wehub-resource-sync
3deb7371c0
Docker Publish / Build and Push Docker Images (map[description:Skill Seekers MCP Server - 25 tools for AI assistants dockerfile:Dockerfile.mcp name:skill-seekers-mcp]) (push) Has been cancelled
Tests / Code Quality (Ruff & Mypy) (push) Has been cancelled
Docker Publish / Build and Push Docker Images (map[description:Skill Seekers CLI - Convert documentation to AI skills dockerfile:Dockerfile name:skill-seekers]) (push) Has been cancelled
Tests / Fast Unit Tests (parallel) (macos-latest, 3.11) (push) Has been cancelled
Tests / Fast Unit Tests (parallel) (macos-latest, 3.12) (push) Has been cancelled
Tests / Fast Unit Tests (parallel) (ubuntu-latest, 3.10) (push) Has been cancelled
Tests / Fast Unit Tests (parallel) (ubuntu-latest, 3.11) (push) Has been cancelled
Tests / Fast Unit Tests (parallel) (ubuntu-latest, 3.12) (push) Has been cancelled
Docker Publish / Test Docker Images (push) Has been cancelled
Tests / Serial / Integration / E2E Tests (push) Has been cancelled
Tests / MCP Server Tests (push) Has been cancelled
Tests / Tests (push) Has been cancelled
1383 lines
55 KiB
Markdown
1383 lines
55 KiB
Markdown
<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) · [上游 README](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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<p align="center">
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<img src="docs/assets/logo.png" alt="Skill Seekers" width="200"/>
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</p>
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# Skill Seekers
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[English](README.md) | 简体中文 | [日本語](README.ja.md) | [한국어](README.ko.md) | [Español](README.es.md) | [Français](README.fr.md) | [Deutsch](README.de.md) | [Português](README.pt-BR.md) | [Türkçe](README.tr.md) | [العربية](README.ar.md) | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md)
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> ⚠️ **机器翻译声明**
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>
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> 本文档由 AI 自动翻译生成。虽然我们努力确保翻译质量，但可能存在不准确或不自然的表述。
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>
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> 欢迎通过 [GitHub Issue #260](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/issues/260) 帮助改进翻译！您的反馈对我们非常宝贵。
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[](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases)
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[](https://opensource.org/licenses/MIT)
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[](https://www.python.org/downloads/)
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[](https://modelcontextprotocol.io)
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[](tests/)
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[](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)
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[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
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[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
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[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
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[](https://pepy.tech/projects/skill-seekers)
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<a href="https://trendshift.io/repositories/18329" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/18329" alt="Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
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[](https://skillseekersweb.com/)
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[](https://x.com/_yUSyUS_)
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[](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)
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**🧠 AI 系统的数据层。** Skill Seekers 将文档网站、GitHub 仓库、PDF、视频、笔记本、Wiki 等 18 种来源类型转换为结构化知识资产——可在几分钟（而非几小时）内为 AI 技能（Claude、Gemini、OpenAI）、RAG 流水线（LangChain、LlamaIndex、Pinecone）和 AI 编程助手（Cursor、Windsurf、Cline）提供支持。
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> 🌐 **[访问 SkillSeekersWeb.com](https://skillseekersweb.com/)** - 浏览 24+ 个预设配置，分享您的配置，访问完整文档！
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> 📋 **[查看开发路线图和任务](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** - 10 个类别的 134 个任务，选择任意一个参与贡献！
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## 🌐 生态系统
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Skill Seekers 是一个多仓库项目。以下是各部分所在位置：
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| 仓库 | 描述 | 链接 |
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| **[Skill_Seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)** | 核心 CLI 和 MCP 服务器（本仓库） | [PyPI](https://pypi.org/project/skill-seekers/) |
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| **[skillseekersweb](https://github.com/yusufkaraaslan/skillseekersweb)** | 网站和文档 | [在线](https://skillseekersweb.com/) |
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| **[skill-seekers-configs](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs)** | 社区配置仓库 | |
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| **[skill-seekers-action](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-action)** | GitHub Action CI/CD | |
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| **[skill-seekers-plugin](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-plugin)** | Claude Code 插件 | |
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| **[homebrew-skill-seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/homebrew-skill-seekers)** | macOS Homebrew tap | |
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> **想要贡献？** 网站和配置仓库是新贡献者的最佳起点！
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## 🧠 AI 系统的数据层
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**Skill Seekers 是通用预处理层**，位于原始文档和所有使用它的 AI 系统之间。无论您是在构建 Claude 技能、LangChain RAG 流水线，还是 Cursor `.cursorrules` 文件——数据准备工作完全相同。只需执行一次，即可导出到所有目标平台。
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```bash
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# 一条命令 → 结构化知识资产
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skill-seekers create https://docs.react.dev/
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# 或: skill-seekers create facebook/react
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# 或: skill-seekers create ./my-project
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# 导出到任意 AI 系统
