GitHub 上的 Agent Skills 倉庫，現在人人都在標一個大數字。1000+、1497+、163 個、100+ 資料庫。
我挑了幾個最紅的，把資料檔打開，逐行數了一次。
一句話結論：Agent Skills 生態的公開數字絕大多數是「倉庫自述」。實際數 marketplace.json：Anthropic 官方市集 167 個外掛、社群市集 140 個；而最紅的 awesome-agent-skills，自己兩個標籤分別寫 1000+ 和 1497+，互相打架。
本文所有數字均標註來源與讀取時間。截至 2026 年 8 月 27 日。
Agent Skills 到底是什麼？
是一份給 AI 助理看的說明書。你把「這件事該怎麼做」寫成一個資料夾丟給它，它遇到對應情境就自己照做，不用你每次重講一遍。Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 這些工具都吃這一套。
概念不難。難的是生態擴張得太快，快到沒人在核對數字——而這正是問題所在。
這些倉庫報的數字，可信嗎？
看情況。有些能數，有些數不了，兩者要分清楚。下表是我實際數過的：
| 倉庫 | 它自己說 | 我實際數到 | 怎麼數的 |
|---|---|---|---|
| anthropics/claude-plugins-official | 未標數量 | 167 個外掛 | 數 marketplace.json 的外掛層 name 鍵 |
| anthropics/claude-plugins-community | 未標數量 | 140 個外掛 | 同上 |
| VoltAgent/awesome-agent-skills | 簡介 1000+／徽章 1497+ | 頁面可見 425 條（下限） | 數 README 條目，但頁面被截斷 |
| K-Dense-AI/scientific-agent-skills | 163 個 skills | 未核 | 本次沒查，不引用 |
先講最乾淨的兩個。
Anthropic 兩個官方市集，實際有多少外掛？
官方市集 167 個，社群市集 140 個，合計 307 個。
這兩個數字是我最有把握的，因為它們不是從網頁文字讀出來的，是從 .claude-plugin/marketplace.json 這個機器可讀的資料檔數出來的。而且我用了兩個互相獨立的結構特徵去數：外掛層的 "name" 鍵，跟外掛物件的開頭大括號。兩者在官方市集都是 167，完全吻合。社群市集數到 140 個 name 鍵，再用 name／source／homepage 三種鍵合計 418 個去回推——140 × 3 = 420，差 2，代表有 2 個外掛沒填 homepage。對得上。
但這裡有個值得講的落差。有一個被不少人引用的第三方目錄 awesome-claude-plugins，簡介寫的是 333 個外掛。我數到 307。差 26 個。
我不打算在 307 和 333 之間選一個告訴你哪個才對。我只知道我的 307 是怎麼數出來的，而我不知道 333 是怎麼數出來的。
差距可能來自時間（目錄天天在長）、也可能來自口徑（那份目錄寫的是「skills、MCP servers、slash commands、sub-agents、hooks」，聽起來像在數元件而不是數外掛）。兩個數字並存、各自標明來源，比硬選一個誠實。
最紅的 awesome-agent-skills，為什麼數字對不上自己？
因為它有兩個標籤，寫著兩個不同的數。
GitHub 頁面上方的簡介寫「a curated collection of 1000+ agent skills」。往下捲到 README，第一排徽章寫的是「Skills 1497+」。同一個倉庫，同一個畫面，兩個官方數字差了將近 50%。
而那個徽章是寫死的。它是一張 shields.io 的靜態圖片，網址裡直接把 Skills-1497+ 這串字燒進去，不是程式算出來再更新的。換句話說，它從被寫下那天起就不會再變，倉庫增減多少都一樣。
那實際有多少？我抓到的頁面上能數到 425 條目。但我不會說 425 推翻了 1497。因為那個頁面是被截斷的：目錄列了 64 個分類錨點，實際 render 出來的只有 34 個，整個「Community Skills」區段根本沒載入。425 是一個下限，不是一個反證。
不過有兩件事，截斷的頁面也足以確認。
它自己不放任何 skill
整個倉庫的檔案清單是：.gitignore、CONTRIBUTING.md、LICENSE、README.md。四個檔案，零個資料夾。沒有 skills 目錄，沒有任何一個 SKILL.md。
