这些 skill 的生成方式参考 : 《如何创建 SKILL》
submodules
# 1. 先浅克隆到目标目录
git clone --depth 1 https://github.com/author/project.git path/to/subdirectory
# 2. 再把它注册为子模块
git submodule add https://github.com/author/project.git path/to/subdirectory
思维筑基
axiom-explainer: 输入公理/定理/观点, 输出把“观点 / 公理 / 定理 / 理论系统”生成面向学生的中文 Markdown 文章. 参考:logic-thinker-coach: 通过向我提问, 用对话方式来训练我的逻辑思维、独立思考的能力, 并对我的回复进行点评, 给出改进意见, 并在接下来的对话中不断进行针对性训练.- 类比人类训练大模型的测试集
财经筑基. 全书已完成 散户投资小白金融全品种操盘手册 目录
retail-trading-manual-writer: 散户投资小白金融全品种操盘手册writer, 输入小结标题和其他参考信息, 输出 以 markdown 格式保存到当前项目的 markdown 目录中.
数据库筑基. 已完成 《数据库筑基课 目录》
database-foundation-course-writer: 数据库筑基课 写作 skill, 输入数据库筑基课的文章标题 以及 相关的参考资料(通常是该篇数据库筑基课相关的技术文档、产品手册、开源项目地址、deepwiki地址、论文地址等). 输出最终 markdown 文件并保存到当前项目 markdown 文件夹中. 例如:文章标题: 数据库筑基课 - 索引组织表(Index-Organized Table, IOT) 项目源码(已克隆到当前项目如下目录中): orioledb 项目 deepwiki reponame: orioledb/orioledb 项目 codebase: orioledb/CLAUDE.md 参考论文: Oracle8i Index-Organized Table and its Application to New Domains The Ubiquitous B-Tree Efficient Locking for Concurrent Operations on B-Trees
读书笔记
douban-book-notes: 输入豆瓣链接, 生成读书笔记.
市场开局分析
market-opening-analyst: 市场开局分析, 分析并预测下一次开市可能会引爆上涨、下跌的行业或标的. 以 markdown 格式图文并茂(采用mermaid、ascii text等图)的输出到当前项目 markdown 目录中.
指定美股分析
us-stock-prediction: 预测某只指定美股的次日走势, 结果输出到当前项目 markdown 目录中.
指定A股分析
a-stock-prediction: 预测某只指定A股的次日走势, 结果输出到当前项目 markdown 目录中.
深度分析指定股票的开源项目
- 《TradingAgents: 多 Agent 股票分析与交易决策系统试用》
- 《AI论文解读 | TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework》
抓取最近3天新闻, 推演对市场的影响
investor-news-impact: 面向投资者, 抓取最近3天内发生的新闻. 总结并推演分析将对哪些行业、上市公司带来何种影响.
系列技能: 每日财经事件、深度分析、公众号爆款文章、小白解读、未来一周市场预测
daily-finance：每日联网采集并校验高质量财经新闻、市场数据和关键事件，生成可直接发布的公众号财经日报，并作为后续深度分析的事实底稿。finance-core-analysis：基于daily-finance的事实底稿，再联网复核关键数据，用流动性、利率、风险偏好、资金流、政策和资产负债表模型生成可发布的深度财经分析。finance-explosive-article：基于前两份财经文档和最新外部数据校验，用“第一性原理 + 反直觉 + 系统模型”的德哥风格生成公众号爆款财经文章。finance-beginner-explainer: 基于finance-explosive-article的文案, 面向小白进行更细致的解读, 必要时会用到daily-finance和finance-core-analysis增加证据链完整性.finance-weekly-outlook: 根据daily-finance , finance-core-analysis , finance-explosive-article的产出, 再综合搜索其他相关的关键且权威的高质量数据. 分析未来一周极大概率看涨以及看空的行业和股票.
抓取行业新闻, 分析并发现BUG和商机, 设计解决方案、产品与商业模式
world-bug-opportunity-finder: 根据我给出的行业名称抓对应行业的热点新闻, 如果我没有给出, 则默认抓热点社会新闻, 找“bug”, 并给解决思路. 将结果整理成图文并茂(包含svg/mermaid/ascii text等图形)的markdown文件保存到当前项目markdown目录中.
