【免費下載鏈接】Claude-Skills385 AI skills, 77 expert agents, and 900 stdlib Python tools for every team: engineering, PM, marketing, C-level, compliance, business ops, research, and a LinkedIn toolkit. Installs on Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, Copilot, and 6 other AI assistants.項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/claudesk/Claude-Skills點擊查看免費下載Claude-Skills 是一個開源 AI 技能庫收錄了 385 個 skills、77 個 expert agents 和數(shù)百個 stdlib Python 工具支持 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini 等 11 個 AI 助手。本教程將帶你從零開始編寫并校驗一個符合標(biāo)準(zhǔn)的 Claude Skill先了解 Skill 的標(biāo)準(zhǔn)目錄結(jié)構(gòu)再用腳手架一鍵生成骨架接著動手編寫 SKILL.md 與 Python 工具腳本最后用內(nèi)置的 skill-tester 完成質(zhì)量評分。全程只需用到 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫無需任何額外依賴。一、Claude Skill 的標(biāo)準(zhǔn)目錄結(jié)構(gòu)每個 Skill 都是一個自包含的文件夾用戶拷走即可直接使用。標(biāo)準(zhǔn)布局如下skill-name/ ├── SKILL.md # 主文檔必需AI 助手的入口 ├── scripts/ # Python CLI 工具推薦 │ └── tool.py ├── references/ # 深度知識庫可選給 AI 的上下文 │ └── guide.md └── assets/ # 用戶可復(fù)用的模板可選 └── template.md知識流動方向是references/提供領(lǐng)域知識 → 驅(qū)動SKILL.md中的工作流 → 通過scripts/工具執(zhí)行 → 產(chǎn)出使用assets/模板。完整架構(gòu)說明見 site/assets/images/social/reference/architecture.png 對應(yīng)的文檔頁 docs/reference/architecture.md目錄結(jié)構(gòu)規(guī)范在 standards/skill-authoring-standard.md 中有逐條定義。三條硬性規(guī)則新手最容易踩坑SKILL.md控制在 500 行以內(nèi)超出部分拆進references/腳本只允許 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫禁止pip install第三方包和 LLM/ML 調(diào)用禁止跨 Skill 引用文件把公共函數(shù)復(fù)制一份到自己目錄里二、用 create_skill.py 一鍵生成骨架不要手寫目錄結(jié)構(gòu)——項目自帶腳手架腳本 scripts/create_skill.py它會創(chuàng)建目錄并預(yù)填好符合規(guī)范的 SKILL.md 模板# 克隆倉庫如需本地開發(fā) git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/claudesk/Claude-Skills cd Claude-Skills # 生成骨架路徑必須是「域名/技能名」 python scripts/create_skill.py engineering/my-new-skill --author your-name --tags devops,tools生成的骨架包含SKILL.md和scripts/、references/、examples/三個子目錄SKILL.md 中已預(yù)填 frontmatter 模板和 Quick Start、Anti-Patterns 等章節(jié)占位符。加--dry-run可以先預(yù)覽而不寫文件。支持的 12 個域包括engineering、marketing、project-management等完整清單見 CONTRIBUTING.md。三、SKILL.md寫好 frontmatter 與觸發(fā)描述SKILL.md 是整個 Skill 的心臟。AI 助手靠掃描description字段來決定是否激活你的技能因此官方標(biāo)準(zhǔn)Pattern 1要求采用做什么 何時用兩段式寫法--- name: my-skill-name # 小寫連字符必須與文件夾同名 description: 一句話說明功能。Use when 觸發(fā)場景A, 觸發(fā)場景B, 觸發(fā)場景C. license: MIT metadata: version: 1.0.0 author: your-name category: engineering # 必須匹配頂層目錄名 domain: my-subdomain updated: 2026-10-23 tags: [tools, automation] ---frontmatter 字段規(guī)則完整表格見 standards/skill-authoring-standard.md字段要求name小寫連字符與目錄名一致description120 字符以內(nèi)含真實觸發(fā)詞用戶會說的話license默認必須為MITmetadata.tags3–8 個小寫標(biāo)簽用于發(fā)現(xiàn)檢索正文至少包含四部分When to Use觸發(fā)條件、Workflows分步工作流、Best Practices領(lǐng)域?qū)＜医ㄗh、Tool Reference每個腳本的運行方法。一個可直接模仿的完整樣例是 engineering/skill-tester/assets/sample-skill/SKILL.md寫法指南原文在 docs/guides/authoring.md。 