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skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI 技能 (ZIP)
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skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents
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skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes
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skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules
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skill-seekers package output/react --target ibm-bob # → IBM Bob 技能目录
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```
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### 可构建的输出
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| 输出 | 目标 | 应用场景 |
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| **Claude 技能** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code、Claude API |
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| **Gemini 技能** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini |
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| **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o、自定义助手 |
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| **LangChain Documents** | `--target langchain` | QA 链、智能体、检索器 |
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| **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | 查询引擎、对话引擎 |
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| **Haystack Documents** | `--target haystack` | 企业级 RAG 流水线 |
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| **Pinecone 就绪** (Markdown) | `--target markdown` | 向量上传 |
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| **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--target chroma/faiss/qdrant` | 本地向量数据库 |
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| **IBM Bob 技能**（目录） | `--target ibm-bob` | IBM Bob 项目/全局技能 |
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| **Cursor** `.cursorrules` | `--target markdown` → 复制 SKILL.md | Cursor IDE `.cursorrules` |
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| **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → 复制 | VS Code、IntelliJ、Vim |
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### 为什么选择 Skill Seekers
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- ⚡ **快 99%** — 数天的手动数据准备 → 15–45 分钟
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- 🎯 **AI 技能质量** — 500+ 行的 SKILL.md 文件，包含示例、模式和指南
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- 📊 **RAG 就绪的分块** — 智能分块保留代码块并维护上下文
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- 🎬 **视频** — 从 YouTube 和本地视频提取代码、字幕和结构化知识
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- 🔄 **多源支持** — 将 18 种来源类型（文档、GitHub、PDF、视频、笔记本、Wiki 等）合并为一个知识资产
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- 🌐 **一次准备，导出所有目标** — 无需重新抓取即可将同一资产导出到 21 个平台
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- ✅ **久经考验** — 3,700+ 测试，24+ 框架预设，生产就绪
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## 🚀 快速开始（3 条命令）
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```bash
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# 1. 安装
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pip install skill-seekers
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# 2. 从任意来源创建技能
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skill-seekers create https://docs.django.com/
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# 3. 为您的 AI 平台打包
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skill-seekers package output/django --target claude
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```
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**就是这么简单！** 您现在已拥有可直接使用的 `output/django-claude.zip`。
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```bash
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# 使用其他 AI 代理进行增强（默认：claude）
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skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent kimi
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skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent codex
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skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent-cmd "my-custom-agent run"
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```
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### 🛰️ AI 驱动的项目扫描（新功能）
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将 `scan` 指向任意项目，AI 代理会读取其清单文件、README、Dockerfile/CI 和采样的源码导入——然后为每个检测到的框架生成一个配置文件，并为您自己的代码生成 `<project>-codebase.json`。它会固定检测到的版本，因此重新运行时会报告版本升级：
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```bash
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skill-seekers scan ./my-react-app --out ./configs/scanned/
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# → react.json, vite.json, tailwind.json, jest.json, my-react-app-codebase.json
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# 然后构建其中任意一个
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skill-seekers create ./configs/scanned/react.json
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```
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如果某个检测结果没有现成预设，AI 会生成全新配置；退出时您可以选择将其发布回 [社区注册表](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs)。
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### 其他来源（支持 18 种）
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```bash
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# GitHub 仓库
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skill-seekers create facebook/react
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# 本地项目
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skill-seekers create ./my-project
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# PDF 文档
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skill-seekers create manual.pdf
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# Word 文档
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skill-seekers create report.docx
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# EPUB 电子书
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skill-seekers create book.epub
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# Jupyter 笔记本
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skill-seekers create notebook.ipynb
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# OpenAPI 规范
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skill-seekers create openapi.yaml
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# PowerPoint 演示文稿
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skill-seekers create presentation.pptx