给出行业, 结合热点或者老问题, 提出若干真实、深刻、有讨论张力的好问题
good_ask: 给你一个行业, 提出与这个行业相关的若干个好问题, 不需要给出解答, 但是要给出好的理由.
产品经理, 根据上面发现的BUG和商机, 编写 BRD, MRD, PRD.
write-brd: 输入 idea, 将 BRD 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.write-mrd: 输入 idea, 将 MRD 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.write-prd: 输入 idea, 将 PRD 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.
用HTML做高保真产品原型、交互Demo、幻灯片、动画
huashu-design: 花叔Design（Huashu-Design） —— 用HTML做高保真原型、交互Demo、幻灯片、动画、设计变体探索+设计方向顾问+专家评审的一体化设计能力。
以开发架构师的角色基于 PRD 文档编写功能设计文档
product_feature_tech_design: 输入 PRD 文档, 以开发架构师的角色基于 PRD 文档编写功能设计文档. 下游是开发者、reviewer、测试者, 他们的工作都将基于这份功能设计文档展开, 且互相隔离, 测试不知道开发者写了什么代码, 所以这份文档必须要详细定义清晰. 功能设计文档以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.
代码实现
product_feature_tech_implement: 基于功能设计文档实现代码、完成代码 review、测试用例的编写、并通过新增测试用例及已有的测试用例.- 这个任务非常长, 可能会不断因授权打断. 如果你不想被打断, 在启动 Claude CLI 时跳过权限确认，可以通过添加
--dangerously-skip-permissions参数或--permission-mode bypassPermissions来实现。不过这个操作风险极高，建议把 claude 放在容器内跑.
- 这个任务非常长, 可能会不断因授权打断. 如果你不想被打断, 在启动 Claude CLI 时跳过权限确认，可以通过添加
其他待补充: 从单agent到复杂agent协作到团队协作. 参考 claude,codex,ruflo(多agent上下文隔离协作: PD、架构师、coder、reviewer、tester),loop(多agent任务编排管理).
市场营销策略
待补充
给开源项目找bug,修复bug, 例如postgres
find_postgres_bug: 输入postgres源码目录(最好克隆一个稳定版或开发版最新分支)位置, 找bug, 并以 markdown 格式输出标准的给社区上报 bug 的信息.- 最好在克隆时把近半年的commit信息都克隆过来, 因为越新的提交越容易出现bug.
抓取咸鱼、boss直聘、或其他与招聘相关平台发布的内容, 与输入者的特征进行匹配, 给出接活的报告.
job-advisor: 输入个人特征和需求(能力、诉求(例如工作地、时长、薪资、是否远程、求职方向等)), 根据个人特征匹配适合接的活(包括长期雇佣、临时工等), 按性价比排序返回结果.
产业/行业分析(面向"投行"视角)
industry-chain-investment-analysis: 输入一个行业或产业名称, 根据这个行业产业链条的各个节点, 列出各个节点中具有代表性的上市公司, 分析这些企业的商业模式、上下游、核心竞争力, 护城河、风险揭露、竞争情况等. 图文并茂(svg/mermaid/ascii text等图形)的输出 markdown 格式文件, 保存到当前项目 markdown 目录中.
产业/行业分析(面向"战略顾问+创业者"视角)
industry-deep-explainer: 输入行业名, 快速且通熟易懂的讲透一个行业. 并且分析行业中的商业机会, 将结果以 markdown 格式输出到当前项目的 markdown 目录中.- 区别于 industry-chain-investment-analysis 和 industry-news-insight, 前者主要针对投行/上市公司, 后者针对公众号文. 本 skill 则定位"战略顾问+创业者"视角.
企业财报分析
financial-report-analysis: 财报分析, 输入公司财报文件或URL, 输出专业的财报解读文章.
产品深度分析
product-multi-role-analysis: 分别扮演“用户、投资人、产品经理、市场运营、品牌运营、友商、合作伙伴”这7个角色, 分析这个产品.
