[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-feiskyer--claude-code-settings":3,"tool-feiskyer--claude-code-settings":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":78,"owner_email":78,"owner_twitter":80,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":96,"forks":97,"last_commit_at":98,"license":99,"difficulty_score":10,"env_os":100,"env_gpu":101,"env_ram":102,"env_deps":103,"category_tags":113,"github_topics":114,"view_count":23,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":16,"created_at":125,"updated_at":126,"faqs":127,"releases":156},1280,"feiskyer\u002Fclaude-code-settings","claude-code-settings","Claude Code settings, commands and agents for vibe coding","claude-code-settings 是一个为 Claude Code 量身定制的设置、技能和子代理集合，旨在提升开发效率和代码编写体验。它提供了多种技能，如基于规格的开发流程、代码分析、GitHub 集成和知识管理，帮助开发者更高效地完成任务。\n\n这个工具解决了传统开发中手动配置繁琐、自动化程度低的问题，通过预设的技能和代理，简化了复杂任务的执行流程，让开发者可以专注于核心逻辑，而不是重复性操作。\n\n适合需要频繁使用 AI 辅助编码的开发者，特别是那些希望优化工作流、提升自动化水平的用户。研究人员或设计师如果涉及代码生成与分析，也可以从中受益。\n\n其独特之处在于支持多种执行模式、模型选择以及自动化的长任务处理，同时兼容 GitHub Copilot 和 LiteLLM 代理，增强了灵活性和扩展性。","# Claude Code Settings\u002FSkills for Vibe Coding\n\nA curated collection of Claude Code settings, skills and sub-agents designed for enhanced development workflows. This setup includes specialized skills and subagents for feature development (spec-driven workflow), code analysis, GitHub integration, and knowledge management.\n\n> For OpenAI Codex settings, configurations and custom prompts, please refer [feiskyer\u002Fcodex-settings](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fcodex-settings).\n\n## Setup\n\n### Using Claude Code Plugin\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# Install main plugin (skills and agents)\n\u002Fplugin install claude-code-settings\n\n# Alternatively, install individual skills\n\u002Fplugin install codex-skill               # Codex automation\n\u002Fplugin install autonomous-skill          # Long-running task automation\n\u002Fplugin install nanobanana-skill          # Image generation\n\u002Fplugin install kiro-skill                # Kiro workflow\n\u002Fplugin install spec-kit-skill            # Spec-Kit workflow\n\u002Fplugin install youtube-transcribe-skill  # YouTube transcript extraction\n```\n\n**Note:**\n\n- [~\u002F.claude\u002Fsettings.json](settings.json) is not configured via Claude Code Plugin, you'd need to configure it manually.\n\n### Using npx skills\n\n`npx skills` could be used to install skills only for your AI coding tools.\n\n```sh\n# List skills\nnpx -y skills add -l feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# Install all skills\nnpx -y skills add --all feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# Manually select a list of skills to install\nnpx -y skills add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n```\n\n### Manual Setup\n\n```sh\n# Backup original claude settings\nmv ~\u002F.claude ~\u002F.claude.bak\n\n# Clone the claude-code-settings\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fclaude-code-settings.git ~\u002F.claude\n\n# Install LiteLLM proxy\npip install -U 'litellm[proxy]'\n\n# Start litellm proxy (which would listen on http:\u002F\u002F0.0.0.0:4000)\nlitellm -c ~\u002F.claude\u002Fguidances\u002Flitellm_config.yaml\n\n# For convenience, run litellm proxy in background with tmux\n# tmux new-session -d -s copilot 'litellm -c ~\u002F.claude\u002Fguidances\u002Flitellm_config.yaml'\n```\n\nOnce started, you'll see:\n\n```sh\n...\nPlease visit https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flogin\u002Fdevice and enter code XXXX-XXXX to authenticate.\n...\n```\n\nOpen the link, log in and authenticate your GitHub Copilot account.\n\n**Note:**\n\n1. The default configuration is leveraging [LiteLLM Proxy Server](https:\u002F\u002Fdocs.litellm.ai\u002Fdocs\u002Fsimple_proxy) as LLM gateway to GitHub Copilot. You can also use [copilot-api](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fericc-ch\u002Fcopilot-api) as the proxy as well (remember to change your port to 4141).\n2. Make sure the following models are available in your account; if not, replace them with your own model names:\n\n   - ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: claude-sonnet-4.6\n   - ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL: claude-opus-4.6\n   - ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL: gpt-5-mini\n\n## Skills\n\nSkills are [reusable capabilities](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\u002Fskills) that teach Claude how to complete specific tasks. They can be invoked via `\u002Fskill-name [arguments]` or triggered automatically based on context. Install only what you need:\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>codex-skill - handoff task to Codex CLI\u003C\u002Fsummary>\n\n### [codex-skill](plugins\u002Fcodex-skill)\n\nNon-interactive automation mode for hands-off task execution using OpenAI Codex. Use when you want to leverage codex, gpt-5, or gpt-5.1 to implement features or plans designed by Claude.\n\n**Installation:**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install codex-skill\n```\n\n**Key Features:**\n\n- Multiple execution modes (read-only, workspace-write, danger-full-access)\n- Model selection support (gpt-5, gpt-5.1, gpt-5.1-codex, etc.)