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# AsciiDoc 文档
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skill-seekers create guide.adoc
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# 本地 HTML 文件（根据扩展名自动检测）
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skill-seekers create page.html
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# 整个 HTML 文件目录（自动检测以 HTML 为主的目录）
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skill-seekers create ./mirror_output/site/
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# 在代码混杂的目录上强制 HTML 模式
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skill-seekers create ./repo/ --html-path ./repo/docs/build/html/
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# RSS/Atom 订阅源
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skill-seekers create feed.rss
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# Man 手册页
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skill-seekers create curl.1
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# 视频（YouTube、Vimeo 或本地文件 — 需要 skill-seekers[video]）
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skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
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# 首次使用？自动安装 GPU 感知的视觉依赖：
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skill-seekers create --setup
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# Confluence 维基
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skill-seekers create --space-key TEAM --name wiki
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# Notion 页面
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skill-seekers create --database-id ... --name docs
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# Slack/Discord 聊天记录
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skill-seekers create --chat-export-path ./slack-export --name team-chat
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```
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### 导出到任何地方
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```bash
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# 为多个平台打包
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for platform in claude gemini openai langchain; do
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skill-seekers package output/django --target $platform
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done
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## 什么是 Skill Seekers？
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Skill Seekers 是 **AI 系统的数据层**，将 18 种来源类型——文档网站、GitHub 仓库、PDF、视频、Jupyter 笔记本、Word/EPUB/AsciiDoc 文档、OpenAPI 规范、PowerPoint 演示文稿、RSS 订阅源、Man 手册页、Confluence 维基、Notion 页面、Slack/Discord 聊天记录等——转换为适用于所有 AI 目标的结构化知识资产：
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| 使用场景 | 获得的内容 | 示例 |
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| **AI 技能** | 完整的 SKILL.md + 参考文件 | Claude Code、Gemini、GPT |
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| **RAG 流水线** | 带丰富元数据的分块文档 | LangChain、LlamaIndex、Haystack |
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| **向量数据库** | 预格式化的待上传数据 | Pinecone、Chroma、Weaviate、FAISS |
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| **AI 编程助手** | IDE AI 自动读取的上下文文件 | Cursor、Windsurf、Cline、Continue.dev |
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## 📚 文档
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| 我想要... | 阅读此文档 |
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| **快速上手** | [快速开始](docs/getting-started/02-quick-start.md) - 3 条命令构建首个技能 |
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| **理解概念** | [核心概念](docs/user-guide/01-core-concepts.md) - 工作原理 |
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| **抓取来源** | [抓取指南](docs/user-guide/02-scraping.md) - 所有来源类型 |
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| **增强技能** | [增强指南](docs/user-guide/03-enhancement.md) - AI 增强 |
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| **导出技能** | [打包指南](docs/user-guide/04-packaging.md) - 平台导出 |
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| **查询命令** | [CLI 参考](docs/reference/CLI_REFERENCE.md) - 全部 20 条命令 |
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| **进行配置** | [配置格式](docs/reference/CONFIG_FORMAT.md) - JSON 规范 |
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| **解决问题** | [故障排除](docs/user-guide/06-troubleshooting.md) - 常见问题 |
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**完整文档：** [docs/README.md](docs/README.md)
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Skill Seekers 通过以下步骤代替数天的手动预处理工作：
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1. **采集** — 文档、GitHub 仓库、本地代码库、PDF、视频、笔记本、Wiki 等 10 种以上来源类型
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2. **分析** — 深度 AST 解析、模式检测、API 提取
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3. **结构化** — 带元数据的分类参考文件
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4. **增强** — AI 驱动的 SKILL.md 生成（Claude、Gemini 或本地）
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5. **导出** — 从一个资产导出到 16 种平台专用格式
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## 为什么使用 Skill Seekers？
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### 面向 AI 技能构建者（Claude、Gemini、OpenAI）
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- 🎯 **生产级技能** — 500+ 行的 SKILL.md 文件，包含代码示例、模式和指南
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- 🔄 **增强工作流** — 应用 `security-focus`、`architecture-comprehensive` 或自定义 YAML 预设
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- 🎮 **任意领域** — 游戏引擎（Godot、Unity）、框架（React、Django）、内部工具
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- 🔧 **团队协作** — 将内部文档 + 代码整合为单一事实来源
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- 📚 **高质量** — AI 增强，包含示例、快速参考和导航指南
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### 面向 RAG 构建者和 AI 工程师
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- 🤖 **RAG 就绪数据** — 预分块的 LangChain `Documents`、LlamaIndex `TextNodes`、Haystack `Documents`
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- 🚀 **快 99%** — 数天的预处理 → 15–45 分钟
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- 📊 **智能元数据** — 类别、来源、类型 → 更高的检索精度
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- 🔄 **多源支持** — 在一个流水线中合并文档 + GitHub + PDF + 视频
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- 🌐 **平台无关** — 无需重新抓取即可导出到任意向量数据库或框架
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### 面向 AI 编程助手用户
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- 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — 自动生成 `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules`
