor du sie mit etwas verbindest, das Live-Sicherheitsdaten enthält.
Diese Skills sind genau deshalb Open Source, damit du überprüfen kannst, was sie tun. Wir ermutigen dich, sie zu lesen, bevor du sie ausführst.
Erste Schritte
Du kannst Elastic-Skills mit dem nativen Plugin-System von Claude Code, der skills CLI mit npx oder durch Klonen dieses Repositorys und Ausführen des mitgelieferten Installer-Skripts installieren. Die npx-Methode erfordert Node.js mit in deiner Umgebung verfügbarem npx.
[!TIP] Installiere nicht jeden Skill. Jeder installierte Skill fügt Routing-Kontext hinzu, den dein Agent bei jeder Anfrage auswertet. Installiere die cloud- und elasticsearch-Auth-Skills — die meisten anderen Skills hängen von ihnen ab — und füge dann nur die Skills hinzu, die für deinen Workflow relevant sind. Ein fokussiertes installiertes Set vermeidet Kontext-Bloat und hilft dem Agenten, zuverlässig zum richtigen Skill zu routen.
Claude Code Plugin (Empfohlen für Claude Code-Nutzer)
Claude Code hat ein natives Plugin-System, das Skills direkt verwaltet. Beginne damit, dieses Repository als Marketplace-Quelle hinzuzufügen:```sh claude plugin marketplace add https://github.com/elastic/agent-skills
Nach dem Hinzufügen können einzelne Plugins nach Namen installiert werden:```sh
claude plugin install elastic-elasticsearch@elastic-agent-skills
claude plugin install elastic-kibana@elastic-agent-skills
claude plugin install elastic-observability@elastic-agent-skills
claude plugin install elastic-security@elastic-agent-skills
claude plugin install elastic-cloud@elastic-agent-skills
[!NOTE] Nach der Installation werden Skills beim Ausführen von
/reload-pluginsmöglicherweise nicht sofort angezeigt. Dies ist ein bekanntes Problem von Claude Code — starte deine Claude Code-Sitzung neu, um neu installierte Plugins zu übernehmen.
Oder verwende den interaktiven Plugin-Browser innerhalb einer beliebigen Claude Code-Sitzung:``` /plugins
Dies öffnet ein Menü zum Durchsuchen der verfügbaren Plugins aus allen konfigurierten Marktplätzen, zur Auswahl der zu installierenden Plugins und zur Verwaltung der bereits installierten.
### GitHub Copilot CLI
GitHub Copilot CLI verfügt über ein natives Plugin-System. Fügen Sie dieses Repository als Marktplatzquelle hinzu:```sh
copilot plugin marketplace add elastic/agent-skills
Sobald sie hinzugefügt wurden, installieren Sie einzelne Plugins nach Namen:```sh copilot plugin install elasticsearch@elastic-agent-skills copilot plugin install kibana@elastic-agent-skills copilot plugin install observability@elastic-agent-skills copilot plugin install security@elastic-agent-skills copilot plugin install cloud@elastic-agent-skills
Oder durchsuchen Sie verfügbare Plugins interaktiv innerhalb einer Copilot-Sitzung:```
/plugin list
npx (Empfohlen)
Der schnellste Weg, Skills zu installieren, ist die skills CLI. Es ist nicht nötig, dieses Repository zu klonen — führen Sie einfach aus:```sh
npx skills add elastic/agent-skills
Dies startet eine interaktive Eingabeaufforderung zur Auswahl von Skills und [Ziel-Agents](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents). Die CLI kopiert jeden Skill-Ordner an den richtigen Ort, damit der Agent ihn entdecken kann.