\n- Autonomous execution without approval prompts\n- JSON output support for structured results\n- Resumable sessions\n\n**Requirements:** Codex CLI installed (`npm i -g @openai\u002Fcodex` or `brew install codex`)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>autonomous-skill - Long-running task automation\u003C\u002Fsummary>\n\n### [autonomous-skill](plugins\u002Fautonomous-skill)\n\nExecute complex, long-running tasks across multiple sessions using a dual-agent pattern (Initializer + Executor) with automatic session continuation.\n\n**Installation:**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install autonomous-skill\n```\n\n**Key Features:**\n\n- Dual-agent pattern (Initializer creates a task list, Executor completes tasks)\n- Auto-continuation across sessions with progress tracking\n- Task isolation with per-task directories (`.autonomous\u002F\u003Ctask-name>\u002F`)\n- Progress persistence via `task_list.md` and `progress.md`\n- Headless mode execution using Claude CLI\n\n**Usage:**\n\n```text\nYou: \"Please use autonomous skill to build a REST API for a todo app\"\nClaude: [Creates .autonomous\u002Fbuild-rest-api-todo\u002F, initializes task list, starts execution]\n```\n\n**Requirements:** Claude CLI installed\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>nanobanana-skill - draw image with Gemini nanobanana\u003C\u002Fsummary>\n\n### [nanobanana-skill](plugins\u002Fnanobanana-skill)\n\nGenerate or edit images using Google Gemini API via nanobanana. Use when creating, generating, or editing images.\n\n**Installation:**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install nanobanana-skill\n```\n\n**Key Features:**\n\n- Image generation with various aspect ratios\n- Image editing capabilities\n- Multiple model options (gemini-3-pro-image-preview, gemini-2.5-flash-image)\n- Resolution options (1K, 2K, 4K)\n- Support for various aspect ratios (square, portrait, landscape, ultra-wide)\n\n**Requirements:**\n\n- GEMINI_API_KEY configured in `~\u002F.nanobanana.env`\n- Python3 with google-genai, Pillow, python-dotenv (install via `pip install -r requirements.txt` in the plugin directory)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>youtube-transcribe-skill - Extract YouTube subtitles\u003C\u002Fsummary>\n\n### [youtube-transcribe-skill](plugins\u002Fyoutube-transcribe-skill)\n\nExtract subtitles\u002Ftranscripts from a YouTube video link.\n\n**Installation:**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install youtube-transcribe-skill\n```\n\n**Key Features:**\n\n- Dual extraction methods: CLI (fast) and Browser Automation (fallback)\n- Automatic subtitle language selection (zh-Hans, zh-Hant, en)\n- Efficient DOM-based extraction for browser method\n- Saves transcripts to local text files\n\n**Requirements:**\n\n- `yt-dlp` (for CLI method)\n- or `chrome-devtools-mcp` (for browser automation method)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>deep-research - Multi-Agent Research Orchestration\u003C\u002Fsummary>\n\n### [deep-research](.\u002Fskills\u002Fdeep-research)\n\nMulti-agent orchestration workflow for deep research. Decomposes research goals into parallel sub-objectives, spawns `claude -p` sub-processes, aggregates results, and delivers polished reports.\n\n**Triggered by**: \"深度调研\", \"deep research\", \"wide research\", \"multi-agent research\", or systematic research needs\n\n**Key Features:**\n\n- **Multi-agent orchestration**: Splits research goals into parallel sub-tasks executed via `claude -p`\n- **Skills-first approach**: Prioritizes installed skills, then MCP tools (firecrawl → exa), then WebFetch\u002FWebSearch\n- **Structured delivery**: Produces file-based reports with executive summaries, not chat messages\n- **Chapter-by-chapter refinement**: Iterative polishing with source verification\n- **Comprehensive logging**: Dispatcher logs, per-task logs, raw data caching\n- **Scale-aware execution**: Micro (1-2 tasks) to large (15+) with appropriate parallelization\n\n**Use Cases:**\n\n- Systematic web\u002Fdocument research\n- Competitive\u002Findustry analysis\n- Batch URL\u002Fdataset processing\n- Long-form writing with evidence integration\n\n**Directory Structure:**\n\n```\n.research\u002F\u003Cname>\u002F\n├── prompts\u002F           # Sub-task prompts\n├── child_outputs\u002F     # Sub-process outputs\n├── logs\u002F              # Execution logs\n├── raw\u002F               # Cached raw data\n└── final_report.md    # Polished deliverable\n```\n\n**Usage:**\n\n```text\nYou: \"深度调研一下 AI Agent 框架的现状\"\nClaude: [Initiates reconnaissance, proposes sub-objectives, waits for confirmation, then orchestrates parallel research]\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>kiro-skill - Interactive Feature Development\u003C\u002Fsummary>\n\n### [kiro-skill](.\u002Fskills\u002Fkiro-skill)\n\nInteractive feature development workflow from idea to implementation.\n\n**Triggered by**: \"kiro\", or references to `.kiro\u002Fspecs\u002F` directory\n\n**Installation:**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install kiro-skill\n```\n\n**Workflow**:\n\n1. **Requirements** → Define what needs to be built (EARS format with user stories)\n2. **Design** → Determine how to build it (architecture, components, data models)\n3. **Tasks** → Create actionable implementation steps (test-driven, incremental)\n4. **Execute** → Implement tasks one at a time\n\n**Usage**:\n\n```text\nYou: \"I need to create a kiro feature spec for user authentication\"\nClaude: [Automatically uses kiro-skill]\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>spec-kit-skill - Constitution-Based Development\u003C\u002Fsummary>\n\n### [spec-kit-skill](.