同一个概念 对小孩和对经理讲
同一个概念 对小孩和对经理讲 本该是两篇东西 我最近看到一个 Claude Code Skill 叫 ELI5 你先指定听众是谁 它再改术语密度和比喻 小孩少塞黑话 工程师保留正确术语 对 Manager 改讲成本、结果、风险 作者拿它跟原生 Claude 同题对打 ELI5 大约八成命中 原生掉到四成左右 我自己读 API、Agent 架构时最烦的 就是解释永远默认「懂的人」 这个 Skill
AI 画图最烦的不是不会画，是轴距字体间距永远要你再调一轮。
微软开源了 Flint（flint-chart） 你告诉它「这列是排名 / 温度 / 价格」 轴、间距、格式它自己收 同一份规格能吐 Vega-Lite、ECharts、Chart.js、Plotly，连 Excel 原生图都有 还带 MCP，Agent 能在对话里直接画并校验
NVIDIA 出了 SkillSpector：专门扫描 AI Agent 的 Skill 安不安全。
现在很多 Skill 直接装。研究称超过 26% 有漏洞，约 5% 可能恶意。 安装前可查：Prompt Injection、数据外泄、供应链风险、权限过高等。 Agent 时代的「杀毒软件」可能先长在 Skill 层。 仓库在第二条。
Cloudflare 把内部用的 Cloudflare OS 开源了。
定位：全员 AI 工作平台——每人 Agent + 工作区，内建公司知识、流程与 Skills；能出文档、简报，甚至可分享的小 App；Gatekeeper 管权限。 值得逐帧研究的是：把「公司操作系统」而不是「又一个聊天窗」当产品。 仓库在第二条。
把电影号剪辑从熬夜手工，压成 Claude Code 一条指令——这是 video-recap-skills 想做的事。
自然语言 → 中文解说成片，面向 Claude Code / Codex 等宿主。 能省重复劳动，但素材版权、配音质量、平台审核仍是你的责任。 链接放评论。
跑一次全市场回测，以前可能先花两周做数据工程。free-stockdb 想把这件事砍到大约半小时量级。
约 1.9K 星：A 股日 K、分钟 K、ETF 落到本地磁盘，少跟远程 API 限频和封 IP 搏斗。 7000+ 标的覆盖、增量同步 + zstd、Rust 算 39 个指标、Python/HTTP/Excel/MCP 多入口，Claude 也能直接查。 量化研究的第一瓶颈常常是数据，不是策略灵感。 仓库在第二条。
微软开源了 Skill Recorder：你操作一次，它录全过程，再让 GitHub Copilot 整理成「意图 + 步骤」，生成可复用的 Skill / Automation，给 Agent 之后直接跑。
一句话：录一次示范，Agent 以后自己做。 支持 macOS / Windows。 仓库在第二条。
吴恩达出了个开源工具：OpenWorker，本地端 AI 桌面助理。
和一般聊天式 AI 不同，它直接交付工作成果——写好文档、排好会议、发完 Slack、整理完收件箱。 四个特点值得关注： - 原生 25+ 办公工具连接器（Gmail、Notion、Jira、GitHub），兼容 MCP 生态 - Local-first 架构 + MIT 协议，数据留在本机 - 发信等关键动作强制人工审核，安全可控 - 不绑定单一模型，OpenAI/Claude/DeepSeek
很多人担心 AI 写代码“能跑但不专业”——变量命名乱、没测试、架构随手拍。
Addy Osmani（Google Chrome 团队）把这个问题系统化解决了：agent-skills 是一套面向 Claude Code、Codex、Cursor 的工程规范库，覆盖代码质量、测试策略、架构规范，相当于给 AI 装了一个资深工程师的习惯。 GitHub Trending 第二，83k+星，今天涨593，值得收藏备用。
AI coding 真正值钱的东西，可能不是模型，是老工程师脑子里那套「该怎么做」的直觉。