Installiere einen bestimmten Skill nach Namen:```sh
npx skills add elastic/agent-skills --skill elasticsearch-esql
Oder verwende die @-Kurzschreibweise, um die Skill direkt als repo@skill anzugeben (entspricht --skill):```sh
npx skills add elastic/agent-skills@elasticsearch-esql
Installation für bestimmte Agents (siehe [unterstützte Agents](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents)):```sh
npx skills add elastic/agent-skills -a cursor -a claude-code
Verfügbare Skills auflisten, ohne sie zu installieren:```sh npx skills add elastic/agent-skills --list
Alle Skills zu allen Agents installieren (nicht interaktiv):```sh
npx skills add elastic/agent-skills --all
| Flag | Beschreibung |
|---|---|
-a, --agent | Bestimmte Agents ansprechen (siehe Unterstützte Agents) |
-s, --skill | Bestimmte Skills nach Namen installieren |
-g, --global | Im Benutzerverzeichnis statt im Projektverzeichnis installieren |
-y, --yes | Bestätigungsaufforderungen überspringen |
--all | Alle Skills bei allen Agents ohne Aufforderungen installieren |
--list | Verfügbare Skills auflisten, ohne sie zu installieren |
Lokaler Klon
Wenn du lieber mit einer lokalen Arbeitskopie arbeitest oder deine Umgebung kein Node.js / npx hat, klone das Repository und verwende den mitgelieferten Bash-Installer:```sh git clone https://github.com/elastic/agent-skills.git cd agent-skills ./scripts/install-skills.sh add -a
Das Skript erfordert bash 3.2+ und Standard-Unix-Dienstprogramme (`awk`, `find`, `cp`, `rm`, `mkdir`).
| Flag | Beschreibung |
| ----------------- | ------------------------------------- |
| `-a, --agent` | Ziel-Agent (wiederholbar) |
| `-s, --skill` | Bestimmte Skills nach Namen installieren |
| `-f, --force` | Bereits installierte Skills überschreiben |
| `-y, --yes` | Bestätigungsaufforderungen überspringen |
Alle verfügbaren Skills auflisten:```sh
./scripts/install-skills.sh list
Unterstützte Agents
| Agent | Installationsverzeichnis |
|---|---|
| claude-code | .claude/skills |
| cursor | .agents/skills |
| codex | .agents/skills |
| opencode | .agents/skills |
| pi | .pi/agent/skills |
| windsurf | .windsurf/skills |
| roo | .roo/skills |
| cline | .agents/skills |
| github-copilot | .agents/skills |
| gemini-cli | .agents/skills |
Skills aktualisieren
Der Aktualisierungsprozess hängt davon ab, wie die Skills installiert wurden.
Claude Code Plugin
Alle installierten Plugins auf ihre neuesten Versionen aktualisieren:```sh claude plugin update
Aktualisiere ein bestimmtes Plugin:```sh
claude plugin update elastic-elasticsearch
Um Plugins automatisch aktuell zu halten, aktiviere die Auto-Aktualisierung mit /plugins innerhalb von Claude Code.
Wenn die Auto-Aktualisierung aktiviert ist, prüft Claude Code beim Start auf neue Plugin-Versionen und aktualisiert im Hintergrund.
GitHub Copilot CLI
Aktualisiere alle installierten Plugins auf ihre neuesten Versionen:```sh copilot plugin update
Aktualisiere ein bestimmtes Plugin:```sh
copilot plugin update elasticsearch
npx
Prüfen Sie, ob sich installierte Skills upstream geändert haben:```sh npx skills check
Lade die neuesten Versionen aller installierten Skills herunter:```sh
npx skills update
Die CLI verfolgt das Quell-Repository jedes Skills und einen Inhalts-Hash in einer Lock-Datei. check vergleicht deine lokalen Hashes mit GitHub; update lädt alles, was abgewichen ist, erneut herunter.
Tipp: Die Standard-npx-Installation verwendet Symlinks, sodass jeder Agent auf eine einzige kanonische Kopie verweist. Ein einmaliges Aktualisieren frischt alle Agenten gleichzeitig auf.
Lokaler Klon
Führe den Installer erneut mit --force aus, um vorhandene Skills zu überschreiben:```sh
git pull
./scripts/install-skills.sh add -a --force
Ohne `--force` überspringt das Skript Skills, die bereits installiert sind.
## Skill-Format
Jeder Skill-Ordner enthält eine `SKILL.md` mit YAML-Frontmatter und Markdown-Anweisungen:```yaml
---
name: elasticsearch-my-skill
description: >
What the skill does AND when an agent should activate it.
metadata:
version: 0.1.0
visibility: public
---
# My Skill
[Instructions that the agent follows when this skill is active]
Das Feld description ist der einzige Auslösemechanismus — Agenten-Laufzeitumgebungen lesen es, um zu entscheiden, wann ein Skill geladen wird. Die vollständige Formatspezifikation finden Sie unter agentskills.io/specification.
Issues
Ein Problem gefunden oder einen Vorschlag? Öffnen Sie ein Issue und wir werden es prüfen.
Disclaimer
Diese Skills werden wie besehen bereitgestellt. Testen Sie Skills stets gründlich in Ihrer eigenen Umgebung, bevor Sie sich bei kritischen Aufgaben auf sie verlassen.