产品评测报告
product-review-report: 询问被评测的产品名、产品相关的资料或相关链接(可选项), 要评测的功能点、目标使用场景、要对比的竞品, 站在用户决策者以及使用者两个角度编写评测报告. 例子:/product-review-report 1、被评测的产品名: powermem, seekdb, oceanbase 2、产品相关的资料或相关链接: https://github.com/oceanbase/powermem https://github.com/oceanbase/seekdb https://github.com/oceanbase/oceanbase https://www.powermem.ai/ https://www.seekdb.ai/ https://en.oceanbase.com/ 3、要评测的功能点、目标使用场景: 面向 AI Agent 的整体解决方案, 围绕“1、AI Agent 在记忆的存储、整理、遗忘、召回, 2、RAG 知识库数据的存储、召回, 3、省LLM token, 4、提高召回精度, 5、提高LLM 回复精度”相关的场景, 这三个产品的综合功能表现. powermem 负责记忆的整理、遗忘 seekdb 有嵌入式和单机版, 负责存储数据, 召回数据, 包括embedding、语义搜索、全文检索、混合搜索和reranking. (未来可能支持图) oceanbase 分布式版本, 当 seekdb 嵌入式版本和单机版都无法满足诉求时, 处理更大规模数据量场景 先验证上述内容, 如有误或缺失重点请先修正和补齐. 4、要对比的竞品: 无
大国N年规划、结合个人特点给出顺势而为的分析报告
state-trend-advisor: 输入询问者的特点: 擅长的领域、特长、爱好等. 如果没有给出询问者的特点, 就认为你是普通人. 首先抓取并分析国家最近的五年规划、政策文件或近期相关的重大新闻. 面向询问者以“投资、创业方向、商业思路、产品思路、就业择业、学习规划”为目的输出分析报告.
根据个人情况、综合大环境与趋势, 给出人生规划建议书
future-planning-advisor: 基于提问者提供的背景、资源等信息. 编写符合提问者的未来规划与建议书. 以 markdown 格式保存到当前项目的 markdown 目录中.
根据企业情况、综合大环境与趋势, 给出企业规划建议书
enterprise-future-planning-advisor: 基于用户提供的企业名、企业简介、公司网站等信息, 给这家企业编写未来规划与建议书. 以 markdown 格式保存到当前项目的 markdown 目录中.
通用问题解答专家
multi-expert-analyzer: 通用解答问题专家. 输入任何问题, 分析问题后扮演领域专家, 解答问题. 输出为 markdown 格式, 存储到当前项目 markdown 文件夹中.
扮演红蓝队互相辩论的通用问题解答专家. 适合有争议的话题.
rational-red-blue-debate: 扮演红蓝队互相辩论的通用解答问题专家. 输入任何问题, 分析问题后扮演领域专家, 解答问题. 输出为 markdown 格式, 存储到当前项目 markdown 文件夹中.
鉴别文章真伪, 给出打分和相应内容位置.
article-fact-checker: 鉴别一篇文章的内容真伪, 细化到每个段落, 每句话, 总体结论.
马克思
karl-marx-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的马克思角色.
教员
mao-zedong-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的教员角色.
digoal德哥(女娲.skill 蒸馏, 保留了思维方式、方法论等)
digoal-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的digoal德哥角色.
digoal德哥(根据 blog 蒸馏, 更像 RAG 角色)
digoal：基于 digoal/德哥博客沉淀，面向 PostgreSQL、AI+数据库、开源生态、技术文章和架构判断，输出证据驱动、场景优先、可验证的德哥式分析与方案。
PostgreSQL 全球开发组核心 comitter Tom Lane
tom-lane-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的 Tom Lane 角色.- 用法举例:
/tom-lane-perspective 现在就在 postgres 最新分支目录中, 请你用 /find-postgres-bug 的思路来找bug, 当然了, 你是大神, 你肯定有更好的方法, 更快的找到pg bug, 找到后, 按 /find-postgres-bug 的输出格式产出
- 用法举例:
andres-freund-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的 Andres Freund 角色.- 强项：AIO / Meson / JIT / UUIDv7 / incremental backup / 性能优化决策 / 现代工程实践
巴菲特
buffett: 巴菲特思想解读股票代码. 来自 https://github.com/agi-now/buffett-skills
其他相关项目
张仲景
zhang-zhongjing-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的医圣张仲景
孙思邈
sun-simiao-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的药王孙思邈
倪海厦
ni-haixia-perspective: 用女娲.skill 蒸馏的倪海厦
紫微斗数作者罗洪先
luo-hongxian-perspective: 用女娲.skill 蒸馏紫微斗数作者罗洪先
开源项目排行榜解读
github-weekly-trending: 输入从https://github.com/trending?since=weekly&spoken_language_code=拷贝的内容, 编写本周热门开源项目文章, 输出到当前项目 markdown 目录中.