\u002Fskills\u002Fspec-kit-skill)\n\nGitHub Spec-Kit integration for constitution-based spec-driven development.\n\n**Triggered by**: \"spec-kit\", \"speckit\", \"constitution\", \"specify\", or references to `.specify\u002F` directory\n\n**Installation:**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install spec-kit-skill\n```\n\n**Prerequisites**:\n\n```sh\n# Install spec-kit CLI\nuv tool install specify-cli --from git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fspec-kit.git\n\n# Initialize project\nspecify init . --ai claude\n```\n\n**7-Phase Workflow**:\n\n1. **Constitution** → Establish governing principles\n2. **Specify** → Define functional requirements\n3. **Clarify** → Resolve ambiguities (max 5 questions)\n4. **Plan** → Create technical strategy\n5. **Tasks** → Generate dependency-ordered tasks\n6. **Analyze** → Validate consistency (read-only)\n7. **Implement** → Execute implementation\n\n**Usage**:\n\n```text\nYou: \"Let's create a constitution for this project\"\nClaude: [Automatically uses spec-kit-skill, detects CLI, guides through phases]\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>reflection - Session analysis and CLAUDE.md improvement\u003C\u002Fsummary>\n\n### [reflection](.\u002Fskills\u002Freflection)\n\nAnalyze development sessions, capture learnings, and improve Claude Code instructions. Supports two modes:\n\n- **Quick mode** (`\u002Freflection`): Analyzes chat history to identify and implement CLAUDE.md improvements\n- **Deep mode** (`\u002Freflection deep`): Comprehensive session analysis covering problems solved, patterns, user preferences, system understanding, and knowledge gaps\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>eureka - Technical breakthrough documentation\u003C\u002Fsummary>\n\n### [eureka](.\u002Fskills\u002Feureka)\n\nCapture technical breakthroughs and transform them into actionable, reusable documentation. Creates structured breakthrough files in `breakthroughs\u002F` with problem\u002Finsight\u002Fimplementation\u002Fimpact sections and maintains a searchable index.\n\n**Usage:**\n\n```text\nYou: \"\u002Feureka Reduced API response time from 2s to 100ms by implementing request batching\"\nClaude: [Creates breakthroughs\u002F2025-01-15-api-request-batching.md, updates INDEX.md]\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>translate - Tech article translation to Chinese\u003C\u002Fsummary>\n\n### [translate](.\u002Fskills\u002Ftranslate)\n\nTranslate English or Japanese tech articles into natural, fluent Chinese using a three-step process (direct translation, issue identification, reinterpretation). Preserves Markdown formatting and keeps technical terms and brand names untranslated.\n\n**Usage:**\n\n```text\nYou: \"\u002Ftranslate [paste text or provide file path]\"\nClaude: [Outputs polished Chinese translation]\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>command-creator - Create Claude Code custom commands\u003C\u002Fsummary>\n\n### [command-creator](.\u002Fskills\u002Fcommand-creator)\n\nCreate Claude Code custom slash commands with proper structure, frontmatter, and best practices.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>github-fix-issue - Fix GitHub issues end-to-end\u003C\u002Fsummary>\n\n### [github-fix-issue](.\u002Fskills\u002Fgithub-fix-issue)\n\nFix GitHub issues from analysis through branch creation, implementation, testing, and PR submission.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>github-review-pr - Review GitHub pull requests\u003C\u002Fsummary>\n\n### [github-review-pr](.\u002Fskills\u002Fgithub-review-pr)\n\nReview GitHub pull requests with detailed, multi-perspective code analysis using parallel subagents with confidence scoring and false positive filtering.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>skill-creator - Create and benchmark agent skills\u003C\u002Fsummary>\n\n### [skill-creator](.\u002Fskills\u002Fskill-creator)\n\nCreate, refine, and benchmark agent skills with iterative evaluation loops, quantitative metrics, and description optimization.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Agents\n\nThe `agents\u002F` directory contains specialized AI [subagents](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\u002Fsub-agents) that extend Claude Code's capabilities.\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Available Agents\u003C\u002Fsummary>\n\n- **pr-reviewer** - Expert code reviewer for GitHub pull requests\n- **github-issue-fixer** - GitHub issue resolution specialist\n- **instruction-reflector** - Analyzes and improves Claude Code instructions\n- **deep-reflector** - Comprehensive session analysis and learning capture\n- **insight-documenter** - Technical breakthrough documentation specialist\n- **ui-engineer** - UI\u002FUX development specialist\n- **command-creator** - Expert at creating new Claude Code custom commands\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Settings\n\n[Sample Settings](settings\u002FREADME.md) - Pre-configured settings for various model providers and setups.\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Available Settings\u003C\u002Fsummary>\n\n### [copilot-settings.json](settings\u002Fcopilot-settings.json)\n\nUsing Claude Code with GitHub Copilot proxy. Points to localhost:4141 for the Anthropic API base URL.