抓蛙师1月前
告别重复解释!手把手教你打造专属 AI 编程知识库 Claude Code Skills 简介 Skills 是什么? Skills 是 Claude Code 的预置知识模块,通过触发词按需激活。相比每次对话都要加载的 CLAUDE.md,Skills 只在需要时才加载,实现了"知识分片、按需调用"。 解决什么问题? - 告别重复解释项目架构 - Token 消耗降低 75%+ - 生成的代码一次就对,无需反复修改 - 知识持久化,不会因上下文限制而"失忆" 我的实践数据 知识库规模: ├── CLAUDE.md 248 行(每次加载) ├── 23 个 Skills 10,165 行(按需加载) └── 6 份 Docs 3,821 行(深度参考) 总计 14,234 行,但每次只加载需要的部分 Skills 分类(23个) | 类别 | 数量 | 典型 Skill | |-------|-----|----------------------------------------| | 核心开发 | 5 | crud-development、database-ops | | 前端移动端 | 4 | uniapp-platform、component-library | | 业务集成 | 5 | payment-integration、wechat-integration | | 工程支持 | 9 | bug-detective、performance-doctor | 效果对比 | 场景 | 无 Skills | 有 Skills | |------------|---------------------|-------------------| | 开发 CRUD 模块 | 30分钟 + 15000 tokens | 3分钟 + 3500 tokens | | 代码正确率 | 需多次修改 | 一次生成即可用 | 核心价值 Skills 让 AI 从"什么都懂一点的通用助手"变成"精通你项目的专属专家"。写一次 Skill,团队永久受益。 了解全栈框架更多信息,访问框架官网:https://ruoyi.plus
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Skill Seeker让Claude秒懂任何框架 🚀程序员福音!学习新框架从此不用看文档?Skill Seeker让Claude成为你的技术导师,CrewAI、AutoGen、LangGraph随便上,自动生成完整项目代码,告别学习曲线陡峭的噩梦 🚀🚀🚀视频简介: 📦完整教程!Skill Seekers从入门到精通:安装配置+CrewAI实战+Claude AI测试+Claude Code集成,10分钟让Claude精通任何技术栈,附GitHub源码+使用技巧+常见问题解答 本期视频将为大家深度解析Anthropic最新发布的Agent Skills功能,并重点演示开源神器Skill Seekers的实战应用!💪 ✨ 核心亮点: - 5-10分钟自动生成专业Claude技能包 - 智能爬虫+AI增强+自动打包三大核心技术 - 支持任何文档网站/PDF/API文档 - 完整实战:CrewAI智能体框架技能包生成 - Claude AI + Claude Code 双平台演示 🎯 实战收获: ✅ 彻底告别手动整理文档 ✅ 让Claude精通CrewAI、LangGraph、AutoGen等最新框架 ✅ 自动生成完整可用的智能体项目代码 ✅ 开源免费,附完整安装配置教程 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 开场介绍 - Anthropic最新Agent Skills功能震撼发布 00:25 核心突破 - Agent Skills vs MCP功能深度对比分析 01:01 痛点揭秘 - 手动创建Skills为什么效率这么低 01:17 神器登场 - Skill Seekers开源工具完整介绍 02:23 技术揭秘 - 智能爬虫+AI增强+自动打包三大核心 03:47 工作流程 - 四阶段自动化处理完整演示 04:35 实战开始 - 项目安装与配置详细步骤 05:22 案例演示 - 创建CrewAI智能体框架技能包 06:39 等待处理 - 自动爬取文档全过程展示 07:00 效果测试 - 上传Claude AI并验证生成效果 08:00 进阶操作 - 将Skills安装到Claude Code详细教程 09:00 项目生成 10:00 效率对比 10:38 总结展望 #claude #claudecode #skillseeker #ai智能体 #ai编程
