[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-glittercowboy--taches-cc-resources":3,"tool-glittercowboy--taches-cc-resources":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},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,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},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",159267,2,"2026-04-17T11:29:14",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},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。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":78,"owner_email":77,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":98,"forks":99,"last_commit_at":100,"license":101,"difficulty_score":32,"env_os":102,"env_gpu":103,"env_ram":102,"env_deps":104,"category_tags":108,"github_topics":109,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":117,"updated_at":118,"faqs":119,"releases":148},8510,"glittercowboy\u002Ftaches-cc-resources","taches-cc-resources","A collection of my favorite custom Claude Code resources to make life easier.","taches-cc-resources 是一套专为 Claude Code 打造的开源资源库，旨在通过预制的命令、技能和智能体，将复杂的开发工作流标准化和自动化。它主要解决了开发者在使用 AI 编程时面临的上下文断裂、任务管理混乱以及缺乏系统化调试方法等痛点，让用户能更专注于核心逻辑而非重复性的提示词工程。\n\n这套工具特别适合希望深度整合 AI 到日常编码流程的软件工程师、独立开发者及技术研究人员。其独特亮点在于引入了“元提示（Meta-Prompting）”理念，将规划与执行分离，确保 AI 在纯净的上下文中运行；同时提供了一套完整的“自愈合”技能体系，不仅能自动创建 MCP 服务器、子智能体和事件钩子，还内置了专门的审计智能体来检查代码质量和规范合规性。此外，它还支持断点续传式的待办事项管理和结构化交接文档生成，让长周期的开发任务也能轻松暂停与恢复。通过简单的插件安装或手动配置，用户即可立即获得这套经过实战验证的高效工作流辅助系统。","# TÂCHES Claude Code Resources\n\nA growing collection of custom Claude Code resources built for real workflows.\n\n## Philosophy\n\nWhen you use a tool like Claude Code, it's your responsibility to assume everything is possible.\n\nI built these tools using that mindset.\n\nDream big. Happy building.\n\n— TÂCHES\n\n## What's Inside\n\n**[Commands](#commands)** (27 total) - Slash commands that expand into structured workflows\n- **Meta-Prompting**: Separate planning from execution with staged prompts\n- **Todo Management**: Capture context mid-work, resume later with full state\n- **Thinking Models**: Mental frameworks (first principles, inversion, 80\u002F20, etc.)\n- **Deep Analysis**: Systematic debugging methodology with evidence and hypothesis testing\n\n**[Skills](#skills)** (9 total) - Autonomous workflows that research, generate, and self-heal\n- **Create Plans**: Hierarchical project planning for solo developer + Claude workflows\n- **Create MCP Servers**: Build MCP servers for Claude integrations (Python\u002FTypeScript)\n- **Create Agent Skills**: Build new skills by describing what you want\n- **Create Meta-Prompts**: Generate staged workflow prompts with dependency detection\n- **Create Slash Commands**: Build custom commands with proper structure\n- **Create Subagents**: Build specialized Claude instances for isolated contexts\n- **Create Hooks**: Build event-driven automation\n- **Debug Like Expert**: Systematic debugging with evidence gathering and hypothesis testing\n- **Setup Ralph**: Set up Geoffrey Huntley's Ralph Wiggum autonomous coding loop\n\n**[Agents](#agents)** (3 total) - Specialized subagents for validation and quality\n- **skill-auditor**: Reviews skills for best practices compliance\n- **slash-command-auditor**: Reviews commands for proper structure\n- **subagent-auditor**: Reviews agent configurations for effectiveness\n\n## Installation\n\n### Option 1: Plugin Install (Recommended)\n\n```bash\n# Add the marketplace\nclaude plugin marketplace add glittercowboy\u002Ftaches-cc-resources\n\n# Install the plugin\nclaude plugin install taches-cc-resources\n```\n\nStart a new Claude Code session to use the commands and skills.