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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-30 · 当前星标 ★ 1008
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 已安装 Claude Code CLI,或可访问 Claude 桌面应用、浏览器版 Claude / ChatGPT / Gemini
- 本地运行自带脚本时需要 Python 3 环境(脚本仅使用标准库)
- 本地运行脚本前需先取得仓库文件,并准备好输入用的 JSON 数据文件
安装与启动步骤
-
1添加插件市场
在 Claude Code 中执行该命令,把 borghei/Claude-Skills 注册为插件市场来源。
/plugin marketplace add borghei/Claude-Skills -
2安装需要的技能集
README 示例以 /plugin install c-level-skills@… 开头且被截断,完整技能集名以市场列表为准。
-
3桌面端添加插件
打开 Claude 桌面应用左下角 Customize → Browse plugins,输入 borghei/Claude-Skills 即可在对话中使用。
-
4浏览器端使用
打开技能库网站,选中技能后点 Try it now 复制提示词,或 Save to my AI 存为 Claude Project / Custom GPT。
-
5获取仓库文件
本地运行脚本前先克隆仓库,后续命令都在仓库根目录执行。
git clone https://github.com/borghei/Claude-Skills.git -
6运行示例脚本
在仓库根目录执行指标仪表盘脚本,输入为同结构的 JSON 数据文件。
cd Claude-Skills python3 scripts/metrics_dashboard_generator.py --input q3-metrics.json
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
插件市场源 | 是 | 在 Claude Code 中注册的技能与插件来源标识 | borghei/Claude-Skills |
--input | 是 | 传给指标仪表盘脚本的输入 JSON 文件路径 | q3-metrics.json |
如何确认成功
Claude Code 中能看到已安装的技能集;脚本运行后输出 KEY METRICS DASHBOARD 指标表。
常见问题
Q:运行脚本需要先安装第三方 Python 包吗?
A:不需要。README 说明工具基于 Python 标准库实现,装好 Python 3 即可直接运行。
Q:执行脚本提示找不到输入文件怎么办?
A:确认已在仓库根目录执行,并让 --input 指向实际存在的 JSON 文件,示例中为 q3-metrics.json。
Q:技能集的准确安装名称是什么?
A:README 中该命令被截断,只显示 c-level-skills@ 前缀,实际名称请以插件市场里列出的技能集为准。
Q:不使用终端也能用吗?
A:可以。Claude 桌面端通过 Browse plugins 添加,浏览器端可在技能库页面复制提示词或保存为 Project / Custom GPT。
注意事项
- README 的 /plugin install 命令在节选中被截断,教程未补全名称,请按市场列表操作。
- 脚本输出的指标数字由工具计算得出而非模型生成,同一份输入结果稳定可复现。
- 技能与智能体数量会随仓库版本变化,以仓库当前内容为准。
- 项目许可为 MIT + Commons Clause,商用前请阅读 LICENSE 条款。
核心亮点
- 技能按工程、产品、市场、合规等职能细分,覆盖面广,可直接复用而非从零写提示词
- 906 个工具仅依赖 Python 标准库,安装门槛低,减少环境冲突
- 同时适配 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、Copilot 等十余种助手,迁移成本低
不足之处
- 项目以 HTML 为主,技能质量与维护一致性依赖社区贡献,缺少统一测试与版本治理
- 技能数量庞大但缺乏细粒度的效果评测与使用示例,新用户筛选成本较高
适用场景
- 工程团队为 AI 编程助手配置代码审查、重构与测试生成技能
- 市场与运营人员用现成技能包批量生成内容与竞品分析
- 合规与业务运营团队搭建可复用的流程化 AI 助手
替代项目
awesome-claude-skills、claude-code-templates、awesome-ai-agents
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