codex-skill

非交互式自动化模式，使用 OpenAI Codex 实现无人值守的任务执行。当您希望利用 codex、gpt-5 或 gpt-5.1 来实现 Claude 设计的功能或计划时使用。

安装：

/plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
/plugin install codex-skill

主要特点：

• 多种执行模式（只读、写入工作区、完全权限）
• 支持模型选择（gpt-5、gpt-5.1、gpt-5.1-codex 等）
• 无需批准提示即可自主执行
• 支持 JSON 输出，获得结构化结果
• 支持断点续传

要求： 已安装 Codex CLI（npm i -g @openai/codex 或 brew install codex）

autonomous-skill

使用双代理模式（初始化器 + 执行器），在多个会话中执行复杂、长时间运行的任务，并自动延续会话。

安装：

/plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
/plugin install autonomous-skill

主要特点：

• 双代理模式（初始化器创建任务列表，执行器完成任务）
• 自动跨会话延续并跟踪进度
• 任务隔离，每个任务都有独立目录（.autonomous/<task-name>/）
• 通过 task_list.md 和 progress.md 持久化进度
• 使用 Claude CLI 进行无头模式执行

使用方法：

您：“请使用 autonomous skill 构建一个待办事项应用的 REST API”
Claude：“[创建 .autonomous/build-rest-api-todo/，初始化任务列表，开始执行]”

要求： 已安装 Claude CLI

nanobanana-skill

通过 nanobanana 使用 Google Gemini API 生成或编辑图像。当您需要创建、生成或编辑图像时使用。

安装：

/plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
/plugin install nanobanana-skill

主要特点：

• 支持多种宽高比的图像生成
• 图像编辑功能
• 多种模型选项（gemini-3-pro-image-preview、gemini-2.5-flash-image 等）
• 分辨率选项（1K、2K、4K）
• 支持多种宽高比（正方形、竖屏、横屏、超宽屏）

要求：

• 在 ~/.nanobanana.env 中配置 GEMINI_API_KEY
• 安装 Python3，并配备 google-genai、Pillow、python-dotenv（通过插件目录中的 pip install -r requirements.txt 安装）

youtube-transcribe-skill

从 YouTube 视频链接中提取字幕/文本。

安装：

/plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
/plugin install youtube-transcribe-skill

主要特点：

• 两种提取方式：CLI（快速）和浏览器自动化（备用）
• 自动选择字幕语言（zh-Hans、zh-Hant、en）
• 浏览器方法采用高效的 DOM 提取
• 将字幕保存为本地文本文件

要求：

• yt-dlp（用于 CLI 方法）
• 或 chrome-devtools-mcp（用于浏览器自动化方法）

深度研究

用于深度研究的多智能体编排工作流。将研究目标分解为并行子目标，启动 claude -p 子进程，汇总结果，并交付精炼的报告。

触发条件： “深度调研”、“deep research”、“wide research”、“multi-agent research” 或系统性研究需求

核心功能：

• 多智能体编排：将研究目标拆分为并行子任务，通过 claude -p 执行
• 技能优先：优先使用已安装的技能，其次使用 MCP 工具（firecrawl → exa），最后使用 WebFetch/WebSearch
• 结构化交付：生成基于文件的报告，包含执行摘要，而非聊天消息
• 逐章细化：通过源验证进行迭代式润色
• 全面日志记录：包括调度器日志、每项任务的日志以及原始数据缓存
• 规模感知执行：从微型（1–2 个任务）到大型（15 个以上）任务，采用适当的并行化策略

应用场景：

• 系统性网页/文档研究
• 竞争/行业分析
• 批量 URL/数据集处理
• 长篇写作与证据整合

目录结构：

.research/<name>/
├── prompts/           # 子任务提示
├── child_outputs/     # 子进程输出
├── logs/              # 执行日志
├── raw/               # 缓存的原始数据
└── final_report.md    # 精炼后的交付成果

使用方法：

你：“深度调研一下 AI Agent 框架的现状”
Claude：“[启动侦察，提出子目标，等待确认，然后编排并行研究]”

kiro-skill

从创意到实现的交互式功能开发工作流。

触发条件： “kiro”，或对 .kiro/specs/ 目录的引用

安装：

/plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
/plugin install kiro-skill

工作流程：

1. 需求 → 定义需要构建的内容（EARS 格式，包含用户故事）
2. 设计 → 确定如何构建（架构、组件、数据模型）
3. 任务 → 创建可执行的实施步骤（测试驱动、增量式）
4. 执行 → 逐一实施任务

使用方法：

你：“我需要创建一个 kiro 功能规范，用于用户认证”
Claude：“[自动使用 kiro-skill]”

spec-kit-skill

GitHub Spec-Kit 集成，用于基于宪章的规范驱动开发。

触发条件： “spec-kit”、“speckit”、“constitution”、“specify” 或对 .specify/ 目录的引用

安装：

/plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
/plugin install spec-kit-skill

先决条件：

# 安装 spec-kit CLI
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git

# 初始化项目
specify init . --ai claude

7 阶段工作流：

1. 宪章 → 确立指导原则
2. 指定 → 定义功能需求
3. 澄清 → 解决歧义（最多 5 个问题）
4. 规划 → 制定技术策略
5. 任务 → 生成按依赖关系排序的任务
6. 分析 → 验证一致性（只读）
7. 实施 → 执行实施