\n\n### Option 2: Manual Install\n\n```bash\n# Clone the repo\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy\u002Ftaches-cc-resources.git\ncd taches-cc-resources\n\n# Install commands\ncp -r commands\u002F* ~\u002F.claude\u002Fcommands\u002F\n\n# Install skills\ncp -r skills\u002F* ~\u002F.claude\u002Fskills\u002F\n```\n\nCommands install globally to `~\u002F.claude\u002Fcommands\u002F`. Skills install to `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F`. Project-specific data (prompts, todos) lives in each project's working directory.\n\n## Commands\n\n### Meta-Prompting\n\nSeparate analysis from execution. Describe what you want in natural language, Claude generates a rigorous prompt, then runs it in a fresh sub-agent context.\n\n- [`\u002Fcreate-prompt`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-prompt.md) - Generate optimized prompts with XML structure\n- [`\u002Frun-prompt`](.\u002Fcommands\u002Frun-prompt.md) - Execute saved prompts in sub-agent contexts\n\n### Todo Management\n\nCapture ideas mid-conversation without derailing current work. Resume later with full context intact.\n\n- [`\u002Fadd-to-todos`](.\u002Fcommands\u002Fadd-to-todos.md) - Capture tasks with full context\n- [`\u002Fcheck-todos`](.\u002Fcommands\u002Fcheck-todos.md) - Resume work on captured tasks\n\n### Context Handoff\n\nCreate structured handoff documents to continue work in a fresh context. Reference with `@whats-next.md` to resume seamlessly.\n\n- [`\u002Fwhats-next`](.\u002Fcommands\u002Fwhats-next.md) - Create handoff document for fresh context\n\n### Create Extensions\n\nWrapper commands that invoke the skills below.\n\n- [`\u002Fcreate-agent-skill`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-agent-skill.md) - Create a new skill\n- [`\u002Fcreate-meta-prompt`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-meta-prompt.md) - Create staged workflow prompts\n- [`\u002Fcreate-slash-command`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-slash-command.md) - Create a new slash command\n- [`\u002Fcreate-subagent`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-subagent.md) - Create a new subagent\n- [`\u002Fcreate-hook`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-hook.md) - Create a new hook\n\n### Audit Extensions\n\nInvoke auditor subagents.\n\n- [`\u002Faudit-skill`](.\u002Fcommands\u002Faudit-skill.md) - Audit skill for best practices\n- [`\u002Faudit-slash-command`](.\u002Fcommands\u002Faudit-slash-command.md) - Audit command for best practices\n- [`\u002Faudit-subagent`](.\u002Fcommands\u002Faudit-subagent.md) - Audit subagent for best practices\n\n### Self-Improvement\n\n- [`\u002Fheal-skill`](.\u002Fcommands\u002Fheal-skill.md) - Fix skills based on execution issues\n\n### Thinking Models\n\nApply mental frameworks to decisions and problems.\n\n- [`\u002Fconsider:pareto`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fpareto.md) - Apply 80\u002F20 rule to focus on what matters\n- [`\u002Fconsider:first-principles`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Ffirst-principles.md) - Break down to fundamentals and rebuild\n- [`\u002Fconsider:inversion`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Finversion.md) - Solve backwards (what guarantees failure?)\n- [`\u002Fconsider:second-order`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fsecond-order.md) - Think through consequences of consequences\n- [`\u002Fconsider:5-whys`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002F5-whys.md) - Drill to root cause\n- [`\u002Fconsider:occams-razor`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Foccams-razor.md) - Find simplest explanation\n- [`\u002Fconsider:one-thing`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fone-thing.md) - Identify highest-leverage action\n- [`\u002Fconsider:swot`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fswot.md) - Map strengths, weaknesses, opportunities, threats\n- [`\u002Fconsider:eisenhower-matrix`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Feisenhower-matrix.md) - Prioritize by urgent\u002Fimportant\n- [`\u002Fconsider:10-10-10`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002F10-10-10.md) - Evaluate across time horizons\n- [`\u002Fconsider:opportunity-cost`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fopportunity-cost.md) - Analyze what you give up\n- [`\u002Fconsider:via-negativa`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fvia-negativa.md) - Improve by removing\n\n### Deep Analysis\n\nSystematic debugging with methodical investigation.