Ubuntu skills 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ
Ubuntu crontab aaron@aaron-desktop:~$ crontab -l # m h dom mon dow command #0-59/2 * * * * export DISPLAY=:0 && /usr/bin/gedit 2>&1 >/dev/null & #* 21-8/1 * * * export DISPLAY=:0 && /usr/bin/amule 2>&1 >/dev/null & #* 8 * * * killall amule >/dev/null 2>&1 #0-59/2 * * * * echo “look at me $(date)”>>/home/aaron/tstcrontab find commend //not include file or directory
Skills 已拥有多个专门的聚合网站和社区平台。 自 2025 年底 Anthropic、Cursor、Antigravity 等主流 AI 编程平台将 Skills 标准化并开放生态后,围绕 Skills 的发现、分享、评测与分发迅速形成了一个活跃的开源与商业市场 以下是最权威、最活跃的 Skills 聚合网站,以及基于综合热度(GitHub Stars + 激活次数 + 社区评分)去重后整理出的 TOP 20 热门 Skills 清单。 LLM 应用专属代码审查(防 prompt injection 等) Python, JS 3.2k 17,400+ 6 TeamStyleEnforcer devops-collective 团队编码规范守护者 三、如何快速试用这些热门 Skills?
八、为什么Skills比CLI更轻? OpenSpecCLI的优势:自动生成目录自动验证自动归档命令式控制但劣势:需要Node环境团队需要统一安装引入新工具链Skills方式:0安装成本直接嵌入现有AI工作流更灵活更适合中小团队九、两种方式本质对比维度 建议用CLI的场景:50+人团队需要自动验证机制有严格审计流程需要CI集成有专门的DevOps否则,Skills足够。 十二、我的建议(现实一点)如果你是:个人开发者2–5人小团队已经在用ClaudeCode/Cursor我建议:先用Skills实现轻量版规范驱动跑2–3个功能再考虑是否需要CLI自动化别一上来就堆工具。 总体设计原则整个体系分为7个Skills:展开代码语言:TXTAI代码解释/spec-start#启动规范流程/spec-proposal#生成Proposal/spec-design#输出技术设计/spec-tasks
Skills想做的是AI能力的package.json。这篇文章不讲故事,不喊口号,不预测未来。我们只做一件事:把Skills规范、构建方法、设计模式,从协议层到生产落地,一次性拆透。 一、规范层:SKILL.md到底定义了什么要构建Skill,先要看懂规范。 /scripts/changed-skills.sh-name:Runskillevalrun:|skill-evalsuite\--skills"${{steps.changed.outputs.skills 七、收尾:把Skill当工程,不当demo这篇文章拆得很细,但所有内容可以凝练成几条核心判断:1.Skills的本质是一个规范,不是一个框架。规范的生命力远长于框架。 3.渐进披露是规范中最重要的设计。没有它,Skills撑不过20个的规模。有了它,数百个Skill才有共存的可能。但它的前提是description写得够好——这是工程纪律,不是文采。
UMLChina整理的UML建模工具列表请见http://www.umlchina.com/tools/search.aspx
最近看到一个挺有意思的开源项目:https://github.com/slavingia/skills[1]。 这套 Skills 包含什么? /skills[3],如果对您有帮助,请帮忙点赞、关注、收藏,谢谢~ 参考链接 [1] https://github.com/slavingia/skills: https://github.com/slavingia /skills [2] https://github.com/slavingia/skills: https://github.com/slavingia/skills [3] https://github.com /slavingia/skills: https://github.com/slavingia/skills
,例如:按公司品牌规范创作文档、按组织特定流程分析数据,或自动化个人工作流。 ,Skills 负责教会 Claude 如何有效使用这些工具 Skills vs. dependencies【可选】:所需软件包,示例:python>=3.8, pandas>=1.5.0 3.3 SKILL.md 的正文 当仅凭元数据不足以执行任务时,Claude 会加载正文 正文可包含:执行步骤、规范细则 总结 Claude Skills 是提供了一种工程范式,以前大家通过各种 MCP,Agent 等将功能组合起来,中间层通过 Prompt 粘合,一方面不容易维护和继承,另一方面没有规范会导致不稳定,但是 ,先有基础库,然后通过基础库再组合复杂工程逻辑,这个大概是就是从混沌到规范化的历程。
三、怎么入门 Skills? 返回HTML+CSS代码 放入 scripts/ 和 refs/ 资源 安装到指定目录(见下文) ✅ 方式3:下载现成的 Skills 使用 推荐资源站: skills.directory(超6万个开源 Skills) GitHub 搜索 awesome-claude-skills 或 antigravity-skills Coze / 通义万相 / Cosmic 的官方技能商店 四、怎么安装 Skills 不同工具安装路径不同,但逻辑一致: 通用规则: Skills 分两类作用域: **项目级(Project-level)**:只在当前项目生效→ 放在项目根目录下的 .skills/ 或 skills/ 五、目前有哪些热门 Skills?