\n\n### [litellm-settings.json](settings\u002Flitellm-settings.json)\n\nUsing Claude Code with LiteLLM gateway. Points to localhost:4000 for the Anthropic API base URL.\n\n### [deepseek-settings.json](settings\u002Fdeepseek-settings.json)\n\nUsing Claude Code with DeepSeek v3.1 (via DeepSeek's official Anthropic-compatible API).\n\n### [qwen-settings.json](settings\u002Fqwen-settings.json)\n\nUsing Claude Code with Qwen models via Alibaba's DashScope API. Uses the Qwen3-Coder-Plus model through a claude-code-proxy.\n\n### [siliconflow-settings.json](settings\u002Fsiliconflow-settings.json)\n\nUsing Claude Code with SiliconFlow API. Uses the Moonshot AI Kimi-K2-Instruct model.\n\n### [vertex-settings.json](settings\u002Fvertex-settings.json)\n\nUsing Claude Code with Google Cloud Vertex AI. Uses Claude Opus 4 model with Google Cloud project settings.\n\n### [azure-settings.json](settings\u002Fazure-settings.json)\n\nConfiguration for using Claude Code with Azure AI (Anthropic-compatible endpoint). Points to Azure AI services endpoint.\n\n### [azure-foundry-settings.json](settings\u002Fazure-foundry-settings.json)\n\nConfiguration for using Claude Code with Azure AI Foundry native mode. Uses `CLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY` flag with Claude Opus 4.1 + Sonnet 4.5 model.\n\n### [minimax.json](settings\u002Fminimax.json)\n\nConfiguration for using Claude Code with MiniMax API. Uses the MiniMax-M2 model.\n\n### [openrouter-settings.json](settings\u002Fopenrouter-settings.json)\n\nUsing Claude Code with OpenRouter API. OpenRouter provides access to many models through a unified API. Note: `ANTHROPIC_API_KEY` must be blank while `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` contains your OpenRouter API key.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Scripts\n\nThe [`scripts\u002F`](scripts\u002F) directory contains utility shell scripts for maintaining your Claude Code setup.\n\n| Script | Description |\n|--------|-------------|\n| [`update-cc-plugins.sh`](scripts\u002Fupdate-cc-plugins.sh) | Update all installed Claude Code marketplaces and plugins\u002Fskills in one command |\n\n**Usage:**\n\n```sh\nbash ~\u002F.claude\u002Fscripts\u002Fupdate-cc-plugins.sh\n```\n\n## Limitations\n\n**WebSearch** tool in Claude Code is an [Anthropic specific tool,](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fweb-search-tool) and it is not available when you’re not using the official Anthropic API. Hence, if you need web search, you'd need to connect Claude Code with external web search MCP servers, e.g. [Tavily MCP](https:\u002F\u002Fdocs.tavily.com\u002Fdocumentation\u002Fmcp), [Brave MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbrave\u002Fbrave-search-mcp-server), [Firecrawl MCP](https:\u002F\u002Fdocs.firecrawl.dev\u002Fmcp-server) or [DuckDuckGo Search MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnickclyde\u002Fduckduckgo-mcp-server).\n\n## FAQs\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Login Issue of Claude Code 2.0+ extension in VSCode\u003C\u002Fsummary>\n\nFor Claude Code 2.0+ extension in VSCode, if you're not using a Claude.ai subscription, please put the environment variables manually in your vscode settings.json:\n\n```json\n{\n  \"claude-code.environmentVariables\": [\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_BASE_URL\",\n      \"value\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:4000\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN\",\n      \"value\": \"sk-dummy\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_MODEL\",\n      \"value\": \"opusplan\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL\",\n      \"value\": \"claude-sonnet-4.6\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL\",\n      \"value\": \"claude-opus-4.6\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL\",\n      \"value\": \"gpt-5-mini\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"DISABLE_NON_ESSENTIAL_MODEL_CALLS\",\n      \"value\": \"1\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"DISABLE_TELEMETRY\",\n      \"value\": \"1\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC\",\n      \"value\": \"1\"\n    }\n  ]\n}\n```\n\nNote that the contents of [~\u002F.claude\u002Fconfig.json](config.json) are also required to skip claude.ai login.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Missing API Key and Invalid API Key issues\u003C\u002Fsummary>\n\nEnsure the API key you configured in `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` is added to approved API key in `~\u002F.claude.json`, e.g.\n\n```javascript\n{\n  \"customApiKeyResponses\": {\n    \"approved\": [\n      \"sk-dummy\"\n    ],\n    \"rejected\": []\n  },\n  ... (your other settings)\n}\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Guidances\n\n- [Claude Code with GitHub Copilot as Model Provider](guidances\u002Fgithub-copilot.md).\n- [Claude Code with LLM Gateway (LiteLLM) as Model Provider](guidances\u002Fllm-gateway-litellm.md).\n\n## References\n\n- [Claude Code official document](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\u002Foverview) - must read official document.\n- [anthropics\u002Fskills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fskills) - official list of Claude Code skills that teach Claude how to complete specific tasks in a repeatable way\n- [anthropics\u002Fclaude-plugins-official](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-plugins-official) - official list of Claude Code plugins managed by Anthropic\n- [hesreallyhim\u002Fawesome-claude-code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhesreallyhim\u002Fawesome-claude-code) - curated list of slash-commands, CLAUDE.md files, CLI tools, and other resources.