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GPT-5.2-Codex评测,千行代码写在一个文件 🚀开发者必看!Codex新增Agent Skills!GPT-5.2-Codex三大编程任务实测,结果出乎意料!实战开发iOS App,它真的能取代程序员吗?到底是“生产力核弹”还是“又慢又贵”? 🚀🚀🚀 视频简介: ✅ 干货满满!OpenAI Codex Agent Skills全攻略:从零配置到实战演示,GPT-5.2模型编程能力真实水平大揭秘! ⚡️ 本期视频详细演示了OpenAI Codex最新支持的Agent Skills功能,以及GPT-5.2-Codex模型的真实编程能力测试! 📌 核心内容: Agent Skills概念解析:将AI从聊天助手升级为可控工程工具 Codex配置教程:手把手教你启用和安装Skills 三大实战测试:前端UI开发、PPT自动制作、智能体框架转换 💡 重点测试: UI复刻:耗时19分钟完成(Claude Code不到1分钟) iOS背单词App开发:耗时33分钟,多次报错修复 代码质量:2000+行代码堆在单文件,MVVM架构部分合规 ⚠️ 结论: GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4%,编程能力有提升,但速度是最大短板,简单任务可能需要5分钟以上! 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 开场介绍 - OpenAI Codex终于支持Agent Skills,GPT-5.2-Codex发布 00:52 概念讲解 - 什么是Agent Skills?将AI从聊天助手变成可控工程工具 02:47 配置教程 - 如何在Codex中启用Agent Skills功能 03:19 Skills安装 - 从Anthropic仓库安装前端设计等Skills 03:57 实战演示 - 使用前端设计Skill开发登录页UI 04:17 PPT制作 - 用Skills将文章自动转换为10页精美PPT 05:00 基准测试 - GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4% 05:36 UI复刻测试 - 19分钟完成复杂UI界面复刻 06:25 框架转换 08:41 完整项目 11:30 代码分析 12:22 总结评价 #gpt52 #codex #skills #ai编程 #ai
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Agent 和 Skills 的核心区别是什么? ⭐ S|Situation 这个问题我其实是踩过坑之后才真正想清楚的,就是 Agent 和 Skills 如果边界不清,系统会越做越乱。早期如果把太多事情都丢给 Agent,让它既理解需求、又拆任务、还亲自执行,短期看起来灵活,但一旦能力变多、业务变复杂,问题就会迅速放大:行为不可控、逻辑重复、出了问题也很难定位。 ⭐ T|Task 所以我后来给自己定了一个很明确的判断标准:Agent 和 Skills 必须在“负责什么”这件事上划清楚边界。 我的目标不是把系统做得“看起来很智能”,而是让它在长期演进中 可控、可复用、可排查。 ⭐ A|Action 在我现在的理解里,两者的分工是非常不对称的。Agent 更偏“想和选”,我通常会把它的职责严格限制在三件事上:听懂用户真正想要什么,而不是只照着一句指令往下跑;把模糊需求拆成可以一步步执行的任务;在多种能力之间,判断现在该用哪一个、先用哪一个。所以 Agent 更像一个调度和编排中枢,而不是一个亲自下场干活的角色。 Skills 则是“真干活”的能力模块。我会把它当成已经被封装好的专业工种:里面是相对确定的流程、规则,以及被反复验证过的做法。Skills 不需要关心“要不要做”,只需要关心:能不能稳定地、可重复地把这件事做好。 从系统设计角度看,这样拆分有几个非常直接的好处: 第一,能力复用 同一套 Skills 可以被不同业务、不同 Agent 调用,不需要每个地方重复实现。 第二,行为可控 复杂、关键的执行逻辑被收敛在 Skills 里,而不是让 Agent 自由发挥,系统稳定性更高。 第三,问题可排查 出了问题更容易判断:是 Agent 理解偏了,还是某个 Skills 本身有问题,而不是一团糊在一起。 ⭐ R|Result 所以从产品和系统长期演进的角度看,我更偏向这样一种结构:Agent 负责想清楚怎么走,Skills 负责把每一步走稳。而不是把所有事情都压到 Agent 身上,去赌它每一次都能“刚好想对”。这种拆分虽然一开始看起来没那么“酷”,但在复杂系统里,反而更能跑得久、跑得稳。 #ai #大模型 #面试 #互联网大厂 #一分钟干货教学
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