\n\n- [`\u002Fdebug`](.\u002Fcommands\u002Fdebug.md) - Apply expert debugging methodology to investigate issues\n\n## Agents\n\nSpecialized subagents used by the audit commands.\n\n- [`skill-auditor`](.\u002Fagents\u002Fskill-auditor.md) - Expert skill auditor for best practices compliance\n- [`slash-command-auditor`](.\u002Fagents\u002Fslash-command-auditor.md) - Expert slash command auditor\n- [`subagent-auditor`](.\u002Fagents\u002Fsubagent-auditor.md) - Expert subagent configuration auditor\n\n## Skills\n\n### [Create Plans](.\u002Fskills\u002Fcreate-plans\u002F)\n\nHierarchical project planning optimized for solo developer + Claude. Create executable plans that Claude runs, not enterprise documentation that sits unused.\n\n**PLAN.md IS the prompt** - not documentation that gets transformed later. Brief → Roadmap → Research (if needed) → PLAN.md → Execute → SUMMARY.md.\n\n**Domain-aware:** Optionally loads framework-specific expertise from `~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fexpertise\u002F` (e.g., macos-apps, iphone-apps) to make plans concrete instead of generic. Domain expertise skills are created with [create-agent-skills](#create-agent-skills) - exhaustive knowledge bases (5k-10k+ lines) that make task specifications framework-appropriate.\n\n**Quality controls:** Research includes verification checklists, blind spots review, critical claims audits, and streaming writes to prevent gaps and token limit failures.\n\n**Context management:** Auto-handoff at 10% tokens remaining. Git versioning commits outcomes, not process.\n\n**Commands:** `\u002Fcreate-plan` (invoke skill), `\u002Frun-plan \u003Cpath>` (execute PLAN.md with intelligent segmentation)\n\nSee [create-plans README](.\u002Fskills\u002Fcreate-plans\u002FREADME.md) for full documentation.\n\n### [Create Agent Skills](.\u002Fskills\u002Fcreate-agent-skills\u002F)\n\nBuild skills by describing what you want. Asks clarifying questions, researches APIs if needed, and generates properly structured skill files.\n\n**Two types of skills:**\n1. **Task-execution skills** - Regular skills that perform specific operations\n2. **Domain expertise skills** - Exhaustive knowledge bases (5k-10k+ lines) that live in `~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fexpertise\u002F` and provide framework-specific context to other skills like [create-plans](#create-plans)\n\n**Context-aware:** Detects if you're in a skill directory and presents relevant options. Progressive disclosure guides you through complex choices.\n\nWhen things don't work perfectly, `\u002Fheal-skill` analyzes what went wrong and updates the skill based on what actually worked.\n\nCommands: `\u002Fcreate-agent-skill`, `\u002Fheal-skill`, `\u002Faudit-skill`\n\n### [Create Meta-Prompts](.\u002Fskills\u002Fcreate-meta-prompts\u002F)\n\nThe skill-based evolution of the meta-prompting system. Builds prompts with structured outputs (research.md, plan.md) that subsequent prompts can parse. Adds automatic dependency detection to chain research → plan → implement workflows.\n\n**Note:** For end-to-end project building, consider [create-plans](#create-plans) - it's the more structured evolution of this approach with full lifecycle management (brief → roadmap → execution → handoffs). Use create-meta-prompts for abstract workflows and Claude→Claude pipelines. Use create-plans for actually building projects.