AI-SKILLS

<div align="center"> <a href="https://amey-thakur.github.io/AI-SKILLS/"><img src="docs/favicon.svg" alt="AI-SKILLS logo" width="88"></a> # AI 技能 **即插即用的技能和提示，适用于每种 AI 编程代理。** Claude Code · Claude Desktop · Cursor · OpenAI Codex · Gemini CLI · GitHub Copilot · Windsurf · Antigravity · Cline · Zed · Aider · 任何读取文件的代理 [官网](https://amey-thakur.github.io/AI-SKILLS/) · [提示工作室](https://amey-thakur.github.io/AI-SKILLS/prompt-studio.html) · [安装](INSTALL.md) · [技能](skills/) · [提示](prompts/) · [生态系统](ECOSYSTEM.md) · [贡献](CONTRIBUTING.md) </div> <br> > [!TIP] > **自主设计。** 将任何代理指向此仓库，它会自行选择适合每个任务的技能或提示：它会读取 [`AGENTS.md`](AGENTS.md) > （和 Claude Code 中的 [`CLAUDE.md`](CLAUDE.md)），然后从 [`index.json`](index.json) 中按每个条目的 `use_when` 触发器进行选择。你只需安装一次；无需指定技能。 ## 这是什么 一个可以找到所有技能的地方。使之成立的两个部分： - **库**：为本仓库编写的原始技能和提示，每个技能都完整且经过测试。下面列出。 - **[生态系统索引](ECOSYSTEM.md)**：GitHub 上每个主要的技能集合，索引带有官方技能的链接。超过 8,000 个技能可通过 [`ecosystem.json`](ecosystem.json) 访问，只需一次获取。 库背后的理念：有测试的方法优于临时拼凑。交给代理一个强工程师审查代码的方式，它会改进审查。在第一个尝试中，给一个人一个建立在实际有效方法上的提示，答案就会改进。 - **[`skills/`](skills/)** 是代理加载并遵循的工作方法：审查代码、调试、编写事后分析、设计 API。每个技能一个文件夹，一个 `SKILL.md` 文件，格式为 Claude 代理原生加载，其他工具也可以读取。 - **[`prompts/`](prompts/)** 是完整的提示，带有命名 `{variables}`、运行模型设置和关于每个提示有效性的说明。使用 [提示工作室](https://amey-thakur.github.io/AI-SKILLS/prompt-studio.html) 在浏览器中构建自己的提示。设置中提到的温度：这是模型的自由度，0 表示精确和可重复，1 表示创造性。如果工具中没有温度控制？跳过它；提示在默认情况下仍然有效。 在 Claude Code 中，每个提示都作为斜杠命令安装：`/summarize`、`/tldr`、`/explain`、`/plan`、`/brainstorm`、`/critique`、`/improve`、 `/outline`、`/steps`、`/pros-cons`，以及 `/goal`、`/autoresearch` 和 `/reflect`（生成的 [`commands/`](commands/) 文件夹）。Cursor 和 Antigravity 也读取相同的提示作为斜杠命令；[INSTALL.md](INSTALL.md) 提供了每个工具的一行复制步骤。 每个条目都是纯 Markdown，带有简短的标题。这是一种设计，而不是限制：代理可以读取的方法，您可以读取、编辑、版本控制并移植到下一个工具。无需运行时、无需框架、无需过期格式。 <br> ## 快速开始 **Claude Code** 通过一个命令添加整个库，组织为每个类别的可安装插件： ``` /plugin marketplace add Amey-Thakur/AI-SKILLS ``` **其他工具** 读取纯 Markdown。 