指定开源项目深度分析
open-source-project-article: 输入开源项目地址, 深度分析该开源项目, 输出到当前项目 markdown 目录中.
数据库、AI、github、AI paper近一周新闻
db-ai-github-paper-weekly-news: 抓取并分析如下网站(事关“数据库、AI、github、AI paper”相关的近期新闻)在近1周内发表的内容, 分类总结, 将结果以 markdown 格式图文并茂(内置 mermaid 图提高可读性)输出到当前项目的 markdown 目录中.- 注意: 有些网站可能要科学上网, 所以启动 claude cli/codex app 时, 建议是有 http proxy.
开源项目: TrendRadar, 告别信息过载，AI 舆情监控助手与热点筛选工具！聚合多平台热点 + RSS 订阅，支持关键词精准筛选。
论文解读
paper-interpretation: 输入论文 PDF 或论文 URL , 通俗易懂解读论文. 例如用于解读 AI 论文 https://arxiv.org/abs/2604.14141 https://arxiv.org/abs/2508.02739AI 论文: - https://huggingface.co/papers/trending - https://huggingface.co/papers - https://github.com/tensorchord/Awesome-LLMOps 数据库 论文: - https://github.com/lonng/db-papers AI4DB 论文: - https://github.com/LumingSun/ML4DB-paper-list
从 PostgreSQL 指定提交区间的代码、提交日志中, 分析与DBA、开发者相关的特性
postgres-commit-history-article: 先进入 postgres 项目目录, 输入commitid1 commitid2, 分析并解读这两个 commitid 中间的所有提交 (也包括这两个 commit), 输出到当前项目 markdown 目录中.
PostgreSQL 问答助手
pgfaq: clone https://github.com/postgres/postgres 源码, 将其作为项目目录. 输入 PostgreSQL 相关的问题, 将回答结果保存到项目目录的 markdown 子目录中. 回答时会参考代码、文档和deepwiki, 并对回答内容正确性进行校验.
适合任何开源项目的问答助手
-
opensourcefaq: 解答与开源产品有关的问题.输入: 问题, 问题涉及的所有开源项目的源码目录, deepwiki reponame. 输出内容以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.使用例子
# 先下载代码, 构建代码框架 git clone --depth 1 https://github.com/postgis/postgis cd postgis claude /init git clone --depth 1 https://github.com/postgres/postgres cd postgres claude /init 问题: 如何使用 postgis 做伴随分析, 更确切的说, 数据库里有车辆轨迹, 每个人的轨迹数据, 根据A的轨迹, 如何找出打车的同行人. 开源项目地址 : /Users/digoal/pgrepo/postgis /Users/digoal/pgrepo/postgres deepwiki reponame : postgis/postgis postgres/postgres
消化已有文章后, 从更高维度发现价值并重写
higher-order-article-writer: 给出 url 或文章内容, 仔细阅读并消化后, 写一篇更高层次的博弈文章.
指定行业, 将近期新闻整理成文章
industry-news-insight: 输入某个行业名称, 将近期新闻整理成文章, 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.
指定产品, 将近期新闻整理成“技术影响力”文章.
product-tech-influence-article: 输入某个产品名称, 将近期新闻整理成文章, 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.
生成播客脚本
article-to-podcast-script: 将文章转换成播客脚本. 输入为文章的 markdown 文件 以及 播客人数(1到4人). 例如:$article-to-podcast-script 根据 markdown/finance-beginner-explainer-2026-04-22.md 文章, 生成 2 人播客脚本, 字数限定在1000字内, 如果无法完成限定, 请在结尾时引导听众阅读“digoal德哥”公众号发布的文字稿.. 生成完之后还可以调整文件, 或者生成是告知风格(如犀利、金句频出等) . 然后用这篇文章介绍的方法, 生成播客语音. 《Mac本地生成 播客配音, 想要谁的声音都行, 还能带BGM》 (非常耗内存, 如果你的播客很长, 建议剪成几篇分开生成, 或者升级内存)
将文章改写成公众号爆款文章
marketing-wechat-operator:微信公众号运营, 编写爆款文章.
