AI 编程工具使用 -

2026-03-26 约 700 字预计阅读 4 分钟 - 次阅读

Codex

自定义指令

把下面这段加到你的 Codex 自定义指令里（C:\Users\用户名\.codex\AGENTS.md），体验会好太多

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向我汇报结果时，用简单直白的语言说清楚你做了什么、结果怎样。最终回复里不要出现术语、技术实现细节和代码腔。写的时候就当你在跟一个聪明人解释，但对方没在看代码。你实际干活的过程（怎么思考、怎么规划、怎么写代码、怎么调试、怎么解决问题）该多技术就多技术，该多严谨就多严谨。这条要求只针对你跟我沟通的方式。

在向我汇报之前，尽一切可能先验证自己的工作。不要写完代码就当大功告成。用你手头的工具实际跑一遍。能运行就运行，检查输出，确认它确实做到了我要求的事情。如果你在做 Web 应用这类可视化的东西，打开页面看看，点一遍流程，确认渲染和交互都没问题。如果你在写脚本，拿真实的或有代表性的输入跑一遍，检查结果。如果有能模拟的边界情况，试一试。

开始之前，先给自己定义好完成标准：这个任务做到什么程度才算'完成'？把它当作交付前的检查清单。如果有什么跑不通或者看着不对，修好，重新测。不要只是标记一下问题就甩回给我。目标是不让我参与迭代过程。我要收到的是完成的、能用的成果，不是需要我再去逐项检查的初稿。只有在你确认一切正常，或者确实遇到了需要我介入的障碍时，才回来找我。

Claude

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在 C:\Users\用户名\.claude.json 中，新增 hasCompletedOnboarding 参数

Skills

MiniMax Skills

地址：https://github.com/MiniMax-AI/skills

技能	简介	来源
`frontend-dev`	全栈前端开发，融合高级 UI 设计、电影级动画（Framer Motion、GSAP）、通过 MiniMax API 生成媒体资源（图片、视频、音频、音乐、TTS）、基于 AIDA 框架的说服力文案、生成艺术（p5.js、Three.js、Canvas）。技术栈：React / Next.js、Tailwind CSS。	Official
`fullstack-dev`	全栈后端架构与前后端集成。REST API 设计、认证流程（JWT、Session、OAuth）、实时功能（SSE、WebSocket）、数据库集成（SQL / NoSQL）、生产环境加固与发布清单。引导式工作流：需求收集 → 架构决策 → 实现。	Official
`android-native-dev`	基于 Material Design 3 的 Android 原生应用开发。Kotlin / Jetpack Compose、自适应布局、Gradle 配置、无障碍（WCAG）、构建问题排查、性能优化与动效系统。	Official
`ios-application-dev`	iOS 应用开发指南，涵盖 UIKit、SnapKit 和 SwiftUI。触控目标、安全区域、导航模式、Dynamic Type、深色模式、无障碍、集合视图，符合 Apple HIG 规范。	Official
`shader-dev`	全面的 GLSL 着色器技术，用于创建惊艳的视觉效果 — 光线行进、SDF 建模、流体模拟、粒子系统、程序化生成、光照、后处理等。兼容 ShaderToy。	Official
`gif-sticker-maker`	将照片（人物、宠物、物品、Logo）转换为 4 张带字幕的动画 GIF 贴纸。Funko Pop / Pop Mart 盲盒风格，基于 MiniMax 图片与视频生成 API。	Official
`minimax-pdf`	基于 token 化设计系统生成、填写和重排 PDF 文档。支持三种模式：CREATE（从零生成，15 种封面风格）、FILL（填写现有表单字段）、REFORMAT（将已有文档重排为新设计）。排版与配色由文档类型自动推导，输出即可打印。	Official
`pptx-generator`	生成、编辑和读取 PowerPoint 演示文稿。支持用 PptxGenJS 从零创建（封面、目录、内容、分节页、总结页），通过 XML 工作流编辑现有 PPTX，或用 markitdown 提取文本。	Official
`minimax-xlsx`	打开、创建、读取、分析、编辑或验证 Excel/电子表格文件（.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv）。支持通过 XML 模板从零创建 xlsx、使用 pandas 读取分析、零格式损失编辑现有文件、公式重算与验证、专业财务格式化。	Official
`minimax-docx`	基于 OpenXML SDK（.NET）的专业 DOCX 文档创建、编辑与排版。三条流水线：从零创建新文档、填写/编辑现有文档内容、应用模板格式并通过 XSD 验证门控检查。	Official
`minimax-multimodal-toolkit`	通过 MiniMax API 生成语音、音乐、视频和图片内容 — MiniMax 多模态使用场景的统一入口。涵盖 TTS（文字转语音、声音克隆、声音设计、多段合成）、音乐（带词歌曲、纯音乐）、视频（文生视频、图生视频、首尾帧、主体参考、模板、长视频多场景）、图片（文生图、图生图含角色参考），以及基于 FFmpeg 的媒体处理（格式转换、拼接、裁剪、提取）。	Official

impeccable

地址：https://github.com/pbakaus/impeccable

Anthropic 创立了前端设计，这项技能引导 Claude 走向更优秀的 UI 设计之路。Impeccable 在此基础上，凭借更深厚的专业知识和更强的控制力，进一步拓展了应用。