\n\nCommands: `\u002Fcreate-meta-prompt`\n\n### [Create Slash Commands](.\u002Fskills\u002Fcreate-slash-commands\u002F)\n\nBuild commands that expand into full prompts when invoked. Describe the command you want, get proper YAML configuration with arguments, tool restrictions, and dynamic context loading.\n\nCommands: `\u002Fcreate-slash-command`, `\u002Faudit-slash-command`\n\n### [Create Subagents](.\u002Fskills\u002Fcreate-subagents\u002F)\n\nBuild specialized Claude instances that run in isolated contexts. Describe the agent's purpose, get optimized system prompts with the right tool access and orchestration patterns.\n\nCommands: `\u002Fcreate-subagent`, `\u002Faudit-subagent`\n\n### [Create Hooks](.\u002Fskills\u002Fcreate-hooks\u002F)\n\nBuild event-driven automation that triggers on tool calls, session events, or prompt submissions. Describe what you want to automate, get working hook configurations.\n\nCommands: `\u002Fcreate-hook`\n\n### [Create MCP Servers](.\u002Fskills\u002Fcreate-mcp-servers\u002F)\n\nBuild Model Context Protocol (MCP) servers that expose tools, resources, and prompts to Claude. Supports Python and TypeScript implementations with API research, OAuth handling, and response optimization.\n\n**Architecture patterns:** Traditional (1-2 operations) or on-demand discovery (3+ operations) based on complexity.\n\n**Includes:** Adaptive intake, API research via subagent, code generation from templates, environment variable security, and installation in Claude Code + Claude Desktop.\n\nCommands: `\u002Fcreate-mcp-servers` (via skill routing)\n\n### [Debug Like Expert](.\u002Fskills\u002Fdebug-like-expert\u002F)\n\nDeep analysis debugging mode for complex issues. Activates methodical investigation protocol with evidence gathering, hypothesis testing, and rigorous verification. Use when standard troubleshooting fails or when issues require systematic root cause analysis.\n\nCommands: `\u002Fdebug`\n\n### [Setup Ralph](.\u002Fskills\u002Fsetup-ralph\u002F)\n\nSet up Geoffrey Huntley's Ralph Wiggum autonomous coding loop. Ralph is an autonomous AI coding methodology that uses iterative loops with task selection, execution, and validation. Fresh context every iteration prevents context poisoning.\n\n**Three phases:** Planning (gap analysis → TODO list), Building (implement one task, validate, commit), Observation (you engineer the environment).\n\n**Key concepts:** Backpressure via tests\u002Flints\u002Fbuilds, file I\u002FO as state (IMPLEMENTATION_PLAN.md), parallel subagents for reads, prompts evolve through observation.\n\nCommands: `\u002Fsetup-ralph`\n\nSee [setup-ralph README](.\u002Fskills\u002Fsetup-ralph\u002FREADME.md) for full documentation.\n\n---\n\n## Recommended Workflow\n\n**For building projects:** Use `\u002Fcreate-plan` to invoke the [create-plans](#create-plans) skill. After planning, use `\u002Frun-plan \u003Cpath-to-PLAN.md>` to execute phases with intelligent segmentation. This provides hierarchical planning (BRIEF.md → ROADMAP.md → phases\u002FPLAN.md), domain-aware task generation, context management with handoffs, and git versioning.\n\n**For domain expertise:** Use [create-agent-skills](#create-agent-skills) to create exhaustive knowledge bases in `~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fexpertise\u002F`. These skills are automatically loaded by create-plans to make task specifications framework-specific instead of generic.\n\n**Other tools:** The [create-meta-prompts](#create-meta-prompts-1) skill and `\u002Fcreate-prompt` + `\u002Frun-prompt` commands are available for custom Claude→Claude pipelines that don't fit the project planning structure.\n\n---\n\nMore resources coming soon.