Matt Pocock 这一年多在做的，就是把这套直觉拆解成 skill 喂给 Claude Code。库更新到 v1.2 了，star 快二十万，下载一千三百多万次。 评论区有人问能不能直接搬进 Claude project，Matt 回得挺实在：他自己也没整套照搬，因为已经有一套自己的 workflow 在跑，skill 库更多是拿来参考着挑用。 大概这才是正确用法——不是全盘照抄，是照着拆解
AI 写代码已经很快了。
还烦人的是：App 截图、上架、改商店文案。 做新 App 时，这三个拼起来，基本不用再手点模拟器： 1. mobile-mcp：让 agent 直接操作模拟器截图 2. app-store-screenshots：快速出商店截图 3. asccli.sh（iOS）：命令行管 App Store Connect 开发加速只是一半。 上架流水线自动化，才是另一半。
很多人职业焦虑不是懒，是不知道自己到底强在哪。
有人把「踩过风口」的思路收成 Agent Skill：不是聊一次就下结论，而是可持续更新的 HTML/飞书文档；挖能力护城河；搜岗位价值时尽量躲开二手软文；再给 90 天行动清单。彩蛋叫「大师透镜」——找处境相近的优秀样本。 你更缺兴趣地图，还是 90 天执行表？
用 Claude Code / OpenClaw 攒了一堆 skill 之后，最烦的是不知道哪个 skill 引用了哪个，改一个怕连锁炸。
刚看到一个 Obsidian 插件叫 Agent Skill Graph，把这堆 skill 关系画成图谱：自动读 SKILL.md 的 frontmatter 认节点、画引用边、按类型上色。 一眼就能看出谁依赖谁，谁是孤儿 skill。 管理 skill 从"背下来"变成"看得见"，skill 数量一多这个真的有用。
百度网盘 - 闲鱼 MCP 一键发布，让你有价值的资料变成持续赚钱的机器
你网盘里是不是也躺着几十个 G 的资料？真正卡住你上架闲鱼的，往往不是「有没有货」，而是那套重复劳动：翻文件夹找素材、下载到本地、开闲鱼网页填标题图价格、点发布——每一件新货都要重来一遍。 这套重复劳动，够格交给 Agent 做，你只需要最后点头确认。 今天讲的就是这条链路：**百度网盘 + 闲鱼 + Agent（MCP）**。 把网盘接成工具，把闲鱼接成工具，再串成「找资料 → 写介绍 → 打草
处理长播客最亏的时间不是听，是转录——同一段音频，为了换个总结角度就要重新跑一遍语音转文字。
有个工具叫 audio-tldr 专治这个浪费：本地转录一次，文字稿直接缓存，之后想怎么换角度总结都不用再碰转录环节。 支持 Claude Code 和 Codex 直接装。还没亲自跑过，但这个只转录一次、反复复用的思路本身就值得先收藏。
能不能在 Claude Code、Codex、Cursor 这些 coding agent 之间随便换着用还不丢上下文？
有人把这事做成了开源项目，叫 Portable Resume。思路挺干净：不是硬唤醒你原来那个 session，也不启动来源的 CLI，只是离线读一遍本机记录，整理出一份能带走的交接文档，扔给新 agent 接着干。 目前已经做到 8 个来源对 8 个目的端全覆盖。 想试的话，一条命令 pipx install portable-resume 就够了。
把产品做成电影感动画片，以前要手搓 AE。
现在有个 Agent Skill：video-shotcraft。丢进 Claude Code / Codex 就能用。 自带 106 个分镜卡、161 个运动预览，底层 Remotion。你准备产品素材 + 一句话 brief，它帮你选镜、拼时间线、渲染。 不是点一下就出片：Node 和 Remotion 环境还是要装，4K 要等几分钟。但比从零拖关键帧省太多。
AI 做网站，最烦的不是「做不出来」，是一打开全是紫色渐变 + Inter。
Anthropic 给 Claude Code 放了官方 skill：Frontend Design。硬规则是先定风格——brutalist、editorial、retro-futurist、luxury、maximalist——再吐 production-ready 的 HTML/CSS/JS。 思路对：先审美约束，再写代码。装一次，跨 session 还能用。 至少，比默认紫渐变有救。