参考指南	涵盖内容
版式	字体系统、字体配对、模数比例、OpenType
色彩与对比度	OKLCH、色调中性色、深色模式、无障碍访问
空间设计	间距系统、栅格、视觉层级
动效设计	缓动曲线、交错动画、减弱动效
交互设计	表单、焦点状态、加载模式
响应式设计	移动优先、流式设计、容器查询
UX写作	按钮标签、错误提示、空状态

Superpowers

地址：https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills

Skill 名称	分类	作用说明
using-superpowers	Meta	强制规则：在执行任何任务前必须检查并调用相关 skill，确保流程规范化
brainstorming	Process	用于任务开始前的思考与需求澄清，通过结构化提问完善方案
writing-plans	Process	将目标拆解为可执行的详细计划（小任务、路径、验证步骤）
executing-plans	Process	按计划逐步执行任务，确保严格按步骤推进
finishing-a-development-branch	Workflow	完成开发分支收尾工作（清理、提交、合并等）
test-driven-development	Testing	使用 TDD（红-绿-重构）流程编写代码，先写测试再实现功能
verification-before-completion	Testing	在任务完成前进行验证，确保结果符合预期
systematic-debugging	Debugging	系统化定位问题根因，而不是盲目尝试修复
requesting-code-review	Collaboration	请求代码评审，确保代码质量与规范
receiving-code-review	Collaboration	处理评审反馈并进行修改
subagent-driven-development	Collaboration	将复杂任务拆分给多个子 agent 并行处理
dispatching-parallel-agents	Collaboration	并行调度多个 agent 提高效率
using-git-worktrees	Tooling	使用 Git worktree 同时处理多个分支任务
writing-skills	Meta	用 TDD 方法编写新的 skill（先验证问题，再设计技能）

该技能体系本质是一个强约束开发流程框架，强调：

先思考（brainstorm）
再规划（plan）
再实现（TDD）
最后验证（verify）

技能分为四类：

Meta（元规则）：如 using-superpowers、writing-skills
Process（流程）：brainstorm → plan → execute
Testing / Debugging：TDD、验证、调试
Collaboration（协作）：代码评审、子 agent、多任务并行

核心设计理念：

不是“能力增强”，而是强制执行工程流程
防止 AI 直接跳到写代码（这是该框架的关键价值）

Anthropic

地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills

Skill 名称	分类	作用说明
frontend-design	前端/UI	生成高质量前端界面（React / HTML / Dashboard / Landing Page），强调设计感与非“AI模板风格”
artifacts-builder	前端/UI	构建复杂前端产物（通常结合 React + Tailwind + 组件库），用于 Claude artifact 输出
theme-factory	前端/UI	为 UI 或 artifact 应用主题（预设主题或动态生成设计风格）
brand-guidelines	企业/设计	按品牌规范（颜色、字体、语气）生成内容或界面
internal-comms	企业/沟通	生成企业内部沟通内容（周报、公告、FAQ、newsletter 等）
skill-creator	Meta	指导如何创建高质量 skill（结构、说明、最佳实践）
template-skill	Meta	Skill 模板，用于快速创建新 skill
mcp-server	开发/后端	指导构建 MCP Server（让 Claude 调用外部 API/工具）
webapp-testing	开发/测试	使用 Playwright 自动测试 Web 应用（UI 测试、调试）
docx	文档处理	创建、读取、修改 Word 文档（.docx）
pdf	文档处理	PDF 全流程处理（读取、OCR、拆分、合并、表单填写等）
pptx	文档处理	创建和编辑 PowerPoint 文件
xlsx	文档处理	处理 Excel 文件（数据读写、分析、格式化）
data-analysis（隐含类）	数据	用结构化流程分析数据（通常在 xlsx / artifact 组合中体现）
content-creation（隐含类）	内容	用于生成结构化内容（报告、文案等，常与 internal-comms 配合）
plugin-structure（衍生）	开发	定义 Claude 插件/skills 的组织结构
agent-development（衍生）	Agent	指导构建完整 agent（skills + tools + workflow）