一行命令： | 工具 | 一行命令 | |---|---| | Claude Desktop, claude.ai | 在设置、功能、技能中上传技能文件夹 | | Codex, Gemini CLI, Cursor, Copilot, Windsurf, Antigravity, Zed, Aider | 在 `AGENTS.md` 中引用技能 | | Cline | `curl -s <raw>/skills/code-quality/code-review/SKILL.md > .clinerules/code-review.md` | | 任意 API | 获取原始文件；正文是您的系统提示 | 完整的工具特定说明，包括作用域 Cursor `.mdc` 规则和 Copilot 指令文件，都在 **[INSTALL.md](INSTALL.md)** 中。 **对于代理：** 整个目录在 [`index.json`](index.json) 中可机器读取（每个条目都有描述和原始 URL）， 镜像在 [`llms.txt`](llms.txt) 中，带有使用规则在 [`AGENTS.md`](AGENTS.md) 中。获取索引，按描述选择，只拉取任务需要的。 <br> ## 目录 每个类别一行；每个条目及其一行描述都在 **[CATALOG.md](CATALOG.md)** 中。 <!-- library:start --> | 类别 | 技能 | 例如 | |---|---|---| | [无障碍](CATALOG.md#accessibility-8) | 8 | 无障碍审查、可访问表单、替代文本编写 | | [API](CATALOG.md#apis-9) | 9 | API 变更管理、API 客户端设计、API 废弃 | | [架构](CATALOG.md#architecture-13) | 13 | API 网关模式、架构决策记录、架构图 | | [后端](CATALOG.md#backend-14) | 14 | API 错误响应、API 版本控制、后台作业 | | [大型科技流程](CATALOG.md#big-tech-processes-28) | 28 | 架构审查委员会、考核面试、灰度分析 | | [大型科技角色](CATALOG.md#big-tech-roles-30) | 30 | 无障碍专家角色、后端工程师角色、云架构师角色 | | [业务增长](CATALOG.md#business-growth-8) | 8 | 流失分析、社区建设、开发者营销 | | [职业沟通](CATALOG.md#career-communication-10) | 10 | 异步沟通、会议演讲、工程简历 | | [云](CATALOG.md#cloud-12) | 12 | 自动缩放策略、云成本优化、云灾难恢复 | | [代码质量](CATALOG.md#code-quality-37) | 37 | API 接口最小化、断言密度、布尔参数 | | [CSS 样式](CATALOG.md#css-styling-10) | 10 | CSS 动画、CSS 架构、CSS 级联 | | [数据工程](CATALOG.md#data-engineering-12) | 12 | 批处理与流处理、变更数据捕获、数据血缘 | | [数据科学](CATALOG.md#data-science-18) | 18 | 群体分析、相关性因果关系、数据清理 | | [数据库](CATALOG.md#databases-12) | 12 | 备份恢复、数据库迁移、数据库规范化 | | [调试](CATALOG.md#debugging-32) | 32 | 警报设计、二进制搜索调试、浏览器开发工具 | | [DevOps](CATALOG.md#devops-14) | 14 | 工件版本控制、蓝绿部署、容量规划 | | [分布式系统](CATALOG.md#distributed-systems-12) | 12 | 反向压力、时钟偏移、共识基础 | | [文档](CATALOG.md#documentation-10) | 10 | API 参考文档、变更日志编写、代码文档 | | [电子邮件](CATALOG.md#email-8) | 8 | 清晰的电子邮件、困难的电子邮件、电子邮件礼仪 | | [嵌入式物联网](CATALOG.md#embedded-iot-8) | 8 | 嵌入式调试、嵌入式内存约束、固件 OTA 更新 | | [前端](CATALOG.md#frontend-10) | 10 | 设计系统、错误边界 UI、表单处理 | | [游戏开发](CATALOG.md#game-development-8) | 8 | 实体组件系统、游戏资产管道、游戏输入处理 | | [Git 协作](CATALOG.md#git-collaboration-10) | 10 | 分支策略、代码所有者、提交消息 | | [GPU AI 基础设施](CATALOG.md#gpu-ai-infrastructure-20) | 20 | AI 数据中心网络、大规模训练检查点、CUDA 内核基础 | | [JavaScript/TypeScript](CATALOG.md#javascript-typescript-14) | 14 | JS 异步模式、JS 错误处理、JS 事件循环 | | [JVM/DotNet](CATALOG.md#jvm-dotnet-10) | 10 | C# LINQ、DotNet 异步、DotNet 依赖注入 | | [LLM 工程](CATALOG.md#llm-engineering-22) | 22 | 代理内存、代理循环、编码代理工作流 | | [机器学习](CATALOG.md#machine-learning-12) | 12 | 交叉验证、偏移监测、实验跟踪 | | [移动](CATALOG.md#mobile-10) | 10 | 应用商店准备、深度链接、移动输入 UX | | [多代理团队](CATALOG.md#multi-agent-teams-25) | 25 | 代理架构委员会、代理代码审查循环、代理竞争分析团队 | | [性能](CATALOG.md#performance-28) | 28 | 算法优化、异步 IO 模式、批处理和去抖动 | | [产品管理](CATALOG.md#product-management-10) | 10 | A/B 测试设计、客户访谈、功能淘汰 | | [Python](CATALOG.md#python-14) | 14 | Pytest 精通、Python 异步 IO、Python CLI 工具 | | [研究](CATALOG.md#research-15) | 15 | 自主研究、决策日志、深度研究 | | [脚本自动化](CATALOG.md#scripting-automation-10) | 10 | 自动化护栏、Bash 健壮性、CLI UX 设计 | | [安全](CATALOG.md#security-44) | 44 | API 安全、审计日志、身份验证设计 | | [系统语言](CATALOG.md#systems-languages-10) | 10 | C 内存安全、C++ RAII、FFI 边界 | | [测试](CATALOG.md#testing-41) | 41 | API 测试、验收测试、断言库 | | [UI/UX](CATALOG.md#ui-ux-10) | 10 | 空白和错误状态、信息架构、交互设计 | | [写作](CATALOG.md#writing-10) | 10 | 受众适应、清晰写作、简洁写作 | | [提示](CATALOG.md#prompts-134) | 134 | 广告文案、添加代码注释、调整语气 | <!-- library:end --> <br> ## 原则 1. **可移植。** 纯 Markdown + 最小 YAML。如果工具失效，内容仍然存在。 2. **诚实。** 每个条目都说明其用途和不适用之处。这里没有任何内容声称可以取代判断。 3. **完整。** 一个条目在可用之前是完整的，而不是不完整的。 4. **小。** 每个技能一个方法，每个提示一个任务。组合优于臃肿。 <br> ## 常见问题 **为什么不只是提示得更好？** “好好审查”会让代理去猜什么是好的。一个技能会提供优先级、验证步骤和报告格式，一个强工程师会使用。输出在下一次运行后会发生变化。 **这是否适用于我的工具？** 如果工具读取 Markdown 文件，则可以。 [INSTALL.md](INSTALL.md) 中的工具特定步骤是便利设施，而不是要求。 **这与精选列表有什么不同？** 它是两部分。库是事物本身：这里的每个条目都是完整且自成体系的。 [生态系统索引](ECOSYSTEM.md) 是列表：其他地方的每个主要集合，都链接并可机器读取。一次获取涵盖两者。 **我可以将其用于商业用途吗？** 是的，在 MIT 许可下。署名是赞赏，但不是必需的。 <br> ## 贡献 新的技能和提示在 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 中通过审查后欢迎贡献：完整、自成体系、诚实、独特、可移植。通过参与，您同意 [行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)。发现可能造成伤害的内容？遵循 [安全策略](SECURITY.md)，而不是公开问题。 ## 许可证和作者 在 [MIT 许可证](LICENSE) 下发布。使用这些技能和提示进行商业或私人用途；署名是赞赏但不是必需的。 由 [Amey Thakur](https://github.com/Amey-Thakur) 构建，他还构建了 [NotebookLab](https://github.com/Amey-Thakur/NotebookLab)，一个离线优先的 AI 知识工作空间，这些方法是从那里发展而来的。