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- 🎯 **持久上下文** — AI "了解"您的框架，无需重复提示
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- 📚 **始终最新** — 文档更新时可在几分钟内更新上下文
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## 核心功能
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### 🌐 文档抓取
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- ✅ **智能 SPA 发现** - 针对 JavaScript SPA 网站的三层发现机制（sitemap.xml → llms.txt → 无头浏览器渲染）
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- ✅ **llms.txt 支持** - 自动检测并使用 LLM 就绪文档文件（快 10 倍）
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- ✅ **通用抓取器** - 适用于任意文档网站
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- ✅ **智能分类** - 按主题自动组织内容
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- ✅ **代码语言检测** - 识别 Python、JavaScript、C++、GDScript 等
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- ✅ **24+ 即用预设** - Godot、React、Vue、Django、FastAPI 等
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### 📄 PDF 支持
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- ✅ **基础 PDF 提取** - 从 PDF 提取文本、代码和图片
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- ✅ **扫描件 OCR** - 从扫描文档提取文本
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- ✅ **密码保护 PDF** - 处理加密 PDF
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- ✅ **表格提取** - 提取复杂表格
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- ✅ **并行处理** - 大型 PDF 快 3 倍
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- ✅ **智能缓存** - 重复运行快 50%
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### 🎬 视频提取
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- ✅ **YouTube 和本地视频** - 从视频提取字幕、屏幕代码和结构化知识
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- ✅ **视觉帧分析** - OCR 提取代码编辑器、终端、幻灯片和图表内容
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- ✅ **GPU 自动检测** - 自动安装正确的 PyTorch 版本（CUDA/ROCm/MPS/CPU）
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- ✅ **AI 增强** - 两阶段增强：清理 OCR + 生成精美 SKILL.md
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- ✅ **时间裁剪** - 提取视频的特定片段（`--start-time`、`--end-time`）
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- ✅ **播放列表支持** - 批量处理 YouTube 播放列表中的所有视频
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- ✅ **Vision API 回退** - 对低置信度 OCR 帧使用 Claude Vision
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### 🐙 GitHub 仓库分析
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- ✅ **深度代码分析** - 支持 Python、JavaScript、TypeScript、Java、C++、Go 的 AST 解析
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- ✅ **API 提取** - 函数、类、方法及参数和类型
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- ✅ **仓库元数据** - README、文件树、语言统计、星标/分支数
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- ✅ **GitHub Issues 和 PR** - 获取带标签和里程碑的开放/已关闭 issues
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- ✅ **CHANGELOG 和发布** - 自动提取版本历史
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- ✅ **冲突检测** - 对比文档化 API 与实际代码实现
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- ✅ **MCP 集成** - 自然语言："抓取 GitHub 仓库 facebook/react"
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### 🔄 统一多源抓取
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- ✅ **合并多个来源** - 在一个技能中混合文档 + GitHub + PDF
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- ✅ **冲突检测** - 自动发现文档与代码之间的差异
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- ✅ **智能合并** - 基于规则或 AI 驱动的冲突解决
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- ✅ **透明报告** - 带 ⚠️ 警告的并排对比
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- ✅ **文档差距分析** - 识别过时文档和未文档化功能
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- ✅ **单一事实来源** - 一个技能同时展示意图（文档）和现实（代码）
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- ✅ **向后兼容** - 遗留单源配置继续有效
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### 🤖 多 LLM 平台支持
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- ✅ **12 个 LLM 平台** - Claude AI、Google Gemini、OpenAI ChatGPT、MiniMax AI、通用 Markdown、OpenCode、Kimi（月之暗面）、DeepSeek AI、Qwen（阿里巴巴）、OpenRouter、Together AI、Fireworks AI
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- ✅ **通用抓取** - 相同文档适用于所有平台
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- ✅ **平台专用打包** - 针对每个 LLM 的优化格式
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- ✅ **一键导出** - `--target` 标志选择平台
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- ✅ **可选依赖** - 仅安装所需内容
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- ✅ **100% 向后兼容** - 现有 Claude 工作流无需更改
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| 平台 | 格式 | 上传 | 增强 | API Key | 自定义端点 |
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|------|------|------|------|---------|-----------|
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| **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ 自动 | ✅ 是 | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL |
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| **Google Gemini** | tar.gz | ✅ 自动 | ✅ 是 | GOOGLE_API_KEY | - |
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| **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ 自动 | ✅ 是 | OPENAI_API_KEY | - |
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| **MiniMax AI** | ZIP + Knowledge Files | ✅ 自动 | ✅ 是 | MINIMAX_API_KEY | - |
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| **通用 Markdown** | ZIP | ❌ 手动 | ❌ 否 | - | - |
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```bash
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# Claude（默认 - 无需更改！）
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skill-seekers package output/react/
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skill-seekers upload react.zip
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# Google Gemini
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pip install skill-seekers[gemini]
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skill-seekers package output/react/ --target gemini
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skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini
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# OpenAI ChatGPT
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pip install skill-seekers[openai]
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skill-seekers package output/react/ --target openai
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skill-seekers upload react-openai.zip --target openai
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# MiniMax AI
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pip install skill-seekers[minimax]
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skill-seekers package output/react/ --target minimax
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skill-seekers upload react-minimax.zip --target minimax