\n- [wshobson\u002Fagents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwshobson\u002Fagents) - a comprehensive collection of specialized AI subagents for Claude Code.\n\n## LICENSE\n\nThis project is released under MIT License - See [LICENSE](LICENSE) for details.\n","# Claude Code 设置\u002F技能，用于 Vibe 编码\n\n这是一套精心挑选的 Claude Code 设置、技能和子代理集合，旨在提升开发工作流。该配置包含专门用于功能开发（基于规范的工作流）、代码分析、GitHub 集成以及知识管理的技能和子代理。\n\n> 关于 OpenAI Codex 的设置、配置和自定义提示，请参阅 [feiskyer\u002Fcodex-settings](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fcodex-settings)。\n\n## 设置\n\n### 使用 Claude Code 插件\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# 安装主插件（技能和代理）\n\u002Fplugin install claude-code-settings\n\n# 或者单独安装各项技能\n\u002Fplugin install codex-skill               # Codex 自动化\n\u002Fplugin install autonomous-skill          # 长时间运行任务自动化\n\u002Fplugin install nanobanana-skill          # 图像生成\n\u002Fplugin install kiro-skill                # Kiro 工作流\n\u002Fplugin install spec-kit-skill            # Spec-Kit 工作流\n\u002Fplugin install youtube-transcribe-skill  # YouTube 字幕提取\n```\n\n**注意：**\n\n- [~\u002F.claude\u002Fsettings.json](settings.json) 不通过 Claude Code 插件进行配置，您需要手动配置。\n\n### 使用 npx 技能\n\n`npx skills` 可以仅用于为您的 AI 编码工具安装技能。\n\n```sh\n# 列出技能\nnpx -y skills add -l feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# 安装所有技能\nnpx -y skills add --all feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# 手动选择要安装的技能列表\nnpx -y skills add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n```\n\n### 手动设置\n\n```sh\n# 备份原始 Claude 设置\nmv ~\u002F.claude ~\u002F.claude.bak\n\n# 克隆 claude-code-settings\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fclaude-code-settings.git ~\u002F.claude\n\n# 安装 LiteLLM 代理\npip install -U 'litellm[proxy]'\n\n# 启动 LiteLLM 代理（监听 http:\u002F\u002F0.0.0.0:4000）\nlitellm -c ~\u002F.claude\u002Fguidances\u002Flitellm_config.yaml\n\n# 为了方便起见，使用 tmux 在后台运行 LiteLLM 代理\n# tmux new-session -d -s copilot 'litellm -c ~\u002F.claude\u002Fguidances\u002Flitellm_config.yaml'\n```\n\n启动后，您将看到：\n\n```sh\n...\n请访问 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flogin\u002Fdevice 并输入代码 XXXX-XXXX 进行认证。\n...\n```\n\n打开该链接，登录并认证您的 GitHub Copilot 账户。\n\n**注意：**\n\n1. 默认配置是利用 [LiteLLM 代理服务器](https:\u002F\u002Fdocs.litellm.ai\u002Fdocs\u002Fsimple_proxy) 作为 LLM 网关连接到 GitHub Copilot。您也可以使用 [copilot-api](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fericc-ch\u002Fcopilot-api) 作为代理（记得将端口改为 4141）。\n2. 确保您的账户中已启用以下模型；如果未启用，请替换为您自己的模型名称：\n\n   - ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL：claude-sonnet-4.6\n   - ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL：claude-opus-4.6\n   - ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL：gpt-5-mini\n\n## 技能\n\n技能是 [可重用的能力](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\u002Fskills)，它们教会 Claude 如何完成特定任务。可以通过 `\u002Fskill-name [参数]` 调用，或根据上下文自动触发。只需安装您需要的技能：\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>codex-skill - 将任务交由 Codex CLI 处理\u003C\u002Fsummary>\n\n### [codex-skill](plugins\u002Fcodex-skill)\n\n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。\n\n**安装：**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install codex-skill\n```\n\n**主要特点：**\n\n- 多种执行模式（只读、写入工作区、完全权限）\n- 支持模型选择（gpt-5、gpt-5.1、gpt-5.1-codex 等）\n- 无需批准提示即可自主执行\n- 支持 JSON 输出，获得结构化结果\n- 支持断点续传\n\n**要求：** 已安装 Codex CLI（`npm i -g @openai\u002Fcodex` 或 `brew install codex`）\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>autonomous-skill - 长时间运行任务自动化\u003C\u002Fsummary>\n\n### [autonomous-skill](plugins\u002Fautonomous-skill)\n\n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。\n\n**安装：**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install autonomous-skill\n```\n\n**主要特点：**\n\n- 双代理模式（初始化器创建任务列表，执行器完成任务）\n- 自动跨会话延续并跟踪进度\n- 任务隔离，每个任务都有独立目录（`.autonomous\u002F\u003Ctask-name>\u002F`）\n- 通过 `task_list.md` 和 `progress.md` 持久化进度\n- 使用 Claude CLI 进行无头模式执行\n\n**使用方法：**\n\n```text\n您：“请使用 autonomous skill 构建一个待办事项应用的 REST API”\nClaude：“[创建 .autonomous\u002Fbuild-rest-api-todo\u002F，初始化任务列表，开始执行]”\n```\n\n**要求：** 已安装 Claude CLI\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>nanobanana-skill - 使用 Gemini nanobanana 绘制图像\u003C\u002Fsummary>\n\n### [nanobanana-skill](plugins\u002Fnanobanana-skill)\n\n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。\n\n**安装：**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install nanobanana-skill\n```\n\n**主要特点：**\n\n- 支持多种宽高比的图像生成\n- 图像编辑功能\n- 多种模型选项（gemini-3-pro-image-preview、gemini-2.5-flash-image 等）\n- 分辨率选项（1K、2K、4K）\n- 支持多种宽高比（正方形、竖屏、横屏、超宽屏）\n\n**要求：**\n\n- 在 `~\u002F.nanobanana.env` 中配置 GEMINI_API_KEY\n- 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）\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>youtube-transcribe-skill - 提取 YouTube 字幕\u003C\u002Fsummary>\n\n### [youtube-transcribe-skill](plugins\u002Fyoutube-transcribe-skill)\n\n从 YouTube 视频链接中提取字幕\u002F文本。\n\n**安装：**\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install youtube-transcribe-skill\n```\n\n**主要特点：**\n\n- 两种提取方式：CLI（快速）和浏览器自动化（备用）\n- 自动选择字幕语言（zh-Hans、zh-Hant、en）\n- 浏览器方法采用高效的 DOM 提取\n- 将字幕保存为本地文本文件\n\n**要求：**\n\n- `yt-dlp`（用于 CLI 方法）\n- 或 `chrome-devtools-mcp`（用于浏览器自动化方法）\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>deep-research - 多代理研究编排\u003C\u002Fsummary>\n\n### [深度研究](.