Skills 推荐清单 本文整理了一批实用的 Skills,按使用场景分类,帮助快速找到适合的技能。 持续更新中 — 发现好用的 Skill 会随时补充进来,欢迎推荐! Skill 名称 说明 链接 find-skills 在海量技能库中搜索,快速找到你需要的 Skill https://clawhub.ai/JimLiuxinghai/find-skills skill-creator skills/model-usage free-ride 通过 OpenRouter 免费使用多种 AI 模型,省钱利器 https://clawhub.ai/skills/free-ride 二、 https://clawhub.ai/skills/frontend-design diagram-generator 自然语言生成流程图、架构图、思维导图 https://clawhub.ai/skills https://clawhub.ai/skills/Notion self-improving-agent 记录错误、学习修正、积累经验库,越用越聪明 https://clawhub.ai/skills
今天接着聊Claude Skills,在前面我分享过一篇文章,大家可以简单将Skills理解为一个综合了智能体+MCP+代码解析执行能力的综合智能体,这种智能体能够更加方便你在本地完成复杂任务。 首先还是进入ClaudeCode后通过命令快速安装: 输入下面命令安装document-skills /plugin marketplace add anthropics/skills /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills 安装完成后,我们让AI自己输出该Skills的功能如下: 好了,我们还是用我前面一篇文章输出的费曼学习法文章为例 今天这篇文章重点还是分析下该Skills实现的内部逻辑究竟是如何的,具体如下: 概述 Document-Skills PPTX 是一个专门用于处理PowerPoint演示文稿的高级技能工具,它提供了从创建 质量保证系统 多层验证机制 HTML验证:检查标签嵌套、CSS合规性、尺寸限制 布局验证:检查元素位置、边距要求、对齐规范 内容验证:检查文本溢出、字体兼容性、颜色对比度 输出验证:检查PPT文件完整性
为了快速理解,我使用AI开发了Anthropic Skills 中文文档站(https://ai-skills.332020520.xyz/),通过专业翻译、内容提炼和结构化整理,帮助中文开发者快速理解和使用 Anthropic Skills。 Anthropic Skills,通过网站可以在 10 分钟内了解所有可用技能及其用途。 AI Skills 中文文档站致力于降低 Anthropic Skills 的使用门槛,让更多中文开发者能够快速掌握这些强大的 AI 能力增强工具。 项目链接中文文档站:https://ai-skills.332020520.xyz/Anthropic 原仓库:https://github.com/anthropics/skills
Tushare社区已于春节前在ClawHub和skills.sh上线了Skills镜像,且会定期发布更新,与社区数据API保持紧密同步。 输入命令"npxskillsaddhttps://github.com/waditu-tushare/skills--skilltushare"回车,然后再输入y同意继续安装。 tushare-skill,全局安装位置在当前用户目录下的\.claude\skills文件夹中。 最后的安装统计也可以看到会在~\.agents\skills下安装skill,并软连接到ClaudeCode,选择Yes继续。这样我们便在ClaudeCode安装了tushare-skill。 最后,可以在ClaudeCode中验证,输入/skills,可以看到在用户目录下全局安装了tushare-skill,可以愉快地使用啦。
直到我深入研究了Claude Skills这项技术,我发现这可能不仅仅是又一个AI功能的发布,而是整个AI协作模式的根本性转变。 从临时问答到长期协作的技术跃迁 Claude Skills的核心价值在于它解决了AI应用中最容易被忽视的痛点:上下文持续性的缺失。 Skills的有效性高度依赖于初始设计的合理性和持续优化的积极性。 如果 Skill过于宽泛,可能导致输出质量下降;如果过于具体,又可能限制AI的创造性发挥。 企业级应用中的实际价值与边界 在企业环境中,Claude Skills的实际应用呈现出明显的分层特征。 对于技术团队而言,Skills最直接的价值体现在代码生成和审查流程的标准化。 一个成熟的"API设计Skill"可以确保团队所有成员生成的接口都遵循统一的设计规范,包括命名约定、参数结构、错误处理机制等。 这种一致性对于维护大型系统的可读性和可维护性至关重要。