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# 通用 Markdown（通用导出）
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skill-seekers package output/react/ --target markdown
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# Markdown 文件可直接用于任意 LLM
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```
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<details>
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<summary>🔧 <strong>使用您自己的 AI 提供商（OpenAI 兼容端点 + 订阅计划，无需 Anthropic 额度）</strong></summary>
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可选的 AI **增强**步骤（由 `create`、`scan` 和 `enhance` 使用）**不需要** Anthropic 密钥。您有三种方式为其供能：
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**1. 使用您已付费的订阅 — 完全无需 API 额度（LOCAL 代理模式）**
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Skill Seekers 可以调用您已登录的编程代理 CLI，因此增强会使用您现有的订阅计划而非按量计费的 API token：
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```bash
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skill-seekers create <source> --agent codex # OpenAI Codex CLI → 您的 ChatGPT Plus
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skill-seekers create <source> --agent claude # Claude Code → 您的 Claude Pro/Max
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```
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支持的代理：`claude`、`codex`、`copilot`、`opencode`、`kimi` 和 `custom`
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（将 `--agent custom` 与 `--agent-cmd "<your-cli> ..."` 组合可驱动任意其他工具）。
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**2. 任意 OpenAI 兼容提供商（OpenRouter、Groq、Cerebras、Mistral、NVIDIA NIM 等）**
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这些提供商都暴露 OpenAI 兼容的 `/v1` 端点。只需三个环境变量即可让 Skill Seekers 指向其中之一——它会检测 `OPENAI_API_KEY`，而 OpenAI SDK 会自动识别 `OPENAI_BASE_URL`：
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```bash
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export OPENAI_API_KEY="<your provider key>"
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export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1" # 提供商端点（见下表）
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export OPENAI_MODEL="<a model that provider offers>" # 必填 — 默认的 gpt-4o 在其他提供商处不存在
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||
skill-seekers create <source>
|
||
```
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||
|
||
| 提供商 | `OPENAI_BASE_URL` |
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||
|--------------|--------------------------------------------|
|
||
| OpenRouter | `https://openrouter.ai/api/v1` |
|
||
| Groq | `https://api.groq.com/openai/v1` |
|
||
| Cerebras | `https://api.cerebras.ai/v1` |
|
||
| Mistral | `https://api.mistral.ai/v1` |
|
||
| NVIDIA NIM | `https://integrate.api.nvidia.com/v1` |
|
||
|
||
> 提供商检测会选取**第一个**找到的 API 密钥环境变量（`ANTHROPIC_API_KEY` → `GOOGLE_API_KEY` → `OPENAI_API_KEY` → `MOONSHOT_API_KEY`）。设置 `SKILL_SEEKER_PROVIDER` 可强制指定提供商，或确保优先级更高的密钥未被设置。
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||
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||
**3. Claude 兼容端点（如 GLM、代理服务）**
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```bash
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||
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
|
||
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-claude-compatible-endpoint/v1"
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||
```
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||
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||
Google Gemini（`GOOGLE_API_KEY`）和 Kimi/月之暗面（`MOONSHOT_API_KEY`）也获得原生支持。完整列表（包括每个提供商的模型覆盖设置）请参阅 **[环境变量参考](docs/reference/ENVIRONMENT_VARIABLES.md#llm-provider-selection)**。
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||
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||
</details>
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**安装：**
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```bash
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||
# 安装 Gemini 支持
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pip install skill-seekers[gemini]
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||
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||
# 安装 OpenAI 支持
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pip install skill-seekers[openai]
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||
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||
# 安装 MiniMax 支持
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||
pip install skill-seekers[minimax]
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||
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||
# 安装所有 LLM 平台
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||
pip install skill-seekers[all-llms]
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```
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### 🔗 RAG 框架集成
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- ✅ **LangChain Documents** - 直接导出为 `Document` 格式，包含 `page_content` + 元数据
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- 适用于：QA 链、检索器、向量存储、智能体
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||
- 示例：[LangChain RAG 流水线](examples/langchain-rag-pipeline/)
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||
- 指南：[LangChain 集成](docs/integrations/LANGCHAIN.md)
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||
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||
- ✅ **LlamaIndex TextNodes** - 导出为带唯一 ID + 嵌入的 `TextNode` 格式
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||
- 适用于：查询引擎、对话引擎、存储上下文
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||
- 示例：[LlamaIndex 查询引擎](examples/llama-index-query-engine/)
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||
- 指南：[LlamaIndex 集成](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md)
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||
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||
- ✅ **Pinecone 就绪格式** - 针对向量数据库上传进行优化
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||
- 适用于：生产级向量搜索、语义搜索、混合搜索
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||
- 示例：[Pinecone 上传](examples/pinecone-upsert/)
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||
- 指南：[Pinecone 集成](docs/integrations/PINECONE.md)
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||
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||
**快速导出：**
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```bash
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# LangChain Documents（JSON）