\n\n---\n\n**Community Ports:** [OpenCode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstephenschoettler\u002Ftaches-oc-prompts)\n\n—TÂCHES\n","# TÂCHES 克劳德代码资源\n\n一个不断增长的自定义克劳德代码资源集合，专为实际工作流打造。\n\n## 理念\n\n当你使用像克劳德代码这样的工具时，你的责任是假设一切皆有可能。\n\n我正是秉持这种心态构建了这些工具。\n\n大胆设想。祝你构建愉快。\n\n— TÂCHES\n\n## 内容概览\n\n**[命令](#commands)**（共27条）——展开为结构化工作流的斜杠命令  \n- **元提示**：通过分阶段提示将规划与执行分离  \n- **待办事项管理**：在工作中捕捉上下文，稍后可恢复完整状态  \n- **思维模型**：心理框架（第一性原理、逆向思维、80\u002F20法则等）  \n- **深度分析**：基于证据和假设检验的系统调试方法  \n\n**[技能](#skills)**（共9种）——可自主运行、研究、生成并自我修复的工作流  \n- **创建计划**：适用于单人开发者与克劳德工作流的层级化项目规划  \n- **创建MCP服务器**：为克劳德集成构建MCP服务器（Python\u002FTypeScript）  \n- **创建代理技能**：通过描述需求构建新技能  \n- **创建元提示**：生成带有依赖关系检测的分阶段工作流提示  \n- **创建斜杠命令**：构建具有规范结构的自定义命令  \n- **创建子代理**：为隔离环境构建专用克劳德实例  \n- **创建钩子**：构建事件驱动型自动化  \n- **专家级调试**：通过收集证据和验证假设进行系统调试  \n- **设置Ralph**：搭建Geoffrey Huntley的Ralph Wiggum自主编码循环  \n\n**[代理](#agents)**（共3个）——用于验证和质量控制的专用子代理  \n- **skill-auditor**：审查技能是否符合最佳实践  \n- **slash-command-auditor**：审查命令是否结构规范  \n- **subagent-auditor**：审查代理配置的有效性  \n\n## 安装\n\n### 选项1：插件安装（推荐）\n\n```bash\n# 添加市场\nclaude plugin marketplace add glittercowboy\u002Ftaches-cc-resources\n\n# 安装插件\nclaude plugin install taches-cc-resources\n```\n\n启动一个新的克劳德代码会话即可使用这些命令和技能。\n\n### 选项2：手动安装\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy\u002Ftaches-cc-resources.git\ncd taches-cc-resources\n\n# 安装命令\ncp -r commands\u002F* ~\u002F.claude\u002Fcommands\u002F\n\n# 安装技能\ncp -r skills\u002F* ~\u002F.claude\u002Fskills\u002F\n```\n\n命令会全局安装到 `~\u002F.claude\u002Fcommands\u002F`。技能则安装到 `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F`。项目特定的数据（提示、待办事项）存储在各项目的工作目录中。\n\n## 命令\n\n### 元提示\n\n将分析与执行分开。用自然语言描述目标，克劳德会生成严谨的提示，并在全新的子代理环境中执行。\n\n- [`\u002Fcreate-prompt`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-prompt.md) —— 生成带XML结构的优化提示  \n- [`\u002Frun-prompt`](.\u002Fcommands\u002Frun-prompt.md) —— 在子代理环境中执行已保存的提示  \n\n### 待办事项管理\n\n在对话中途捕捉想法，而不打断当前工作。稍后可恢复完整上下文继续处理。\n\n- [`\u002Fadd-to-todos`](.\u002Fcommands\u002Fadd-to-todos.md) —— 捕捉包含完整上下文的任务  \n- [`\u002Fcheck-todos`](.\u002Fcommands\u002Fcheck-todos.md) —— 继续处理已捕获的任务  \n\n### 上下文交接\n\n创建结构化的交接文档，以便在全新环境中继续工作。可通过 `@whats-next.md` 引用，实现无缝衔接。\n\n- [`\u002Fwhats-next`](.\u002Fcommands\u002Fwhats-next.md) —— 创建用于全新环境的交接文档  \n\n### 扩展创建\n\n调用下方技能的封装命令。\n\n- [`\u002Fcreate-agent-skill`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-agent-skill.md) —— 创建新技能  \n- [`\u002Fcreate-meta-prompt`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-meta-prompt.md) —— 创建分阶段工作流提示  \n- [`\u002Fcreate-slash-command`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-slash-command.md) —— 创建新斜杠命令  \n- [`\u002Fcreate-subagent`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-subagent.md) —— 创建新子代理  \n- [`\u002Fcreate-hook`](.\u002Fcommands\u002Fcreate-hook.md) —— 创建新钩子  \n\n### 审计扩展\n\n调用审计子代理。\n\n- [`\u002Faudit-skill`](.\u002Fcommands\u002Faudit-skill.md) —— 审计技能是否符合最佳实践  \n- [`\u002Faudit-slash-command`](.\u002Fcommands\u002Faudit-slash-command.md) —— 审计命令是否符合最佳实践  \n- [`\u002Faudit-subagent`](.\u002Fcommands\u002Faudit-subagent.md) —— 审计子代理配置是否符合最佳实践  \n\n### 自我改进\n\n- [`\u002Fheal-skill`](.\u002Fcommands\u002Fheal-skill.md) —— 根据执行问题修复技能  \n\n### 思维模型\n\n将心理框架应用于决策和问题解决。\n\n- [`\u002Fconsider:pareto`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fpareto.md) —— 应用80\u002F20法则，聚焦关键  \n- [`\u002Fconsider:first-principles`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Ffirst-principles.md) —— 还原本质并重新构建  \n- [`\u002Fconsider:inversion`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Finversion.md) —— 逆向思考（什么会导致失败？）  \n- [`\u002Fconsider:second-order`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fsecond-order.md) —— 思考后果的后果  \n- [`\u002Fconsider:5-whys`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002F5-whys.md) —— 深入挖掘根本原因  \n- [`\u002Fconsider:occams-razor`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Foccams-razor.md) —— 寻找最简单的解释  \n- [`\u002Fconsider:one-thing`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fone-thing.md) —— 确定最具杠杆作用的行动  \n- [`\u002Fconsider:swot`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fswot.md) —— 列出优势、劣势、机会和威胁  \n- [`\u002Fconsider:eisenhower-matrix`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Feisenhower-matrix.md) —— 按紧急性和重要性排序  \n- [`\u002Fconsider:10-10-10`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002F10-10-10.md) —— 从不同时间维度评估  \n- [`\u002Fconsider:opportunity-cost`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fopportunity-cost.md) —— 分析放弃的机会  \n- [`\u002Fconsider:via-negativa`](.\u002Fcommands\u002Fconsider\u002Fvia-negativa.md) —— 通过移除来改进  \n\n### 大数据分析\n\n采用系统化的调查方法进行深度调试。\n\n- [`\u002Fdebug`](.\u002Fcommands\u002Fdebug.md) —— 应用专家级调试方法调查问题  \n\n## 代理\n\n由审计命令使用的专用子代理。\n\n- [`skill-auditor`](.\u002Fagents\u002Fskill-auditor.md) —— 专业技能审计员，确保符合最佳实践  \n- [`slash-command-auditor`](.\u002Fagents\u002Fslash-command-auditor.md) —— 专业斜杠命令审计员  \n- [`subagent-auditor`](.\u002Fagents\u002Fsubagent-auditor.md) —— 专业子代理配置审计员  \n\n## 技能\n\n### [创建计划](.\u002Fskills\u002Fcreate-plans\u002F)\n\n专为单人开发者与 Claude 优化的分层项目规划。创建可执行的计划，由 Claude 来运行，而非闲置的企业级文档。\n\n**PLAN.md 就是提示词**——而不是后续再转换的文档。简报 → 路线图 → 研究（如需）→ PLAN.md → 执行 → SUMMARY.md。\n\n**领域感知：** 可选择从 `~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fexpertise\u002F` 加载框架特定的专业知识（例如 macos-apps、iphone-apps），使计划具体化而非泛化。领域专业知识技能通过 [create-agent-skills](#create-agent-skills) 创建——这些是详尽的知识库（5k-10k+ 行），能够使任务规范符合特定框架的要求。\n\n**质量控制：** 研究环节包括验证检查清单、盲点审查、关键主张审计，以及流式写入，以防止遗漏和超出 token 限制的情况。\n\n**上下文管理：** 当剩余 token 达到 10% 时自动交接。Git 版本控制记录的是结果，而非过程。\n\n**命令：** `\u002Fcreate-plan`（调用技能）、`\u002Frun-plan \u003Cpath>`（以智能分段方式执行 PLAN.md）\n\n完整文档请参阅 [create-plans README](.\u002Fskills\u002Fcreate-plans\u002FREADME.md)。\n\n### [创建代理技能](.\u002Fskills\u002Fcreate-agent-skills\u002F)\n\n通过描述你的需求来构建技能。系统会提出澄清性问题，必要时研究 API，并生成结构合理的技能文件。\n\n**两种类型的技能：**\n1. **任务执行技能**——执行特定操作的常规技能。\n2. **领域专业知识技能**——存放在 `~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fexpertise\u002F` 中的详尽知识库（5k-10k+ 行），为其他技能（如 [create-plans](#create-plans)）提供框架特定的上下文。\n\n**上下文感知：** 检测你是否位于技能目录中，并呈现相关选项。渐进式披露引导你完成复杂的决策。\n\n当技能运行不理想时，`\u002Fheal-skill` 会分析问题所在，并根据实际效果更新技能。\n\n命令：`\u002Fcreate-agent-skill`、`\u002Fheal-skill`、`\u002Faudit-skill`\n\n### [创建元提示](.\u002Fskills\u002Fcreate-meta-prompts\u002F)\n\n基于技能的元提示系统演进版本。构建具有结构化输出（research.md、plan.md）的提示，以便后续提示可以解析这些内容。新增自动依赖检测功能，用于串联研究 → 计划 → 实施的工作流。\n\n**注意：** 对于端到端的项目构建，建议使用 [create-plans](#create-plans)——它是该方法的更结构化的演进版本，具备完整的生命周期管理（简报 → 路线图 → 执行 → 交接）。而 create-meta-prompts 则适用于抽象工作流及 Claude→Claude 流水线；create-plans 则用于实际的项目构建。\n\n命令：`\u002Fcreate-meta-prompt`\n\n### [创建斜杠命令](.\u002Fskills\u002Fcreate-slash-commands\u002F)\n\n构建可在调用时扩展为完整提示的命令。描述你想要的命令，即可获得包含参数、工具限制及动态上下文加载的正确 YAML 配置。\n\n命令：`\u002Fcreate-slash-command`、`\u002Faudit-slash-command`\n\n### [创建子代理](.\u002Fskills\u002Fcreate-subagents\u002F)\n\n构建在隔离环境中运行的专用 Claude 实例。描述代理的目的，即可获得优化后的系统提示，配备合适的工具访问权限和编排模式。\n\n命令：`\u002Fcreate-subagent`、`\u002Faudit-subagent`\n\n### [创建钩子](.\u002Fskills\u002Fcreate-hooks\u002F)\n\n构建基于事件驱动的自动化流程，可在工具调用、会话事件或提示提交时触发。描述你想要自动化的事项，即可获得可用的钩子配置。\n\n命令：`\u002Fcreate-hook`\n\n### [创建 MCP 服务器](.\u002Fskills\u002Fcreate-mcp-servers\u002F)\n\n构建模型上下文协议（MCP）服务器，向 Claude 公开工具、资源和提示。支持 Python 和 TypeScript 实现，具备 API 研究、OAuth 处理及响应优化功能。\n\n**架构模式：** 根据复杂度选择传统模式（1-2 个操作）或按需发现模式（3 个以上操作）。\n\n**包含内容：** 自适应接入、通过子代理进行 API 研究、模板代码生成、环境变量安全保护，以及在 Claude Code 和 Claude Desktop 中的安装。\n\n命令：`\u002Fcreate-mcp-servers`（通过技能路由）\n\n### [像专家一样调试](.\u002Fskills\u002Fdebug-like-expert\u002F)\n\n针对复杂问题的深度分析调试模式。激活系统的调查协议，包括证据收集、假设检验和严格验证。当标准故障排除失败，或需要系统性地分析根本原因时使用此模式。\n\n命令：`\u002Fdebug`\n\n### [设置 Ralph](.\u002Fskills\u002Fsetup-ralph\u002F)\n\n设置 Geoffrey Huntley 的 Ralph Wiggum 自动化编码循环。Ralph 是一种自主 AI 编码方法论，采用迭代循环进行任务选择、执行和验证。