以digoal的人设基于已有内容进行重塑, 适合爆款、口播.
digoal-read-think-writer: 首先要克隆 digoal/blog 到~目录, 因为会挑选已有文章进行模式匹配. 输出URL或文字内容, 输出 markdown/file.md , markdown/svg/file.svg , 基于已有内容进行重塑, 适合爆款、口播.
基于提供的内容生成封面及核心内容演讲图(默认为1080*1920规格)
blog-cover-poster: 输入文件或相关的素材, 基于提供的内容, 在当前项目的目录中, 输出1张封面图以及若干张连贯的核心内容图用于讲解, 默认尺寸1080*1920像素, 格式为png格式, 文件命名为 1.png 2.png 3.png ... 10.png 11.png 12.png ... 以此类推. 注意着色、字号要考虑语义和重点突出等要求.
微信公众号文章自动创作与发布工具: 从选题搜索、撰写、AI 配图、排版到发布草稿箱, 一条命令搞定。可作为 Claude Code / Codex / Cursor 的 Skill, 也可独立命令行调用。
解答作业、举一反三、给出同类试题和答案
student-tutor: 输入年级, 题目(可能是文字或图片), 以该年级的同学听得懂的方式通俗易懂的解答, 如果有多种解题方式, 请按更能启发学生思维的优先级顺序讲解; 以 markdown 格式的文件输出到当前项目 markdown 目录中; 还要让学生能够举一反三, 根据相关知识点再出几道题目, 答案和详细解题过程输出到另一个 markdown 文件中; 少量非常关键的内容可使用 mermaid 或 svg 图(如果采用 svg 图, 请将其保存到 markdown/svg 目录中, 在文中使用来引用)来提高解释性;
女娲 skill, 造人(蒸馏角色)
huashu-nuwa: 女娲 skill, 造人(蒸馏)
达尔文 skill, 进化 SKILL
darwin-skill: 达尔文 skill, 进化 SKILLcd ~/.codex/skills git clone --depth 1 https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill git clone --depth 1 https://github.com/alchaincyf/darwin-skill cp -r nuwa-skill ~/.claude/skills/ cp -r darwin-skill ~/.claude/skills/
思考:
是不是可以包装成一个搞钱专属Claw，实践中逐步完善。
从发现bug, 到分析商机, 形成产品, 销售闭环。
发现机会，投资。
发现匹配的活。
未来 AI 自己接活干.
skills_for_claude_web 目录中的 skill 仅用于 Claude web 版.
.skill 是 claude web skill 的压缩包.
-
skill-creator: claude 内置的创建 skill 的技能. -
market-opening-analyst: 市场开局分析, 分析下一次开市可能会引爆上涨、下跌的行业或标的. 以 markdown 格式图文并茂(采用mermaid、ascii text等图)的输出到当前项目 markdown 目录中. -
us-stock-predictor: 预测某只指定美股的次日走势, 结果输出到当前项目 markdown 目录中. -
a-stock-predictor: 预测某只指定A股的次日走势, 结果输出到当前项目 markdown 目录中. -
investor-news-impact: 面向投资者, 抓取最近3天内发生的新闻. 总结并分析推演对哪些行业、上市公司带来哪些影响. -
daily-finance: 每日联网采集并校验高质量财经新闻、市场数据和关键事件，生成可直接发布的公众号财经日报，并作为后续深度分析的事实底稿。 -
finance-core-analysis: 基于daily-finance的事实底稿，再联网复核关键数据，用流动性、利率、风险偏好、资金流、政策和资产负债表模型生成可发布的深度财经分析。 -
finance-explosive-article: 基于前两份财经文档和最新外部数据校验，用“第一性原理 + 反直觉 + 系统模型”的德哥风格生成公众号爆款财经文章。 -
finance-beginner-explainer: 基于finance-explosive-article的文案, 面向小白进行更细致的解读, 必要时会用到daily-finance和finance-core-analysis增加证据链完整性. -
finance-weekly-outlook: 根据daily-finance , finance-core-analysis的产出, 再综合搜索其他相关的关键且权威的高质量数据. 分析未来一周极大概率看涨以及看空的行业和股票. -
trading-manual-writer: 散户投资小白金融全品种操盘手册writer, 输入小结标题和其他参考信息, 输出 以 markdown 格式保存到当前项目的 markdown 目录中. -
industry-deep-explainer: 输入行业名, 快速且通熟易懂的讲透一个行业. 并且分析行业中的商业机会, 将结果以 markdown 格式输出到当前项目的 markdown 目录中.- 区别于 industry-chain-analyst 和 industry-insight-writer, 前者主要针对投行/上市公司, 后者针对公众号文. 本skill则定位"战略顾问+创业者"视角.