官方反例對比寫This skill helps with architecture等于什么都沒說應(yīng)寫成System design for production software. Activate when designing new systems, evaluating tradeoffs, planning migrations。四、Python 工具腳本編寫規(guī)范scripts/下的每個腳本都是獨立的 CLI 工具遵循統(tǒng)一骨架詳見 docs/guides/authoring.md#!/usr/bin/env python3 Tool description — what it does and what it outputs. import argparse import json import sys def main() - None: parser argparse.ArgumentParser(descriptionTool description) parser.add_argument(input, helpInput file or directory) parser.add_argument(--format, choices[json, text], defaulttext) args parser.parse_args() # 分析邏輯支持 JSON 與人類可讀雙輸出 # 成功 exit 0失敗 exit 非零關(guān)鍵約束一覽標(biāo)準(zhǔn)庫 onlyargparse、json、pathlib、typing絕不依賴 pip 包雙輸出同時支持--format json供 CI 消費和人類可讀格式150–300 行太少說明功能缺失太多說明該拆分成多個腳本必須帶--help、類型標(biāo)注、docstring所有異常要有可操作的錯誤提示禁止調(diào)用 LLM/ML 接口——保持確定性與速度參考實現(xiàn)可打開 engineering/skill-tester/scripts/skill_validator.py 學(xué)習(xí)真實項目中的寫法。五、可選增強references 與 assetsreferences/存放深度知識庫框架、檢查清單、監(jiān)管條文單文件上限 800 行。SKILL.md 中用相對路徑鏈接即可如 engineering/skill-tester/SKILL.md 對 5 份 references 的引用方式。assets/用戶拿來即改的交付物模板如報告模板、示例數(shù)據(jù)無行數(shù)限制。如果你的技能會生成交付物建議加一個Clarify First小節(jié)列出 2–4 個最影響輸出的輸入項未知時先問用戶而不是擅自假設(shè)。六、用 skill-tester 校驗與評分提交前務(wù)必跑一遍官方校驗器 engineering/skill-tester/三個工具各司其職# 1. 校驗?zāi)夸浗Y(jié)構(gòu)、frontmatter、必需章節(jié) python engineering/skill-tester/scripts/skill_validator.py path/to/your-skill --tier POWERFUL --json # 2. 語法 stdlib 導(dǎo)入檢查 實際運行 --help python engineering/skill-tester/scripts/script_tester.py path/to/your-skill --timeout 30 # 3. 四維度質(zhì)量打分A 到 F并給出改進路線圖 python engineering/skill-tester/scripts/quality_scorer.py path/to/your-skill --detailed --minimum-score 75校驗器會檢查 YAML 完整性、腳本是否純標(biāo)準(zhǔn)庫、是否支持--format json并按 BASIC / STANDARD / POWERFUL 三級給出結(jié)構(gòu)閾值。七、發(fā)布前質(zhì)量清單對照 standards/skill-authoring-standard.md 的最終 Checklist 自查?name與目錄名一致frontmatter 字段齊全? SKILL.md ≤ 500 行前 3 行就能讓 AI 判斷何時激活? 建議有立場——Use X because Y 優(yōu)于 You could use X or Y? 至少 3 條來自真實經(jīng)驗的 Anti-Patterns? 腳本全部通過 stdlib-only 檢查雙格式輸出?把整個 Skill 文件夾復(fù)制到空目錄確認所有相對路徑可解析自包含測試? 能幫用戶節(jié)省 40% 以上時間——達不到就重新設(shè)計完成以上步驟你的第一個 Claude Skill 就正式可用了。想進一步把它包裝成專家角色可參考 templates/agent-template.md 中的 agent 模板。祝創(chuàng)作順利 贊分享【免費下載鏈接】Claude-Skills385 AI skills, 77 expert agents, and 900 stdlib Python tools for every team: engineering, PM, marketing, C-level, compliance, business ops, research, and a LinkedIn toolkit. Installs on Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, Copilot, and 6 other AI assistants.項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/claudesk/Claude-Skills點擊查看免費下載相關(guān)推薦如何編寫你自己的Agent Skill基于second-brain-os的5個SKILL.md實戰(zhàn)技巧如何編寫你自己的Agent Skill基于second brain os的5個SKILL.md實戰(zhàn)技巧 second brain os 是一個會用 AI如何編寫自己的 Agent SkillHugging Face Skills 的 SKILL.md 規(guī)范與開發(fā)實戰(zhàn)如何編寫自己的 Agent SkillHugging Face Skills 的 SKILL.md 規(guī)范與開發(fā)實戰(zhàn) 核心關(guān)鍵詞Agent Skill、SKIAI 技能人工智能AI 評測模型評測如何編寫你自己的Agent Skill從marketing-skills的170個真實示例學(xué)SKILL.md寫作規(guī)范與質(zhì)量清單如何編寫你自己的Agent Skill從marketing skills的170個真實示例學(xué)SKILL.md寫作規(guī)范與質(zhì)量清單 marketing skill創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 如何編寫你自己的Claude-Skill：從SKILL.md到Python工具的完整教程