每次迭代都使用全新上下文，以防止上下文污染。\n\n**三个阶段：** 规划（差距分析 → 待办事项列表）、构建（实现一项任务、验证、提交）、观察（由你来设计环境）。\n\n**关键概念：** 通过测试\u002F静态检查\u002F构建施加反压，以文件 I\u002FO 作为状态（IMPLEMENTATION_PLAN.md），并行子代理负责读取，提示则通过观察不断演化。\n\n命令：`\u002Fsetup-ralph`\n\n完整文档请参阅 [setup-ralph README](.\u002Fskills\u002Fsetup-ralph\u002FREADME.md)。\n\n---\n\n## 推荐工作流程\n\n**用于项目构建：** 使用 `\u002Fcreate-plan` 调用 [create-plans](#create-plans) 技能。规划完成后，使用 `\u002Frun-plan \u003Cpath-to-PLAN.md>` 以智能分段方式执行各个阶段。这种方式提供分层规划（BRIEF.md → ROADMAP.md → 各阶段\u002FPLAN.md），具备领域感知的任务生成能力、上下文管理与交接机制，以及 Git 版本控制。\n\n**用于领域专业知识：** 使用 [create-agent-skills](#create-agent-skills) 在 `~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fexpertise\u002F` 中创建详尽的知识库。这些技能会被 create-plans 自动加载，从而使任务规范更具框架针对性，而非通用化。\n\n**其他工具：** [create-meta-prompts](#create-meta-prompts-1) 技能以及 `\u002Fcreate-prompt` 和 `\u002Frun-prompt` 命令，可用于不适合项目规划结构的自定义 Claude→Claude 流水线。\n\n---\n\n更多资源即将推出。\n\n---\n\n**社区移植：** [OpenCode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstephenschoettler\u002Ftaches-oc-prompts)\n\n—TÂCHES","# TÂCHES Claude Code Resources 快速上手指南\n\nTÂCHES Claude Code Resources 是一套专为真实工作流设计的 Claude Code 扩展资源集合，包含自定义命令（Commands）、自动化技能（Skills）和专用子代理（Agents），旨在通过结构化提示词、思维模型和自主工作流提升开发效率。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下系统要求：\n\n*   **操作系统**: macOS, Linux 或 Windows (WSL)\n*   **核心依赖**: 已安装并配置好 **Claude Code** CLI 工具\n*   **版本控制**: 已安装 `git`\n*   **运行环境**: 根据具体技能需求，可能需要 Python 或 Node.js 环境（用于构建 MCP 服务器等高级功能）\n\n> **注意**: 本工具主要面向全球用户，目前官方未提供特定的中国镜像源。如遇网络访问 GitHub 或插件市场缓慢，建议配置全局代理或使用国内加速服务。\n\n## 安装步骤\n\n推荐通过插件市场进行安装，也可选择手动克隆源码安装。\n\n### 方式一：插件市场安装（推荐）\n\n这是最简便的方式，可自动管理更新。在终端执行以下命令：\n\n```bash\n# 添加插件市场源\nclaude plugin marketplace add glittercowboy\u002Ftaches-cc-resources\n\n# 安装插件\nclaude plugin install taches-cc-resources\n```\n\n安装完成后，**启动一个新的 Claude Code 会话**即可生效。\n\n### 方式二：手动安装\n\n如果需要自定义修改或离线使用，可手动克隆仓库：\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy\u002Ftaches-cc-resources.git\ncd taches-cc-resources\n\n# 安装命令到全局目录\ncp -r commands\u002F* ~\u002F.claude\u002Fcommands\u002F\n\n# 安装技能到全局目录\ncp -r skills\u002F* ~\u002F.claude\u002Fskills\u002F\n```\n\n*   命令将安装至 `~\u002F.claude\u002Fcommands\u002F`\n*   技能将安装至 `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F`\n*   项目特定的数据（如待办事项、提示词）将存储在各项目的当前工作目录中。\n\n## 基本使用\n\n安装成功后，您可以在 Claude Code 会话中使用斜杠命令 `\u002F` 调用各种功能。以下是三个最常用的入门场景：\n\n### 1. 结构化项目规划与执行\n使用分层规划技能替代传统的文档编写，直接生成可执行的计划。\n\n*   **创建计划**: 描述您的需求，系统将生成包含简报、路线图和执行计划的完整结构。\n    ```bash\n    \u002Fcreate-plan\n    ```\n    *随后按照提示输入项目描述，系统将生成 `PLAN.md`。*\n\n*   **执行计划**: 基于生成的计划文件，智能分段执行任务。\n    ```bash\n    \u002Frun-plan \u003Cpath-to-PLAN.md>\n    ```\n\n### 2. 应用思维模型辅助决策\n在处理复杂问题或需要深度分析时，调用内置的思维模型命令。\n\n*   **第一性原理分析**: 将问题拆解为基本事实并重新构建。\n    ```bash\n    \u002Fconsider:first-principles\n    ```\n*   **帕累托法则 (80\u002F20)**: 识别最关键的任务以聚焦精力。\n    ```bash\n    \u002Fconsider:pareto\n    ```\n*   **深度调试**: 当遇到棘手 Bug 时，启动系统化调试流程（收集证据、假设测试）。\n    ```bash\n    \u002Fdebug\n    ```\n\n### 3. 管理上下文与待办事项\n在长对话中捕捉灵感而不打断当前工作流，稍后无缝恢复。\n\n*   **添加待办**: 捕获当前想法或任务，保留完整上下文。\n    ```bash\n    \u002Fadd-to-todos\n    ```\n*   **检查待办**: 查看并恢复之前捕获的任务。\n    ```bash\n    \u002Fcheck-todos\n    ```\n*   **上下文交接**: 生成交接文档，以便在新的会话中无缝继续工作。\n    ```bash\n    \u002Fwhats-next\n    ```\n\n### 进阶：创建自定义扩展\n您可以让 AI 帮您创建新的技能、命令或子代理：\n\n*   创建新技能：`\u002Fcreate-agent-skill`\n*   创建新命令：`\u002Fcreate-slash-command`\n*   创建专用子代理：`\u002Fcreate-subagent`","一位全栈开发者正利用 Claude Code 构建一个复杂的微服务架构，需要在开发新功能的同时处理突发的线上故障，并规划后续迭代。\n\n### 没有 taches-cc-resources 时\n- **思维频繁打断**：在深度编码时突然想到新需求或待办事项，只能手动记录在便签上，导致当前心流中断，回来时常忘记上下文。\n- **调试缺乏章法**：遇到棘手 Bug 时，只能凭直觉盲目尝试修改代码，缺乏系统的假设验证和证据收集流程，浪费大量时间。\n- **上下文丢失严重**：会话过长导致模型“遗忘”早期设定，重启对话后需花费大量篇幅重新描述项目背景和进度，效率极低。\n- **工作流重复造轮子**：每次创建新代理或编写复杂提示词都要从零开始构思结构，难以复用最佳实践，产出质量不稳定。