使用方法：

你：“让我们为这个项目制定一份宪章”
Claude：“[自动使用 spec-kit-skill，检测 CLI，引导完成各阶段]”

reflection

分析开发会话，捕捉学习成果，并改进 Claude Code 指令。支持两种模式：

• 快速模式（/reflection）：分析聊天记录，识别并实施 CLAUDE.md 改进
• 深度模式（/reflection deep）：全面会话分析，涵盖已解决的问题、模式、用户偏好、系统理解及知识缺口

eureka

记录技术突破，并将其转化为可操作、可复用的文档。在 breakthroughs/ 目录中创建结构化的突破文件，包含问题/洞见/实施/影响等部分，并维护可搜索的索引。

使用方法：

你：“/eureka 将 API 响应时间从 2 秒缩短至 100 毫秒，通过实现请求批处理”
Claude：“[创建 breakthroughs/2025-01-15-api-request-batching.md，更新 INDEX.md]”

translate

采用三步法（直接翻译、问题识别、重新诠释）将英文或日文技术文章翻译成自然流畅的中文。保留 Markdown 格式，技术术语和品牌名称保持原样。

使用方法：

你：“/translate [粘贴文本或提供文件路径]”
Claude：“[输出精炼的中文译文]”

command-creator

创建具有规范结构、前端信息和最佳实践的 Claude Code 自定义斜杠命令。

github-fix-issue

从分析到分支创建、实施、测试及 PR 提交，全程修复 GitHub 问题。

github-review-pr

以详细、多角度的代码分析审查 GitHub 拉取请求，使用并行子代理进行置信度评分和误报过滤。

skill-creator

通过迭代评估循环、量化指标和描述优化，创建、优化并评估代理技能。

• pr-reviewer - GitHub 拉取请求的专业代码评审员
• github-issue-fixer - GitHub 问题解决专家
• instruction-reflector - 分析并改进 Claude Code 指令
• deep-reflector - 全面会话分析与学习成果捕捉
• insight-documenter - 技术突破文档化专家
• ui-engineer - UI/UX 开发专家
• command-creator - 专家，擅长创建新的 Claude Code 自定义命令

copilot-settings.json

使用 GitHub Copilot 代理的 Claude Code。将 Anthropic API 的基础 URL 指向本地主机：4141。

litellm-settings.json

使用 LiteLLM 网关的 Claude Code。将 Anthropic API 的基础 URL 指向本地主机：4000。

deepseek-settings.json

使用 DeepSeek v3.1 的 Claude Code（通过 DeepSeek 官方的 Anthropic 兼容 API）。

qwen-settings.json

通过阿里巴巴的 DashScope API 使用 Qwen 模型的 Claude Code。借助 claude-code-proxy 使用 Qwen3-Coder-Plus 模型。

siliconflow-settings.json

使用 SiliconFlow API 的 Claude Code。采用 Moonshot AI 的 Kimi-K2-Instruct 模型。

vertex-settings.json

使用 Google Cloud Vertex AI 的 Claude Code。采用 Claude Opus 4 模型，并结合 Google Cloud 项目设置。

azure-settings.json

用于在 Azure AI（Anthropic 兼容端点）上使用 Claude Code 的配置。指向 Azure AI 服务端点。

azure-foundry-settings.json

用于在 Azure AI Foundry 原生模式下使用 Claude Code 的配置。启用 CLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY 标志，搭配 Claude Opus 4.1 + Sonnet 4.5 模型。

minimax.json

用于在 MiniMax API 上使用 Claude Code 的配置。采用 MiniMax-M2 模型。

openrouter-settings.json

使用 OpenRouter API 的 Claude Code。OpenRouter 通过统一的 API 提供对众多模型的访问。注意：ANTHROPIC_API_KEY 必须留空，而 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 则需填写您的 OpenRouter API 密钥。

对于 VSCode 中的 Claude Code 2.0+ 扩展，如果您未使用 Claude.ai 订阅，请手动将环境变量添加到您的 vscode settings.json 文件中：

{
  "claude-code.environmentVariables": [
    {
      "name": "ANTHROPIC_BASE_URL",
      "value": "http://localhost:4000"
    },
    {
      "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN",
      "value": "sk-dummy"
    },
    {
      "name": "ANTHROPIC_MODEL",
      "value": "opusplan"
    },
    {
      "name": "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL",
      "value": "claude-sonnet-4.6"
    },
    {
      "name": "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL",
      "value": "claude-opus-4.6"
    },
    {
      "name": "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL",
      "value": "gpt-5-mini"
    },
    {
      "name": "DISABLE_NON_ESSENTIAL_MODEL_CALLS",
      "value": "1"
    },
    {
      "name": "DISABLE_TELEMETRY",
      "value": "1"
    },
    {
      "name": "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC",
      "value": "1"
    }
  ]
}

请注意，还需在 ~/.claude/config.json 中配置相应内容，以跳过 Claude.ai 登录。

请确保您在 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 中配置的 API 密钥已添加至 ~/.claude.json 中的已批准 API 密钥列表，例如：

{
  "customApiKeyResponses": {
    "approved": [
      "sk-dummy"
    ],
    "rejected": []
  },
  ... (您的其他设置)
}