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||
skill-seekers package output/django --target langchain
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||
# → output/django-langchain.json
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||
|
||
# LlamaIndex TextNodes（JSON）
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||
skill-seekers package output/django --target llama-index
|
||
# → output/django-llama-index.json
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||
|
||
# Markdown（通用）
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||
skill-seekers package output/django --target markdown
|
||
# → output/django-markdown/SKILL.md + references/
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||
```
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||
**完整 RAG 流水线指南：** [RAG 流水线文档](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)
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### 🧠 AI 编程助手集成
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将任意框架文档转换为 4+ 种 AI 助手的专家编程上下文：
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- ✅ **Cursor IDE** - 为 AI 驱动的代码建议生成 `.cursorrules`
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||
- 适用于：框架专用代码生成、一致的编码模式
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||
- 兼容工具：Cursor IDE（VS Code 分支）
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||
- 指南：[Cursor 集成](docs/integrations/CURSOR.md)
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||
- 示例：[Cursor React 技能](examples/cursor-react-skill/)
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||
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||
- ✅ **Windsurf** - 使用 `.windsurfrules` 自定义 Windsurf AI 助手上下文
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||
- 适用于：IDE 原生 AI 辅助、流式编程
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||
- 兼容工具：Codeium 出品的 Windsurf IDE
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||
- 指南：[Windsurf 集成](docs/integrations/WINDSURF.md)
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||
- 示例：[Windsurf FastAPI 上下文](examples/windsurf-fastapi-context/)
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||
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||
- ✅ **Cline（VS Code）** - VS Code 智能体的系统提示 + MCP
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||
- 适用于：VS Code 中的智能代码生成
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||
- 兼容工具：VS Code 的 Cline 扩展
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||
- 指南：[Cline 集成](docs/integrations/CLINE.md)
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||
- 示例：[Cline Django 助手](examples/cline-django-assistant/)
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||
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||
- ✅ **Continue.dev** - 与 IDE 无关的 AI 上下文服务器
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||
- 适用于：多 IDE 环境（VS Code、JetBrains、Vim），自定义 LLM 提供商
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||
- 兼容工具：任何带有 Continue.dev 插件的 IDE
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||
- 指南：[Continue 集成](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md)
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||
- 示例：[Continue 通用上下文](examples/continue-dev-universal/)
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||
|
||
**快速导出（适用于 AI 编程工具）：**
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||
```bash
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||
# 适用于任意 AI 编程助手（Cursor、Windsurf、Cline、Continue.dev）
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||
skill-seekers create --config configs/django.json
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||
skill-seekers package output/django --target claude # 或 --target markdown
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||
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# 复制到项目（以 Cursor 为例）
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||
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules
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||
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||
# 或用于 Windsurf
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||
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md
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||
|
||
# 或用于 Cline
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||
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules
|
||
|
||
# 或用于 Continue.dev（HTTP 服务器）
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||
python examples/continue-dev-universal/context_server.py
|
||
# 在 ~/.continue/config.json 中配置
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||
```
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||
**集成中心：** [所有 AI 系统集成](docs/integrations/INTEGRATIONS.md)
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||
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### 🌊 三流 GitHub 架构
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- ✅ **三流分析** - 将 GitHub 仓库拆分为代码流、文档流和洞察流
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- ✅ **统一代码库分析器** - 同时适用于 GitHub URL 和本地路径
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||
- ✅ **C3.x 分析深度** - 选择"basic"（1–2 分钟）或"c3x"（20–60 分钟）分析
|
||
- ✅ **增强路由生成** - GitHub 元数据、README 快速入门、常见问题
|
||
- ✅ **Issue 集成** - 来自 GitHub Issues 的常见问题和解决方案
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||
- ✅ **智能路由关键词** - GitHub 标签权重加倍，提升主题检测效果
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||
|
||
**三流说明：**
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||
- **流 1：代码** - 深度 C3.x 分析（模式、示例、指南、配置、架构）
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||
- **流 2：文档** - 仓库文档（README、CONTRIBUTING、docs/*.md）
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||
- **流 3：洞察** - 社区知识（Issues、标签、Stars、Forks）
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||
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||
```python
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||
from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer
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||
|
||
# 使用三流分析 GitHub 仓库
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||
analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer()
|
||
result = analyzer.analyze(
|
||
source="https://github.com/facebook/react",
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||
depth="c3x", # 或 "basic" 快速分析
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||
fetch_github_metadata=True
|
||
)
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||
|
||
# 访问代码流（C3.x 分析）
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||