\u002Fskills\u002Fdeep-research)\n\n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。\n\n**触发条件**： “深度调研”、“deep research”、“wide research”、“multi-agent research” 或系统性研究需求\n\n**核心功能**：\n\n- **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\n- **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\u002FWebSearch\n- **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\n- **逐章细化**：通过源验证进行迭代式润色\n- **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\n- **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\n\n**应用场景**：\n\n- 系统性网页\u002F文档研究\n- 竞争\u002F行业分析\n- 批量 URL\u002F数据集处理\n- 长篇写作与证据整合\n\n**目录结构**：\n\n```\n.research\u002F\u003Cname>\u002F\n├── prompts\u002F           # 子任务提示\n├── child_outputs\u002F     # 子进程输出\n├── logs\u002F              # 执行日志\n├── raw\u002F               # 缓存的原始数据\n└── final_report.md    # 精炼后的交付成果\n```\n\n**使用方法**：\n\n```text\n你：“深度调研一下 AI Agent 框架的现状”\nClaude：“[启动侦察，提出子目标，等待确认，然后编排并行研究]”\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>kiro-skill - 交互式功能开发\u003C\u002Fsummary>\n\n### [kiro-skill](.\u002Fskills\u002Fkiro-skill)\n\n从创意到实现的交互式功能开发工作流。\n\n**触发条件**： “kiro”，或对 `.kiro\u002Fspecs\u002F` 目录的引用\n\n**安装**：\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install kiro-skill\n```\n\n**工作流程**：\n\n1. **需求** → 定义需要构建的内容（EARS 格式，包含用户故事）\n2. **设计** → 确定如何构建（架构、组件、数据模型）\n3. **任务** → 创建可执行的实施步骤（测试驱动、增量式）\n4. **执行** → 逐一实施任务\n\n**使用方法**：\n\n```text\n你：“我需要创建一个 kiro 功能规范，用于用户认证”\nClaude：“[自动使用 kiro-skill]”\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>spec-kit-skill - 基于宪章的开发\u003C\u002Fsummary>\n\n### [spec-kit-skill](.\u002Fskills\u002Fspec-kit-skill)\n\nGitHub Spec-Kit 集成，用于基于宪章的规范驱动开发。\n\n**触发条件**： “spec-kit”、“speckit”、“constitution”、“specify” 或对 `.specify\u002F` 目录的引用\n\n**安装**：\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\u002Fplugin install spec-kit-skill\n```\n\n**先决条件**：\n\n```sh\n# 安装 spec-kit CLI\nuv tool install specify-cli --from git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fspec-kit.git\n\n# 初始化项目\nspecify init . --ai claude\n```\n\n**7 阶段工作流**：\n\n1. **宪章** → 确立指导原则\n2. **指定** → 定义功能需求\n3. **澄清** → 解决歧义（最多 5 个问题）\n4. **规划** → 制定技术策略\n5. **任务** → 生成按依赖关系排序的任务\n6. **分析** → 验证一致性（只读）\n7. **实施** → 执行实施\n\n**使用方法**：\n\n```text\n你：“让我们为这个项目制定一份宪章”\nClaude：“[自动使用 spec-kit-skill，检测 CLI，引导完成各阶段]”\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>reflection - 会话分析与 CLAUDE.md 改进\u003C\u002Fsummary>\n\n### [reflection](.\u002Fskills\u002Freflection)\n\n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：\n\n- **快速模式**（`\u002Freflection`）：分析聊天记录，识别并实施 CLAUDE.md 改进\n- **深度模式**（`\u002Freflection 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\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>eureka - 技术突破文档化\u003C\u002Fsummary>\n\n### [eureka](.\u002Fskills\u002Feureka)\n\n记录技术突破，并将其转化为可操作、可复用的文档。在 `breakthroughs\u002F` 目录中创建结构化的突破文件，包含问题\u002F洞见\u002F实施\u002F影响等部分，并维护可搜索的索引。\n\n**使用方法**：\n\n```text\n你：“\u002Feureka 将 API 响应时间从 2 秒缩短至 100 毫秒，通过实现请求批处理”\nClaude：“[创建 breakthroughs\u002F2025-01-15-api-request-batching.md，更新 INDEX.md]”\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>translate - 技术文章中文翻译\u003C\u002Fsummary>\n\n### [translate](.\u002Fskills\u002Ftranslate)\n\n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。\n\n**使用方法**：\n\n```text\n你：“\u002Ftranslate [粘贴文本或提供文件路径]”\nClaude：“[输出精炼的中文译文]”\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>command-creator - 创建 Claude Code 自定义命令\u003C\u002Fsummary>\n\n### [command-creator](.\u002Fskills\u002Fcommand-creator)\n\n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。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>github-fix-issue - 端到端修复 GitHub 问题\u003C\u002Fsummary>\n\n### [github-fix-issue](.\u002Fskills\u002Fgithub-fix-issue)\n\n从分析到分支创建、实施、测试及 PR 提交，全程修复 GitHub 问题。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>github-review-pr - 审查 GitHub 拉取请求\u003C\u002Fsummary>\n\n### [github-review-pr](.\u002Fskills\u002Fgithub-review-pr)\n\n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。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>skill-creator - 创建并评估代理技能\u003C\u002Fsummary>\n\n### [skill-creator](.\u002Fskills\u002Fskill-creator)\n\n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。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 代理\n\n`agents\u002F` 目录包含专门的 AI [子代理](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\u002Fsub-agents)，扩展了 Claude Code 的能力。\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>可用代理\u003C\u002Fsummary>\n\n- **pr-reviewer** - GitHub 拉取请求的专业代码评审员\n- **github-issue-fixer** - GitHub 问题解决专家\n- **instruction-reflector** - 分析并改进 Claude Code 指令\n- **deep-reflector** - 全面会话分析与学习成果捕捉\n- **insight-documenter** - 技术突破文档化专家\n- **ui-engineer** - UI\u002FUX 开发专家\n- **command-creator** - 专家，擅长创建新的 Claude Code 自定义命令\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 设置\n\n[示例设置](settings\u002FREADME.md) - 针对各类模型提供商及部署方案的预配置设置。\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>可用设置\u003C\u002Fsummary>\n\n### [copilot-settings.json](settings\u002Fcopilot-settings.json)\n\n使用 GitHub Copilot 代理的 Claude Code。将 Anthropic API 的基础 URL 指向本地主机：4141。\n\n### [litellm-settings.json](settings\u002Flitellm-settings.json)\n\n使用 LiteLLM 网关的 Claude Code。将 Anthropic API 的基础 URL 指向本地主机：4000。\n\n### [deepseek-settings.json](settings\u002Fdeepseek-settings.json)\n\n使用 DeepSeek v3.1 的 Claude Code（通过 DeepSeek 官方的 Anthropic 兼容 API）。