-
product-multi-role-analysis: 分别扮演“用户、投资人、产品经理、市场运营、品牌运营、友商、合作伙伴”这7个角色, 分析这个产品. -
paper-interpreter: 输入论文 PDF 或论文 URL , 通俗易懂解读论文. -
db-foundation-course: 数据库筑基课 写作 skill, 输入数据库筑基课的文章标题 以及 相关的参考资料(通常是该篇数据库筑基课相关的技术文档、产品手册、开源项目地址、deepwiki地址、论文地址等). 输出最终 markdown 文件. -
financial-report-analyst: 财报分析, 输入公司财报文件或URL, 输出专业的财报解读文章. -
industry-chain-analyst: 输入一个行业或产业名称, 根据这个行业产业链条的各个节点, 列出各个节点中具有代表性的上市公司, 分析这些企业的商业模式、上下游、核心竞争力, 护城河、风险揭露、竞争情况等. 图文并茂(svg/mermaid/ascii text等图形)的输出markdown格式文件, 保存到当前项目 markdown 目录中. -
opensourcefaq: 解答与开源产品有关的问题.输入: 问题, 问题涉及的所有开源项目的源码目录, deepwiki reponame. 输出内容以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中. -
book-note-writer: 输入豆瓣链接, 生成读书笔记. -
axiom-explainer: 输入公理/定理/观点, 输出把“观点 / 公理 / 定理 / 理论系统”生成面向学生的中文 Markdown 文章. 参考 《德说-第100期, 人生最重要的事3: 建立公理体系和逻辑能力》 -
logic-thinker-coach: 通过向我提问, 用对话方式来训练我的逻辑思维、独立思考的能力, 并对我的回复进行点评, 给出改进意见, 并在接下来的对话中不断进行针对性训练. -
personal-planner: 基于提问者提供的背景、资源等信息. 编写符合提问者的未来规划与建议书. 以 markdown 格式保存到当前项目的 markdown 目录中. -
state-trend-advisor: 输入询问者的特点: 擅长的领域、特长、爱好等. 如果没有给出询问者的特点, 就认为你是普通人. 首先抓取并分析国家最近的五年规划、政策文件或近期相关的重大新闻. 面向询问者以“投资、创业方向、商业思路、产品思路、就业择业、学习规划”为目的输出分析报告. -
job-advisor: 输入个人特征和需求(能力、诉求(例如工作地、时长、薪资、是否远程、求职方向等)), 根据个人特征匹配适合接的活(包括长期雇佣、临时工等), 按性价比排序返回结果. -
enterprise-planner: 基于用户提供的企业名、企业简介、公司网站等信息, 给这家企业编写未来规划与建议书. 以 markdown 格式保存到当前项目的 markdown 目录中. -
product-neutral-advisor: 输入某个产品名称, 将近期新闻整理成文章, 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中 -
industry-insight-writer: 输入某个行业名称, 将近期新闻整理成文章, 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中 -
product-review-report: 询问被评测的产品名、产品相关的资料或相关链接(可选项), 要评测的功能点、目标使用场景、要对比的竞品, 站在用户决策者以及使用者两个角度编写评测报告. -
podcast-script: 将文章转换成播客脚本. 输入为文章的 markdown 文件 以及 播客人数(1到4人). -
bug-hunter: 根据我给出的行业名称抓对应行业的热点新闻, 如果我没有给出, 则默认抓热点社会新闻, 找“bug”, 并给解决思路. 将结果整理成图文并茂(包含svg/mermaid/ascii text等图形)的markdown文件保存到当前项目markdown目录中. -
good_ask: 给你一个行业, 提出与这个行业相关的若干个好问题, 不需要给出解答, 但是要给出好的理由.