很多 AI 很聪明，但每开一个新对话，就像要重新认识你一次。
开源 Rowboat 想补这块：把 Email、会议、Slack、AI 对话整理成类似 Obsidian 的知识图谱，本机 Markdown 可改可备份。 还能：回信草稿、后台 Agent、Claude Code/Codex 写代码、MCP 接 Slack/GitHub/Linear。 更像数字同事，不是一次性聊天机器人。
AI 写中文，经常像没空格键。
pangu.skill 挂上后，Claude Code、Codex、Cursor 等 agent 吐出的回复、文档、commit message，会自动补中英文、数字、符号之间的空格。 盘古之白那一套，专治中英混排强迫症，少改十几次手调。
AI 写中文，经常像没空格键。
pangu.skill 挂上后，Claude Code、Codex 的回复、文档、commit message 会自动补中英文和数字之间的空格。 盘古之白那一套，专治中文排版强迫症，每天能少改十几次手调。
Claude Code 还在每次从零硬写 prompt？
skill 涨太快，很多人不知道有啥。 find-skills 让你直接问「有没有适合做 X 的 skill」，它去翻生态并安装。 npx skills add vercel-labs/skills --skill find-skills 注意：装的是 skills（CLI），不是 agent-skills 内容集。
Skills 一多，最贵的不是找不到，是筛选。
这份合集适合当入口，不适合当终点。 装之前仍要判断适不适合你的工作流。 这事不复杂，但值得你自己点进去看一眼再判断。 这事不复杂，但值得你自己点进去看一眼再判断。
想去一点 UI 的 AI 味？试试 emil 的 skill。
npx skills add emilkowalski/skill 动效比很多默认组件自然。你装了吗？ 这事不复杂，但值得你自己点进去看一眼再判断。
工程圈流行：对 Claude 说「我有 ADHD」，回复反而更利落，有人直接写进全局。
ayghri 做成 Claude Code skill，两月破万星。 重点不是装病，是先给答案，别把结论埋进长文。 github.com/ayghri/i-have-adhd
很多 AI 很聪明，但每开一个新对话，就像要重新认识你一次。
开源 Rowboat 想补这块：把 Email、会议、Slack、AI 对话整理成类似 Obsidian 的知识图谱，本机 Markdown 可改可备份。 还能：回信草稿、后台 Agent、Claude Code/Codex 写代码、MCP 接 Slack/GitHub/Linear。 更像数字同事，不是一次性聊天机器人。
开源 Skills 精选 6 个（可直接装）：
📱 微信本地解析：聊天/通讯录/收藏/朋友圈 🏢 企微聊天记录解析 ✍️ Markdown → X 长文章（表格段落丝滑） 🧠 Codex/Claude 共用记忆（可编辑 MD） 🎬 抖音视频抓取（免登录） 📕 小红书视频/图文 → 飞书多维表 仓库：https://github.com/mcncarl/yichen-skills 微信本地：https://github.com/mcnc
AI Agent 开源教科书，GitHub Trending 日榜第一，单日 +1700 星。
《深入理解 AI Agent》：记忆、RAG、MCP、多 Agent、强化学习到 Coding Agent，附 PDF 和每章代码。 Python，学理工程并重。开发者建议收。
一个 Skill，让设计秒变苹果味。
设计工程师把 WWDC 演讲压成 17 条原则，打成 AI Skill，GitHub 破万星。 塞进 Agent：字体层次、间距比例、色彩对比，按苹果语言审稿。 同一个按钮，调前后差三档。差的不是素材，是原则。 免费开源。
用 Agent 在 LinkedIn 帮你找工作。
开源 linkedin-mcp-server：Chrome 扩展拿 session，Agent 直接搜岗位，还能改 headline 提高曝光。 自己架在本机，权限在你手里。 Headline 怎么写 LinkedIn 风，网上有 skill 可抄。