它是一份純連結清單。這本身完全沒問題——awesome- 系列本來就是這個傳統。但它意味著你安裝不了任何東西，得再點出去。而且我數到的 425 條裡面，有 351 條指向同一個外部網站（officialskills.sh）。所以與其說它是「從各官方團隊蒐集」，不如說它有八成是某一個聚合站的鏡像索引。
唯一一句寫在正文裡的數量，數字對、分類錯
Microsoft 那一段寫「133 skills across 6 languages」。我數了：Core 9 + .NET 28 + Java 25 + Python 40 + Rust 7 + TypeScript 24 = 133。數字一字不差。
但那六格裡面只有五格是程式語言。「Core Skills」不是語言。這種錯不影響你用，卻很說明問題：連自己正文裡唯一一句可驗證的話，都沒人回頭數過。
那星數呢？為什麼我這篇不給你一張星數排行榜
因為我今天查證的時候，量測工具本身壞了三次。這段我覺得比上面任何一個數字都重要。
- GitHub 熱門榜回給我 2018 年的快照。頁面正常、HTTP 200、網址沒錯，但內容是 TensorFlow 掛在 110,335 星、xi-editor、moment.js 替代方案那個年代的榜。今天的倉庫一個都沒有。
- GitHub API 回空。不是 404，不是錯誤訊息，就是空的。
- 倉庫頁面本身是快取的。頁面裡兩個獨立欄位（請求 ID 與圖片簽章時間）都指向 2026-08-24 20:37 UTC——比我讀取的時間早了兩天半。
三個都沒有報錯。這才是麻煩的地方：壞掉的量測工具，看起來跟正常的量測工具一模一樣。如果我照抄頁面上的 31.8k 星然後寫「截至今日」，我就是在用兩天半前的讀數冒充即時數據，而沒有任何人看得出來。
順帶一提，這個交叉比對反而給了我信心：頁面快取讀到 31.8k（8/24），另一條路徑在 8/27 早上讀到 32,617。相隔約兩天半、差約 800 星，每日約 300 星，兩個讀數互相吻合。這才叫驗證過——不是因為數字漂亮，是因為兩個獨立來源在講同一個故事。
同樣理由，我也不會告訴你「今天熱門榜 16 個項目裡有 6 個是 Agent Skills」這種話。這個說法我查不到，就不寫。
所以我該怎麼選 Agent Skills 倉庫？
先講我的立場：我自己有一套跑在生產環境的 skill 系統，兩百多個，每天真的在用。所以我對這類清單的看法可能跟一般評測不太一樣。
數量幾乎不重要。一千個 skill 的清單，你真正會裝的大概五個。真正決定好壞的是三件事：
- 它是不是自己放東西。純索引倉庫（像 awesome-agent-skills）適合逛，不適合當來源。要裝東西，去官方市集。
- 觸發描述寫得好不好。skill 最常見的失敗不是功能爛，是該觸發時沒觸發。描述寫得含糊的，裝了等於沒裝。
- 有沒有寫清楚它會不會動你的東西。會寫入、會改檔、會呼叫外部 API 的，跟只讀的，風險差一個量級。沒寫的，預設當它會。
至於星數——星數量的是「有多少人覺得這個清單值得收藏」，不是「有多少人真的在用」。這兩件事差很遠。
三步驗證法：下次看到大數字，怎麼自己查？
不用寫程式，三步而已。
- 找資料檔，不看自述。外掛市集看
.claude-plugin/marketplace.json，清單型倉庫看data/目錄。自述會過期，資料檔不會。 - 用兩個獨立特徵數同一件事。我數外掛用了 name 鍵和大括號兩種方式，兩個都是 167 才敢寫。只用一種，你不會知道自己數錯。
- 先確認讀數的時間，再比對差距。順序不能反。兩個數字很接近，可能是都對，也可能是你在跟兩天前的自己比對。先看時間戳。
倉庫數字可信度快篩
勾選你能確認的項目，看這個數字值不值得引用：
常見問題
Agent Skills 和 MCP 有什麼不同？
Skill 是給 AI 看的做事說明書，用文字寫成；MCP 是讓 AI 連到外部系統的接線協定。一個管「怎麼做」，一個管「連到哪」。實務上常常一起用。
新手第一個該裝哪裡的 skill？
從 Anthropic 官方市集開始，167 個裡面挑。它們經過審核，而且是實際可安裝的，不是連結清單。
星數高的倉庫是不是比較好？
不一定。星數反映的是收藏意願，不是使用率。本文提到的最紅倉庫有三萬多星，但它一個 skill 都沒有放。
免責聲明：本文所有數字均為作者自行讀取與計數，並標註讀取時間。GitHub 生態變動極快，引用前請自行複核。本文不構成任何投資或採購建議。
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