产品经理, 根据上面发现的BUG和商机, 编写 BRD, MRD, PRD.
write-brd: 输入 idea, 将 BRD 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.write-mrd: 输入 idea, 将 MRD 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.write-prd: 输入 idea, 将 PRD 以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.
以开发架构师角色基于prd编写功能设计文档.
product_feature_tech_design: 输入 PRD 文档, 以开发架构师的角色基于 PRD 文档编写功能设计文档. 下游是开发者、reviewer、测试者, 他们的工作都将基于这份功能设计文档展开, 且互相隔离, 测试不知道开发者写了什么代码, 所以这份文档必须要详细定义清晰. 功能设计文档以 markdown 格式保存到当前项目 markdown 目录中.
代码实现
-
product_feature_tech_implement: 基于功能设计文档实现代码、完成代码 review、测试用例的编写、并通过新增测试用例及已有的测试用例.- 这个任务非常长, 可能会不断因授权打断. 如果你不想被打断, 在启动 Claude CLI 时跳过权限确认，可以通过添加
--dangerously-skip-permissions参数或--permission-mode bypassPermissions来实现。不过这个操作风险极高，建议把 claude 放在容器内跑.
- 这个任务非常长, 可能会不断因授权打断. 如果你不想被打断, 在启动 Claude CLI 时跳过权限确认，可以通过添加
-
article-rewriter: 消化内容后, 从更高维度重写. 输入URL或原始内容, 输出markdown到当前项目markdown目录中. -
multi-expert-analyzer: 通用解答问题专家. 输入任何问题, 分析问题后扮演领域专家, 解答问题. 输出为 markdown 格式, 存储到当前项目 markdown 文件夹中. -
red-blue-debate: 扮演红蓝队互相辩论的通用解答问题专家(特别适合有争议的话题). 输入任何问题, 分析问题后扮演领域专家, 解答问题. 输出为 markdown 格式, 存储到当前项目 markdown 文件夹中. -
article-fact-checker: 鉴别一篇文章的内容真伪, 细化到每个段落, 每句话, 总体结论. -
db-ai-github-paper-weekly-news: 抓取并分析如下网站(事关“数据库、AI、github、AI paper”相关的近期新闻)在近1周内发表的内容, 分类总结, 将结果以 markdown 格式图文并茂(内置 mermaid 图提高可读性)输出到当前项目的 markdown 目录中. -
content-humanizer: 输入内容或文件路径, 分析该内容的人味, 如果低于80%, 则在不改变意思的情况下直接进行改写, 确保改写后的内容人味80%以上, 以 markdown 格式输出到当前项目 markdown 目录中.
PS: anthropic 内置 SKILL. https://github.com/anthropics/skills
在 claude code cli 或 codex cli 中使用这些 skill 时, 可能依赖的一些包或软件.
1、
pip3 install pymupdf pypdf pdfplumber pdfminer.six 对应关系：
pymupdf：提供fitz，用于 PDF 文本和图片提取pypdf：PyMuPDF不可用时的文本提取 fallbackpdfplumber：表格候选提取pdfminer.six：skills_for_claude_web/paper-interpreter中明确写了pip install pdfminer.six
2、
PDF/OCR fallback 工具，skills/paper-interpretation 提到扫描 PDF 时可用 OCR 或本地 PDF/image 工具，建议装：
brew install poppler tesseract 说明：
poppler提供pdftotext、pdfinfo、pdfimagestesseract用于 OCR 扫描型 PDF/图片
3、
DeepWiki MCP / Node 工具
open-source-project-article 和 pgfaq 依赖 DeepWiki MCP。若本地没有配置，可安装/运行对应 MCP 包：
npx --yes @seflless/deepwiki
# 某些依赖 playwright
npx playwright install如果要把它加入 Codex MCP，需要用你当前环境对应的 MCP 配置命令；从技能内容本身看，只能确定它需要 DeepWiki MCP 能力，不能确定唯一安装方式。
其他参考: 《Claude , Codex 使用经验总结》