\n\n### [qwen-settings.json](settings\u002Fqwen-settings.json)\n\n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。\n\n### [siliconflow-settings.json](settings\u002Fsiliconflow-settings.json)\n\n使用 SiliconFlow API 的 Claude Code。采用 Moonshot AI 的 Kimi-K2-Instruct 模型。\n\n### [vertex-settings.json](settings\u002Fvertex-settings.json)\n\n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。\n\n### [azure-settings.json](settings\u002Fazure-settings.json)\n\n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。\n\n### [azure-foundry-settings.json](settings\u002Fazure-foundry-settings.json)\n\n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。\n\n### [minimax.json](settings\u002Fminimax.json)\n\n用于在 MiniMax API 上使用 Claude Code 的配置。采用 MiniMax-M2 模型。\n\n### [openrouter-settings.json](settings\u002Fopenrouter-settings.json)\n\n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。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 脚本\n\n[`scripts\u002F`](scripts\u002F) 目录包含用于维护您的 Claude Code 部署的实用 Shell 脚本。\n\n| 脚本 | 描述 |\n|--------|-------------|\n| [`update-cc-plugins.sh`](scripts\u002Fupdate-cc-plugins.sh) | 一次性更新所有已安装的 Claude Code 市场及插件\u002F技能 |\n\n**使用方法：**\n\n```sh\nbash ~\u002F.claude\u002Fscripts\u002Fupdate-cc-plugins.sh\n```\n\n## 局限性\n\nClaude Code 中的 **WebSearch** 工具是 [Anthropic 特有的工具，](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fweb-search-tool) 并且在未使用官方 Anthropic API 时不可用。因此，如果您需要网页搜索功能，就必须将 Claude Code 连接到外部的网页搜索 MCP 服务器，例如 [Tavily MCP](https:\u002F\u002Fdocs.tavily.com\u002Fdocumentation\u002Fmcp)，[Brave MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbrave\u002Fbrave-search-mcp-server)，[Firecrawl MCP](https:\u002F\u002Fdocs.firecrawl.dev\u002Fmcp-server) 或 [DuckDuckGo Search MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnickclyde\u002Fduckduckgo-mcp-server)。\n\n## 常见问题\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>VSCode 中 Claude Code 2.0+ 扩展的登录问题\u003C\u002Fsummary>\n\n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：\n\n```json\n{\n  \"claude-code.environmentVariables\": [\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_BASE_URL\",\n      \"value\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:4000\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN\",\n      \"value\": \"sk-dummy\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_MODEL\",\n      \"value\": \"opusplan\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL\",\n      \"value\": \"claude-sonnet-4.6\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL\",\n      \"value\": \"claude-opus-4.6\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL\",\n      \"value\": \"gpt-5-mini\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"DISABLE_NON_ESSENTIAL_MODEL_CALLS\",\n      \"value\": \"1\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"DISABLE_TELEMETRY\",\n      \"value\": \"1\"\n    },\n    {\n      \"name\": \"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC\",\n      \"value\": \"1\"\n    }\n  ]\n}\n```\n\n请注意，还需在 `~\u002F.claude\u002Fconfig.json` 中配置相应内容，以跳过 Claude.ai 登录。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>缺少 API 密钥与 API 密钥无效的问题\u003C\u002Fsummary>\n\n请确保您在 `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` 中配置的 API 密钥已添加至 `~\u002F.claude.json` 中的已批准 API 密钥列表，例如：\n\n```javascript\n{\n  \"customApiKeyResponses\": {\n    \"approved\": [\n      \"sk-dummy\"\n    ],\n    \"rejected\": []\n  },\n  ... (您的其他设置)\n}\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 指南\n\n- [以 GitHub Copilot 为模型提供商的 Claude Code](guidances\u002Fgithub-copilot.md)。\n- [以 LLM 网关（LiteLLM）为模型提供商的 Claude Code](guidances\u002Fllm-gateway-litellm.md)。\n\n## 参考文献\n\n- [Claude Code 官方文档](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\u002Foverview) - 必读的官方文档。\n- [anthropics\u002Fskills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fskills) - Claude Code 技能的官方列表，这些技能教会 Claude 如何以可重复的方式完成特定任务。\n- [anthropics\u002Fclaude-plugins-official](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-plugins-official) - 由 Anthropic 管理的 Claude Code 插件官方列表。\n- [hesreallyhim\u002Fawesome-claude-code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhesreallyhim\u002Fawesome-claude-code) - 精选的斜杠命令、CLAUDE.md 文件、CLI 工具及其他资源。\n- [wshobson\u002Fagents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwshobson\u002Fagents) - 一套全面的 Claude Code 专用 AI 子代理集合。\n\n## 许可证\n\n本项目采用 MIT 许可证发布 - 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE)。","# claude-code-settings 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- 操作系统：支持 Linux、macOS 或 Windows（推荐使用 Linux\u002FmacOS）\n- Python 3.8+（用于安装 LiteLLM 代理）\n- Node.js（用于某些 CLI 工具）\n\n### 前置依赖\n- 安装 [Claude Code](https:\u002F\u002Fclaude.ai) 并配置好开发环境\n- 安装 Git（用于克隆仓库）\n- 安装 pip（Python 包管理工具）\n- 安装 `npx`（Node.js 包管理器，可通过 `npm install -g npx` 安装）\n\n> 如果你在中国，建议使用国内镜像源加速安装过程，例如：\n> ```sh\n> npm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\n> ```\n\n---\n\n## 安装步骤\n\n### 方法一：通过 Claude Code 插件市场安装\n\n```sh\n\u002Fplugin marketplace add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# 安装主插件（包含技能和子代理）\n\u002Fplugin install claude-code-settings\n\n# 或者单独安装某个技能\n\u002Fplugin install codex-skill               # Codex 自动化\n\u002Fplugin install autonomous-skill          # 长任务自动化\n\u002Fplugin install nanobanana-skill          # 图像生成\n\u002Fplugin install kiro-skill                # Kiro 工作流\n\u002Fplugin install spec-kit-skill            # Spec-Kit 工作流\n\u002Fplugin install