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Activate when designing new systems, evaluating tradeoffs, planning migrations。四、Python 工具腳本編寫規(guī)范scripts/下的每個腳本都是獨立的 CLI 工具遵循統(tǒng)一骨架詳見 docs/guides/authoring.md#!/usr/bin/env python3 Tool description — what it does and what it outputs. import argparse import json import sys def main() - None: parser argparse.ArgumentParser(descriptionTool description) parser.add_argument(input, helpInput file or directory) parser.add_argument(--format, choices[json, text], defaulttext) args parser.parse_args() # 分析邏輯支持 JSON 與人類可讀雙輸出 # 成功 exit 0失敗 exit 非零關(guān)鍵約束一覽標(biāo)準(zhǔn)庫 onlyargparse、json、pathlib、typing絕不依賴 pip 包雙輸出同時支持--format json供 CI 消費和人類可讀格式150–300 行太少說明功能缺失太多說明該拆分成多個腳本必須帶--help、類型標(biāo)注、docstring所有異常要有可操作的錯誤提示禁止調(diào)用 LLM/ML 接口——保持確定性與速度參考實現(xiàn)可打開 engineering/skill-tester/scripts/skill_validator.py 學(xué)習(xí)真實項目中的寫法。五、可選增強references 與 assetsreferences/存放深度知識庫框架、檢查清單、監(jiān)管條文單文件上限 800 行。SKILL.md 中用相對路徑鏈接即可如 engineering/skill-tester/SKILL.md 對 5 份 references 的引用方式。assets/用戶拿來即改的交付物模板如報告模板、示例數(shù)據(jù)無行數(shù)限制。如果你的技能會生成交付物建議加一個Clarify First小節(jié)列出 2–4 個最影響輸出的輸入項未知時先問用戶而不是擅自假設(shè)。六、用 skill-tester 校驗與評分提交前務(wù)必跑一遍官方校驗器 engineering/skill-tester/三個工具各司其職# 1. 校驗?zāi)夸浗Y(jié)構(gòu)、frontmatter、必需章節(jié) python engineering/skill-tester/scripts/skill_validator.py path/to/your-skill --tier POWERFUL --json # 2. 語法 stdlib 導(dǎo)入檢查 實際運行 --help python engineering/skill-tester/scripts/script_tester.py path/to/your-skill --timeout 30 # 3. 四維度質(zhì)量打分A 到 F并給出改進路線圖 python engineering/skill-tester/scripts/quality_scorer.py path/to/your-skill --detailed --minimum-score 75校驗器會檢查 YAML 完整性、腳本是否純標(biāo)準(zhǔn)庫、是否支持--format json并按 BASIC / STANDARD / POWERFUL 三級給出結(jié)構(gòu)閾值。七、發(fā)布前質(zhì)量清單對照 standards/skill-authoring-standard.md 的最終 Checklist 自查?name與目錄名一致frontmatter 字段齊全? SKILL.md ≤ 500 行前 3 行就能讓 AI 判斷何時激活? 建議有立場——Use X because Y 優(yōu)于 You could use X or Y? 至少 3 條來自真實經(jīng)驗的 Anti-Patterns? 腳本全部通過 stdlib-only 檢查雙格式輸出?把整個 Skill 文件夾復(fù)制到空目錄確認所有相對路徑可解析自包含測試? 能幫用戶節(jié)省 40% 以上時間——達不到就重新設(shè)計完成以上步驟你的第一個 Claude Skill 就正式可用了。想進一步把它包裝成專家角色可參考 templates/agent-template.md 中的 agent 模板。祝創(chuàng)作順利 贊分享【免費下載鏈接】Claude-Skills385 AI skills, 77 expert agents, and 900 stdlib Python tools for every team: engineering, PM, marketing, C-level, compliance, business ops, research, and a LinkedIn toolkit. 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