print(f"设计模式: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
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||
print(f"测试示例: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}")
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||
|
||
# 访问文档流（仓库文档）
|
||
print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}")
|
||
|
||
# 访问洞察流（GitHub 元数据）
|
||
print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}")
|
||
print(f"常见问题: {len(result.github_insights['common_problems'])}")
|
||
```
|
||
|
||
**完整文档**：[三流实现总结](docs/archive/historical/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md)
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||
|
||
### 🔐 智能速率限制管理与配置
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||
- ✅ **多 Token 配置系统** - 管理多个 GitHub 账号（个人、工作、开源）
|
||
- 安全配置存储在 `~/.config/skill-seekers/config.json`（权限 600）
|
||
- 每个配置文件的速率限制策略：`prompt`、`wait`、`switch`、`fail`
|
||
- 每个配置文件可设置超时（默认：30 分钟，防止无限等待）
|
||
- 智能回退链：CLI 参数 → 环境变量 → 配置文件 → 提示
|
||
- Claude、Gemini、OpenAI 的 API Key 管理
|
||
- ✅ **交互式配置向导** - 美观的终端 UI，轻松设置
|
||
- 浏览器集成辅助创建 token（自动打开 GitHub 等）
|
||
- Token 验证和连接测试
|
||
- 带颜色编码的可视化状态显示
|
||
- ✅ **智能速率限制处理器** - 不再无限等待！
|
||
- 关于速率限制的预先警告（60 次/小时 vs 5000 次/小时）
|
||
- 从 GitHub API 响应中实时检测
|
||
- 带进度的实时倒计时
|
||
- 速率受限时自动切换配置文件
|
||
- 四种策略：prompt（询问）、wait（倒计时）、switch（切换）、fail（中止）
|
||
- ✅ **断点续传** - 继续中断的任务
|
||
- 按可配置间隔自动保存进度（默认：60 秒）
|
||
- 列出所有可恢复任务及其进度详情
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||
- 自动清理旧任务（默认：7 天）
|
||
- ✅ **CI/CD 支持** - 非交互式自动化模式
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||
- `--non-interactive` 标志快速失败、无提示
|
||
- `--profile` 标志选择特定 GitHub 账号
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||
- 适用于流水线日志的清晰错误消息
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||
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||
**快速设置：**
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||
```bash
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||
# 一次性配置（5 分钟）
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||
skill-seekers config --github
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||
|
||
# 为私有仓库使用特定配置文件
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||
skill-seekers create mycompany/private-repo --profile work
|
||
|
||
# CI/CD 模式（快速失败，无提示）
|
||
skill-seekers create owner/repo --non-interactive
|
||
|
||
# 恢复中断的任务
|
||
skill-seekers resume --list
|
||
skill-seekers resume github_react_20260117_143022
|
||
```
|
||
|
||
**速率限制策略说明：**
|
||
- **prompt**（默认）- 速率受限时询问操作（等待、切换、设置 token、取消）
|
||
- **wait** - 带倒计时自动等待（遵守超时设置）
|
||
- **switch** - 自动尝试下一个可用配置文件（适用于多账号场景）
|
||
- **fail** - 立即失败并给出清晰错误（适合 CI/CD）
|
||
|
||
### 🎯 Bootstrap 技能 - 自托管
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||
|
||
将 skill-seekers 自身生成为技能，在您的 AI 代理（Claude Code、Kimi、Codex 等）中使用：
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||
|
||
```bash
|
||
# 生成技能
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||
./scripts/bootstrap_skill.sh
|
||
|
||
# 安装到 Claude Code
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||
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/
|
||
```
|
||
|
||
**您将获得：**
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||
- ✅ **完整的技能文档** - 所有 CLI 命令和使用模式
|
||
- ✅ **CLI 命令参考** - 每个工具及其选项的文档
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||
- ✅ **快速入门示例** - 常见工作流和最佳实践
|
||
- ✅ **自动生成的 API 文档** - 代码分析、模式和示例
|
||
|
||
### 🔐 私有配置仓库
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||
- ✅ **基于 Git 的配置源** - 从私有/团队 Git 仓库获取配置
|
||
- ✅ **多源管理** - 注册无限数量的 GitHub、GitLab、Bitbucket 仓库
|
||
- ✅ **团队协作** - 在 3–5 人团队间共享自定义配置
|
||
- ✅ **企业支持** - 通过基于优先级的解析扩展到 500+ 开发者
|
||
- ✅ **安全认证** - 环境变量 token（GITHUB_TOKEN、GITLAB_TOKEN）
|
||
- ✅ **智能缓存** - 克隆一次，自动拉取更新
|
||
- ✅ **离线模式** - 离线时使用缓存的配置工作
|
||
|
||
### 🤖 代码库分析（C3.x）
|
||
|
||
**C3.4：配置模式提取（含 AI 增强）**
|
||
- ✅ **9 种配置格式** - JSON、YAML、TOML、ENV、INI、Python、JavaScript、Dockerfile、Docker Compose
|
||
- ✅ **7 种模式类型** - 数据库、API、日志、缓存、邮件、认证、服务器配置
|
||
- ✅ **AI 增强** - 可选双模式 AI 分析（API + LOCAL）
|
||
- 解释每项配置的作用
|
||
- 建议最佳实践和改进方案
|
||
- **安全分析** - 发现硬编码的密钥和暴露的凭证
|
||
- ✅ **自动文档生成** - 为所有配置生成 JSON + Markdown 文档
|
||
- ✅ **MCP 集成** - 支持增强的 `extract_config_patterns` 工具
|
||
|
||
**C3.3：AI 增强操作指南**
|
||
- ✅ **全面 AI 增强** - 将基础指南转换为专业教程
|
||
- ✅ **5 项自动改进** - 步骤说明、故障排除、前提条件、后续步骤、使用场景
|
||
- ✅ **双模式支持** - API 模式（Claude API）或 LOCAL 模式（Claude Code CLI）
|
||
- ✅ **LOCAL 模式零成本** - 使用您的 Claude Code Max 计划免费增强
|
||
- ✅ **质量蜕变** - 75 行模板 → 500+ 行的完整指南
|
||
|
||
**使用方法：**
|
||
```bash
|
||
# 快速分析（1–2 分钟，仅基础功能）
|
||
skill-seekers scan tests/ --quick
|
||
|
||
# 全面分析（含 AI，20–60 分钟）
|
||
skill-seekers scan tests/ --comprehensive
|
||
|
||
# 含 AI 增强
|
||
skill-seekers scan tests/ --enhance
|
||
```
|
||
|
||
**完整文档：** [docs/features/HOW_TO_GUIDES.md](docs/features/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new)
|
||
|
||
### 🔄 增强工作流预设
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||
|
||
可重用的 YAML 定义增强流水线，控制 AI 如何将原始文档转换为精心打磨的技能。
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||
- ✅ **5 个内置预设** — `default`、`minimal`、`security-focus`、`architecture-comprehensive`、`api-documentation`
|
||
- ✅ **用户自定义预设** — 将自定义工作流添加到 `~/.config/skill-seekers/workflows/`
|
||
- ✅ **多工作流链式** — 在一条命令中链式使用两个或更多工作流
|
||
- ✅ **完整 CLI 管理** — 列出、查看、复制、添加、删除和验证工作流
|
||
|
||
```bash
|
||
# 应用单个工作流
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||
skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus
|
||
|
||
# 链式多个工作流（按顺序应用）
|
||
skill-seekers create ./my-project \
|
||
--enhance-workflow security-focus \
|
||
--enhance-workflow minimal
|
||
|
||
# 管理预设
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||
skill-seekers workflows list # 列出所有（内置 + 用户）
|
||
skill-seekers workflows show security-focus # 显示 YAML 内容
|
||
skill-seekers workflows copy security-focus # 复制到用户目录以便编辑
|
||
skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # 安装自定义预设
|
||
skill-seekers workflows remove my-workflow # 删除用户预设
|
||
skill-seekers workflows validate security-focus # 验证预设结构
|
||
|
||
# 同时复制多个
|
||
skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation
|
||
|
||
# 同时添加多个文件
|
||
skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml
|
||
|
||
# 同时删除多个
|
||
skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b
|
||
```
|
||
|
||
**YAML 预设格式：**
|
||
```yaml
|
||
name: security-focus
|
||
description: "安全重点审查：漏洞、认证、数据处理"
|
||
version: "1.0"
|
||
stages:
|
||
- name: vulnerabilities
|
||
type: custom
|
||
prompt: "审查 OWASP Top 10 和常见安全漏洞..."
|
||
- name: auth-review
|
||
type: custom
|
||
prompt: "检查认证和授权模式..."