youtube-transcribe-skill  # YouTube 字幕提取\n```\n\n### 方法二：使用 npx 安装技能\n\n```sh\n# 列出可用技能\nnpx -y skills add -l feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# 安装所有技能\nnpx -y skills add --all feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n\n# 手动选择安装技能\nnpx -y skills add feiskyer\u002Fclaude-code-settings\n```\n\n### 方法三：手动安装（适用于高级用户）\n\n```sh\n# 备份原始 Claude 设置\nmv ~\u002F.claude ~\u002F.claude.bak\n\n# 克隆仓库到 Claude 设置目录\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fclaude-code-settings.git ~\u002F.claude\n\n# 安装 LiteLLM 代理\npip install -U 'litellm[proxy]'\n\n# 启动 LiteLLM 代理（监听 http:\u002F\u002F0.0.0.0:4000）\nlitellm -c ~\u002F.claude\u002Fguidances\u002Flitellm_config.yaml\n\n# 可选：使用 tmux 在后台运行\ntmux new-session -d -s copilot 'litellm -c ~\u002F.claude\u002Fguidances\u002Flitellm_config.yaml'\n```\n\n启动后会提示你访问 GitHub 进行认证：\n\n```sh\n...\n请访问 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flogin\u002Fdevice 并输入代码 XXXX-XXXX 来进行认证。\n...\n```\n\n打开链接并登录 GitHub Copilot 账户完成认证。\n\n---\n\n## 基本使用\n\n### 示例 1：使用 `autonomous-skill` 构建一个 REST API\n\n```text\n你：请使用 autonomous 技能构建一个待办事项的 REST API\nClaude：[创建 .autonomous\u002Fbuild-rest-api-todo\u002F 目录，初始化任务列表，开始执行]\n```\n\n### 示例 2：使用 `youtube-transcribe-skill` 提取 YouTube 字幕\n\n```text\n你：\u002Fyoutube-transcribe-skill https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=example\nClaude：[提取字幕并保存为本地文本文件]\n```\n\n### 示例 3：使用 `deep-research` 进行深度调研\n\n```text\n你：深度调研 AI Agent 框架的现状\nClaude：[自动触发 deep-research 技能，分解任务，执行并生成报告]\n```\n\n### 示例 4：使用 `\u002Freflection` 分析当前会话并优化 CLAUDE.md\n\n```text\n你：\u002Freflection\nClaude：[分析聊天历史，识别 CLAUDE.md 改进点并实施]\n```\n\n### 示例 5：使用 `\u002Feureka` 记录技术突破\n\n```text\n你：\u002Feureka 减少 API 响应时间从 2 秒到 100 毫秒，通过实现请求批处理\nClaude：[创建 breakthroughs\u002F2025-01-15-api-request-batching.md 文件，并更新 INDEX.md]\n```\n\n---\n\n以上是 `claude-code-settings` 的快速上手指南，你可以根据需要选择不同的安装方式和技能组合，以提升你的开发效率。","某位全栈开发者正在为一个电商平台开发新功能，需要频繁与 GitHub 集成、编写代码、分析现有系统，并管理项目知识库。他希望提高开发效率，减少重复性工作。\n\n### 没有 claude-code-settings 时\n\n- 需要手动配置 Claude 的各项设置，过程繁琐且容易出错。\n- 缺乏自动化技能支持，如无法直接调用 Codex CLI 实现代码生成或执行任务。\n- GitHub 集成和代码分析等功能需要额外插件或工具，难以统一管理。\n- 在处理长时间运行的任务时，缺乏自动化的流程控制和状态跟踪能力。\n- 知识管理依赖外部工具，无法与 Claude 流畅协作，影响整体开发效率。\n\n### 使用 claude-code-settings 后\n\n- 可通过插件市场一键安装并配置 Claude 的开发相关设置，简化了初始化流程。\n- 直接集成 codex-skill 和 autonomous-skill，实现代码自动生成、任务自动化执行，显著提升工作效率。\n- 提供 GitHub 集成和代码分析等子代理，使版本控制和代码审查更加高效。\n- 支持长时间任务的自动化处理，无需人工干预，任务状态可追踪。\n- 内置知识管理功能，便于在开发过程中快速检索和整理技术文档与项目信息。\n\nclaude-code-settings 让开发者能够更专注于核心业务逻辑，而非重复性配置和工具管理。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffeiskyer_claude-code-settings_4ceeb852.png","feiskyer","Pengfei Ni","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Ffeiskyer_87124f7d.png",null,"@kubernetes @Microsoft @Azure ","feisky","https:\u002F\u002Ffeisky.xyz","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer",[84,88,92],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Python","#3572A5",49,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Shell","#89e051",31.5,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"HTML","#e34c26",19.5,1413,210,"2026-04-05T20:59:18","MIT","Linux, macOS","需要 NVIDIA GPU，显存 8GB+，CUDA 11.7+","16GB+",{"notes":104,"python":105,"dependencies":106},"建议使用 conda 管理环境，首次运行需下载约 5GB 模型文件。部分技能（如 nanobanana-skill）需要配置 GEMINI_API_KEY，并安装 Google Gemini API 相关依赖。","3.8+",[107,108,109,110,111,112],"litellm","google-genai","Pillow","python-dotenv","yt-dlp","chrome-devtools-mcp",[15,13,26,14],[115,116,117,118,119,120,121,107,122,123,124],"agentic-ai","ai","claude-code","vibe-coding","kiro","agents","copilot","spec-driven-development","codex","claude-skills","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:10:26.553554",[128,133,137,141,146,151],{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},5847,"如何解决模型请求失败的问题？","错误信息显示请求的模型不被支持，请确保您选择的是官方支持的模型。您可以在启动 copilot-api 时查看可用模型列表，并根据文档设置正确的模型名称。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fclaude-code-settings\u002Fissues\u002F2",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":132},5848,"如何设置 ANTHROPIC_MODEL 和 ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL？","这两个环境变量用于指定 Claude 的主模型和快速模型。例如：\"ANTHROPIC_MODEL\": \"gpt-4.1-2025-04-14\", \"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL\": \"claude-3.5-sonnet\"。它们之间没有主次关系，但需要确保模型名称正确且已被支持。",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":132},5849,"如何解决工具调用后缺少响应的问题？","当使用工具调用（tool_call）时，必须确保每个 tool_call_id 都有对应的响应消息。如果缺少响应，将导致错误。请检查您的代码逻辑，确保在每次调用工具后都有相应的响应处理。",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},5850,"Claude Code 是否支持 WebSearch 工具？","Claude Code 默认不支持 WebSearch 工具，因为这是 Anthropic 内部功能。如需使用搜索功能，建议连接外部 MCP 搜索工具，并配置相应的 API 密钥。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fclaude-code-settings\u002Fissues\u002F3",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},5851,"如何防止 Claude Code 跳过 Git 钩子？","您可以使用 block-no-verify 这个 npm 包来防止 Claude Code 使用 no-verify 标志跳过 Git 钩子。通过将其添加到 PreToolUse 钩子中，可以有效保护您的 Git 操作。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fclaude-code-settings\u002Fissues\u002F14",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},5852,"如何生成 AI 编码会话的每日报告？","您可以使用 vibe-daily-report 工具，它可以从 AI 编码会话日志中生成美观的 Markdown 报告，包括时间线、项目统计、文件更改等信息，并支持导出到 Obsidian。GitHub 地址：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFakeHank\u002Fvibe-daily-report","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeiskyer\u002Fclaude-code-settings\u002Fissues\u002F13",[]]