\n\n### 使用 taches-cc-resources 后\n- **无缝任务捕获**：通过 `\u002Fadd-to-todos` 命令瞬间记下灵感并自动保存完整上下文，随后立即回归当前工作，稍后用 `\u002Fcheck-todos` 即可无缝续接。\n- **专家级系统调试**：调用 `Debug Like Expert` 技能，自动执行基于证据的假设测试流程，将模糊的报错转化为清晰的修复路径。\n- **结构化状态交接**：使用 `\u002Fwhats-next` 生成标准化的交接文档，在新会话中引用即可瞬间恢复全套项目状态，彻底告别重复背景介绍。\n- **自动化工作流构建**：利用 `\u002Fcreate-subagent` 或 `\u002Fcreate-meta-prompt` 等命令，根据自然语言描述一键生成符合规范的高级代理和分阶段提示词，大幅降低构建门槛。\n\ntaches-cc-resources 将零散的 AI 交互升级为可沉淀、可复用的工程化工作流，让开发者从繁琐的上下文管理中解放出来，专注于核心逻辑创造。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fglittercowboy_taches-cc-resources_968ff6e5.png","glittercowboy","TÂCHES","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fglittercowboy_7b86e030.jpg","Music + Code",null,"Costa Rica","official_taches","https:\u002F\u002Fsequins.music","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy",[83,87,91,95],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"TypeScript","#3178c6",57.1,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Shell","#89e051",35.6,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Python","#3572A5",6.3,{"name":96,"color":97,"percentage":42},"Dockerfile","#384d54",1805,395,"2026-04-17T03:00:51","MIT","未说明","无需求",{"notes":105,"python":102,"dependencies":106},"该工具是 Claude Code 的扩展资源包（包含命令、技能和代理配置），并非独立的 AI 模型或需要本地计算资源的软件。它依赖于已安装的 'Claude Code' 命令行工具。安装方式包括通过插件市场安装或手动将文件复制到 ~\u002F.claude\u002Fcommands\u002F 和 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002F 目录。部分技能（如创建 MCP 服务器）可能支持 Python 或 TypeScript 实现，但工具本身没有特定的运行时环境、GPU 或内存要求。",[107],"Claude Code CLI",[13],[110,111,112,113,114,115,116],"anthropic","claude","claudecode","prompts","commands","skills","subagents","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T00:49:21.951408",[120,125,130,135,140,144],{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},38087,"如何安装该资源库到 Claude Code？","现在可以通过插件市场自动安装。请运行以下命令：\n1. `claude plugin marketplace add glittercowboy\u002Ftaches-cc-resources`\n2. `claude plugin install taches-cc-resources`\n这将自动把所有命令和技能安装到正确位置，无需手动复制文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy\u002Ftaches-cc-resources\u002Fissues\u002F3",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},38088,"生成的提示词输出超过 32,000 token 限制导致任务失败怎么办？","根本解决方案是采用“流式文件写入”策略，而不是尝试预估输出大小。具体做法是：\n1. Agent 先创建带有 XML 骨架的输出文件；\n2. 在研究过程中每发现一个结论就立即写入文件，而不是等到最后；\n3. 找到代码示例时直接追加写入；\n4. 研究完成后再生成元数据。\n这种方法确保所有已生成的内容都被保存，即使中途因超限停止也不会丢失工作成果，且无需人工拆分任务。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy\u002Ftaches-cc-resources\u002Fissues\u002F9",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},38089,"为什么研究结果会出现关键信息遗漏（例如误判配置方式）？","这是因为缺乏系统性的验证机制。已在研究模式模板中增加了以下质量控制措施：\n1. **验证清单**：强制枚举所有已知选项、记录确切文件路径\u002FURL、用官方文档验证否定性声明（如“不可能”）、检查最新变更日志；\n2. **研究质量保证**：包含完整性检查（所有选项均有证据）、来源验证（主要观点需权威来源支持）、盲点审查（自问“可能漏了什么？”）和关键主张审计；\n3. **质量报告**：在输出元数据中汇总 consulted sources 和 verified claims。\n这些措施能有效防止类似遗漏 `.mcp.json` 项目级配置的错误。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy\u002Ftaches-cc-resources\u002Fissues\u002F7",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},38090,"使用 \u002Frun-prompt 命令时出现静默失败或子代理无响应怎么办？","这通常不是工具本身的 bug，而是由 Anthropic API 返回 529 (Overloaded) 错误引起的。表现为子代理成功启动但无法生成输出。解决方法：\n1. 确认是否为 API 服务端过载问题（可查看状态页或社区反馈）；\n2. 遇到此情况时，建议让主 Agent 直接继续完成任务，而不是反复重试调用子代理；\n3. 未来可考虑添加 `\u002Fprompt-resume` 等便捷命令来明确恢复操作。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fglittercowboy\u002Ftaches-cc-resources\u002Fissues\u002F6",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":129},38091,"如何避免大型研究任务因 token 限制而中断并丢失进度？","不要依赖事前估算输出大小，而应改变执行策略：让 Agent 在研究过程中实时将结果写入磁盘文件。这样即使最终输出远超 32k token，已完成的部分也已持久化保存。只需调整提示词模式，利用 Agent 已有的 Write\u002FEdit 工具即可实现，无需额外开发。",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":134},38092,"研究类提示词如何确保结论的准确性和全面性？","必须在提示词中加入结构化质量控制模块：\n- 要求 Agent 列出所有待查配置项并逐一验证；\n- 对“不支持”、“无法实现”等否定结论，必须引用官方文档佐证；\n- 设置“盲点审查”环节，主动反思可能遗漏的场景；\n- 输出末尾附带质量报告，列明参考来源和已验证的关键主张。\n实践表明，这能显著减少因疏忽导致的错误建议。",[]]