SkillHubは、企業内で合意したAIエージェント向けスキルパッケージを、自前のインフラで公開・検索・バージョン管理できるセルフホスト型レジストリです。CLIとWeb UI、バックエンドサーバー、LLMベースの審査スキャナーが一体で動作し、Docker ComposeやHelmチャートでオンプレミス運用できます。RBACによる権限管理と監査ログを備え、企業のガバナンス要件にも対応します。
仕組みの中心はサーバーAPIです。docker-compose.ymlにはpostgres・redis・minio・skill-scannerの4サービスが定義されており、メタデータはPostgres、パッケージ本体はS3互換ストレージ、セッションやキャッシュはRedisに保存されます。skill-scannerはLLM_API_KEYなどの環境変数を受け取り、公開前のスキル内容をLLMで審査する役割を持ちます。CLI側はcli/src/agents/profiles配下に claude-code・codex・cursor など各コーディングエージェント用プロファイルを持ち、resolver.tsとdetector.tsで実行環境を判定して`.claude/skills`のような専用ディレクトリへインストールします。本番運用はHelmチャート化されており、charts/skillhub/tests配下のシェルスクリプトでhelm template出力を検証し、latestタグ禁止やfsGroup設定などの契約をテストしています。
- STEP 01
公開されているrantime.shスクリプトをcurlで実行すると、postgres・redis・minio・scanner・server・webの各コンテナが順に起動します。
- STEP 02
起動後はWeb UIにアクセスし、環境変数で設定したBOOTSTRAP_ADMIN_USERNAMEとパスワードで初回ログインします。
- STEP 03
CLIをインストールしてskillhub loginを実行すると、APIトークンを使った認証フローが始まります。
- STEP 04
SKILL.mdを含むフォルダをskillhub publishで送ると、名前空間ごとにバージョン管理された状態でサーバーに登録されます。
- STEP 05
skillhub installで取得すると、検出したエージェント種別に応じて`.claude/skills`のような専用ディレクトリにファイルが展開されます。
- STEP 06
管理画面では名前空間のOwner・Admin・Memberロールと、昇格や公開などの操作履歴が監査ログとして確認できます。
手元には、Web検索画面・CLI・審査スキャナーが揃った自社専用のスキルレジストリが立ち上がります。スキルの公開・バージョン管理・名前空間ごとの権限制御・監査ログ閲覧までを、一通り自分の環境で確認できる状態になります。
skill-scannerによるLLM審査はSKILL_SCANNER_LLM_API_KEYなどの外部LLM設定が前提で、未設定だと審査機能が働きません。
本番用の.env.release.draftには複数のTODO項目があり、パスワードやS3キーを自分で埋めないと安全な状態になりません。
CLIはバージョン0.1.9、公開イメージはv0.1.0-beta.5表記で、READMEも既存ClawHub互換レイヤーは拡張中と明記しており、まだ発展途上の段階です。
Helmチャートのテストはhelmやkubectlなど実クラスタ環境を前提としており、README記載内容だけでは動作の細部までは確認できません。
社内のプロプライエタリなエージェントスキルを、外部SaaSに出さずに一元管理したい企業チームに向いています。Docker Compose・Helmチャートテスト・CLIの各エージェントプロファイルなど実装の裏付けが揃っており、READMEの主張と食い違う点は見当たりませんでした。ただしバージョン表記や.env.release.draftのTODOが示す通りベータ段階なので、本番投入前には認証まわりとストレージ設定を自分の目で確認することをおすすめします。