而通过训练将Skills融入Base模型后,情况会发生根本性变化:维度使用Skills(RAG/上下文模式)训练进Base模型(微调/蒸馏)执行机制按图索骥:逐字阅读指令,逐步推理。 用一个比喻来理解:外挂Skills像是驾驶时看导航地图——每次都需要读取、理解、规划。训练进模型像是老司机开熟悉的路——肌肉记忆直接接管,无需思考。二、技术实现:如何将Skills数据“喂”给模型? 三、为什么Skills不会完全消失?工业界的现实权衡尽管将Skills训练进模型具有诸多优势,但在生产级Agent架构中,外挂Skills依然是不可或缺的组件。 最佳实践:混合策略的智慧当前ClaudeCode、Cursor等顶尖Agent产品采用的是一种“核心内化+边缘外挂”的混合策略:模型脑中装着(训练进Base模型)高频、通用、逻辑固定的技能示例:代码缩进规范 、标准JSON解析逻辑、通用错误处理模式目标:降低首Token延迟,提升响应速度手中拿着手册(外挂Skills文件)低频、私有、变动频繁的技能示例:公司内部独有的部署流程、私有API调用方法、特定客户的数据处理规范目标
腾讯云智能体开发平台(ADP)的“Skills广场”已正式上线,打造扩展龙虾能力边界、更专业、更实用的“神器库”。经历了龙虾的洗礼,Skills大家都不陌生,是专为智能体应用设计的专业能力模块。 以往大家找skills主要是依托开源社区或网络分享,skill质量参差不齐,对于一些复杂需求,难以快速找到既满足需求、高可用性,又具备低接入成本的,易于统一管理的skills。 灵活自定义:支持ZIP格式Skills快速导入,满足个性化业务需求。安全护航:所有Skills均通过腾讯安全科恩实验室专项检测,确保企业级安全合规。权限精控:支持功能与数据双重维度权限管理。 这个apikey就是龙虾进入ADP插件工作间的“钥匙”,接下来就教它怎么用第二步:在ClawPro页面安装所需skills在ADPXClawPro对话页面下方,点击安装skills,即可安装自己需要的skills 也可以点击使用中skills对已安装且配置好的skills进行管理、删除第三步:skills的花式用法当前skill主要有两种用法:●直接使用单个skill完成特定任务●串联多个skill构成新的skill
Ooder-Skills 技术规范设计深度揭秘构建AI原生时代的技能生态系统——让开发者、运维、用户三方共同参与、共同成长的开放架构 目录导航一、引言二、核心设计哲学三、亮点一:多方参与四、亮点二:Agent 技术规范设计正是为了解决这些问题而生。 它不仅仅是一套API规范,更是一个完整的技能生态系统架构——一个让开发者、运维、用户三方共同参与、共同成长的开放生态。 生态范式"9.1 Ooder-Skills 的核心价值Ooder-Skills 技术规范设计通过四大亮点,构建了一个完整的 AI 原生技能生态系统:多方参与、自主维护:打破开发者、运维、用户之间的壁垒, 不仅仅是一套技术规范,更是一种全新的 AI 应用开发范式:传统范式Ooder-Skills 范式模块是代码的集合技能是可运行的 AI 能力单元知识库是中央化的每个 Skill 拥有专属知识库Agent
UMLChina整理的UML建模工具列表请见http://www.umlchina.com/tools/search.aspx
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今天我想用最真实的方式,带你完整走一遍 Skills 的整个流程,看看这个看似神秘的机制到底是怎么回事。 后台会扫描三个关键目录:用户个人的 skills 目录、项目下的 skills 目录,以及插件提供的 skills 目录。 请求体中包含了一个特殊的 Skill 工具,里面列出了所有可用 Skills 的简短描述。 你安装再多的 Skills,系统启动时也只会读取元数据,只有真正用到的 Skill 才会加载完整内容。 其次是格式统一。 所有的 Skills 都遵循相同的结构,降低了使用和分享的门槛。 有了 Skills 之后,你只需要用自然语言表达意图,剩下的工作流程由 Skills 自动完成。 结语 所以,下次当你看到各种 Skills 列表和应用场景时,不妨想想它背后的这整套机制。