Frontend Designer

地址：https://github.com/jamesrochabrun/skills/tree/main/skills

社区维护的全面前端设计系统Skills，强调可访问性和响应式设计

Skill 名称	作用说明
swiftui-animation	提供 SwiftUI 高级动画实现指导（动画、转场、matched geometry、Metal shader 等），用于构建复杂 UI 动效
trading-plan-generator	生成完整交易计划（风险管理、仓位控制、进出场策略、绩效跟踪），用于系统化交易决策
prd-generator	生成产品需求文档（PRD），用于产品经理整理功能需求与规格说明
apple-hig-designer	按 Apple HIG 设计 iOS 应用界面，确保组件规范、可访问性和原生体验
frontend-designer	构建高质量前端（响应式、可访问、性能优化、设计系统规范）
math-teacher	交互式数学教学（可视化、游戏化学习，从基础到高级数学）
releasing-macos-apps	发布 macOS 应用（签名、公证、DMG 打包、自动更新、GitHub Release）
anthropic-architect	设计 Anthropic 技术架构（Skills、Agents、Prompt、SDK 组合方案）
book-illustrator	儿童书插画设计（风格、配色、角色设计、视觉叙事）
content-brief-generator	生成内容创作 Brief（目标、受众、结构、策略）
leetcode-teacher	LeetCode 风格算法教学（数据结构、算法训练、编码练习）
anthropic-prompt-engineer	Anthropic 模型提示词优化（prompt 设计与改写）
openai-prompt-engineer	OpenAI/GPT 提示词工程（few-shot、CoT 等高级技巧）
kids-book-writer	儿童绘本创作（故事、押韵、教育内容、年龄适配）
engineer-expertise-extractor	从 GitHub 提取工程师编码风格与最佳实践，构建知识库
technical-launch-planner	技术产品发布规划（API/开发者工具上线策略与执行）
reading-teacher	儿童阅读教学（拼读、理解、互动学习体验）
qa-test-planner	生成测试计划与测试用例（含回归测试、Bug 报告等）
design-brief-generator	生成设计项目 Brief（需求、范围、设计目标）
swift-concurrency	Swift 并发编程指导（async/await、actor、线程安全等）
engineer-skill-creator	将工程师经验转化为可复用 skill（结构化、可查询）
query-expert	数据库查询优化（SQL/NoSQL、索引设计、性能分析）
git-worktrees	使用 Git worktree 并行开发多个分支任务
llm-router	在多个 LLM 提供商之间路由请求（OpenAI、Grok、Groq 等）

pua

地址：https://github.com/tanweai/pua

一个 AI Coding Agent 技能插件，用中西大厂 PUA 话术驱动 AI 穷尽所有方案才允许放弃。

三重能力：

PUA 话术 — 让 AI 不敢放弃
调试方法论 — 让 AI 有能力不放弃
能动性鞭策 — 让 AI 主动出击而不是被动等待

Hugging Face

地址：https://github.com/huggingface/skills

名称	说明
`hf-cli`	使用 hf CLI 执行 Hugging Face Hub 操作。支持下载模型/数据集、上传文件、管理仓库以及运行云计算任务。
`huggingface-community-evals`	在 Hugging Face 模型卡中添加和管理评测结果。支持从 README 提取评测表、从 Artificial Analysis API 导入分数，以及使用 vLLM/lighteval 运行自定义评测。
`huggingface-datasets`	使用 Dataset Viewer REST API 和 npx 工具探索、查询和提取 Hugging Face 数据集数据。无需 Python 依赖——支持 split/config 发现、分页、文本搜索、过滤、通过 parquetlens 执行 SQL，以及通过 CLI 上传数据集。
`huggingface-gradio`	使用 Python 构建 Gradio Web UI 和演示应用。适用于创建或编辑 Gradio 应用、组件、事件监听器、布局或聊天机器人。
`huggingface-jobs`	在 Hugging Face 基础设施上运行计算任务。支持执行 Python 脚本、管理定时任务以及监控任务状态。
`huggingface-llm-trainer`	使用 TRL 在 Hugging Face Jobs 上训练或微调语言模型。支持 SFT、DPO、GRPO 和奖励模型训练方法，并支持 GGUF 转换用于本地部署。包含硬件选择、成本估算、Trackio 监控和 Hub 持久化。
`huggingface-paper-publisher`	在 Hugging Face Hub 上发布和管理研究论文。支持创建论文页面、关联模型/数据集、认领作者身份，以及生成专业的 Markdown 研究文章。
`huggingface-papers`	查找并以 Markdown 形式阅读 Hugging Face 论文页面，并可通过 papers API 获取结构化元数据（作者、关联模型、数据集、Spaces、媒体链接等）。
`huggingface-trackio`	使用 Trackio 跟踪和可视化机器学习训练实验。通过 Python API 记录指标，并通过 CLI 获取数据。支持与 HF Spaces 同步的实时仪表盘。
`huggingface-vision-trainer`	在 Hugging Face Jobs 或本地使用 Transformers Trainer API 训练和微调目标检测模型（RTDETRv2、YOLOS、DETR 等）以及图像分类模型（timm 和 transformers，如 MobileNetV3、MobileViT、ResNet、ViT/DINOv3）。支持 COCO 数据格式、Albumentations 数据增强、mAP/mAR 指标、Trackio 追踪、硬件选择及 Hub 持久化。
`transformers-js`	在 JavaScript/TypeScript 中直接运行先进的机器学习模型，支持 NLP、计算机视觉、音频处理和多模态任务。可在 Node.js 和浏览器中结合 WebGPU/WASM 使用 Hugging Face 模型。

UI UX Pro Max

地址：https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill

内置了 67 种 UI 风格和 161 套行业配色方案，可以根据项目类型自动推荐更适合的设计系统