|
||
uses_history: true
|
||
```
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||
|
||
### ⚡ 性能与规模
|
||
- ✅ **异步模式** - 使用 async/await 抓取速度快 2–3 倍（使用 `--async` 标志）
|
||
- ✅ **大型文档支持** - 通过智能拆分处理 10K–40K+ 页文档
|
||
- ✅ **路由器/Hub 技能** - 智能路由到专用子技能
|
||
- ✅ **并行抓取** - 同时处理多个技能
|
||
- ✅ **检查点/续传** - 长时间抓取永不丢失进度
|
||
- ✅ **缓存系统** - 抓取一次，即时重建
|
||
|
||
### 🤖 与代理无关的技能生成
|
||
- ✅ **多代理支持** - 通过 `--agent` 标志为 Claude、Kimi、Codex、Copilot、OpenCode 或任意自定义代理生成技能
|
||
- ✅ **自定义代理命令** - 使用 `--agent-cmd` 指定用于增强的自定义代理 CLI 命令
|
||
- ✅ **通用标志** - `--agent` 和 `--agent-cmd` 在所有命令（create、scrape、github、pdf 等）中均可用
|
||
|
||
### 📦 市场流水线
|
||
- ✅ **发布到市场** - 将技能发布到 Claude Code 插件市场仓库
|
||
- ✅ **端到端流水线** - 从文档来源到已发布的市场条目
|
||
|
||
### ✅ 质量保证
|
||
- ✅ **全面测试** - 3,700+ 测试，全面覆盖
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📦 安装
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||
|
||
```bash
|
||
# 基础安装（文档抓取、GitHub 分析、PDF、打包）
|
||
pip install skill-seekers
|
||
|
||
# 包含所有 LLM 平台支持
|
||
pip install skill-seekers[all-llms]
|
||
|
||
# 包含 MCP 服务器
|
||
pip install skill-seekers[mcp]
|
||
|
||
# 全部功能
|
||
pip install skill-seekers[all]
|
||
```
|
||
|
||
**需要帮助选择？** 运行设置向导：
|
||
```bash
|
||
skill-seekers-setup
|
||
```
|
||
|
||
### 安装选项
|
||
|
||
| 安装命令 | 功能 |
|
||
|---------|------|
|
||
| `pip install skill-seekers` | 抓取、GitHub 分析、PDF、所有平台 |
|
||
| `pip install skill-seekers[gemini]` | + Google Gemini 支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[openai]` | + OpenAI ChatGPT 支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[all-llms]` | + 所有 LLM 平台 |
|
||
| `pip install skill-seekers[mcp]` | + 适用于 Claude Code、Cursor 等的 MCP 服务器 |
|
||
| `pip install skill-seekers[video]` | + YouTube/Vimeo 字幕和元数据提取 |
|
||
| `pip install skill-seekers[video-full]` | + Whisper 转录和视觉帧提取 |
|
||
| `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Jupyter 笔记本支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[pptx]` | + PowerPoint 支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[confluence]` | + Confluence 维基支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[notion]` | + Notion 页面支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[rss]` | + RSS/Atom 订阅源支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[chat]` | + Slack/Discord 聊天记录支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + AsciiDoc 文档支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[all]` | 全部功能 |
|
||
|
||
> **视频视觉依赖（GPU 感知）：** 安装 `skill-seekers[video-full]` 后，运行
|
||
> `skill-seekers create --setup` 自动检测您的 GPU 并安装正确的 PyTorch
|
||
> 版本 + easyocr。这是安装视觉提取依赖的推荐方式。
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||
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||
---
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||
|
||
## 🚀 一键安装工作流
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||
|
||
**从配置到上传技能的最快方式——全自动化：**
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|
||
```bash
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||
# 从官方配置安装 React 技能（自动上传到 Claude）
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||
skill-seekers install --config react
|
||
|
||
# 从本地配置文件安装
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||
skill-seekers install --config configs/custom.json
|
||
|
||
# 安装但不上传（仅打包）
|
||
skill-seekers install --config django --no-upload
|
||
|
||
# 预览工作流而不执行
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||
skill-seekers install --config react --dry-run
|
||
```
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||
|
||
**耗时：** 总计 20–45 分钟 | **质量：** 生产就绪（9/10） | **成本：** 免费
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||
|
||
**执行阶段：**
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||
```
|
||
📥 阶段 1：获取配置（如果提供配置名称）
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||
📖 阶段 2：抓取文档
|
||
✨ 阶段 3：AI 增强（必选 - 不可跳过）
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||
📦 阶段 4：打包技能
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||
☁️ 阶段 5：上传到 Claude（可选，需要 API Key）
|
||
```
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||
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||
**要求：**
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||
- ANTHROPIC_API_KEY 环境变量（用于自动上传）
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||
- Claude Code Max 计划（用于本地 AI 增强），或使用 `--agent` 选择其他 AI 代理
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---
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||
## 📊 功能矩阵
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Skill Seekers 支持 **12 个 LLM 平台**、**8 个 RAG/向量目标**、**18 种来源类型**，并在所有目标上实现完全的功能对等。
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**平台：** Claude AI、Google Gemini、OpenAI ChatGPT、MiniMax AI、通用 Markdown、OpenCode、Kimi（月之暗面）、DeepSeek AI、Qwen（阿里巴巴）、OpenRouter、Together AI、Fireworks AI
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||
**来源类型：** 文档网站、GitHub 仓库、PDF、Word (.docx)、EPUB、视频、本地代码库、Jupyter 笔记本、本地 HTML、OpenAPI/Swagger、AsciiDoc、PowerPoint (.pptx)、RSS/Atom 订阅源、Man 手册页、Confluence 维基、Notion 页面、Slack/Discord 聊天记录
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||
|
||
完整信息请查看 [完整功能矩阵](docs/reference/FEATURE_MATRIX.md)。
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||
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||
### 快速平台对比
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||
| 功能 | Claude | Gemini | OpenAI | MiniMax | Markdown |
|
||
|------|--------|--------|--------|---------|----------|
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||
| 格式 | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP + Knowledge | ZIP |
|
||
| 上传 | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ 手动 |
|
||
| 增强 | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ✅ M3 | ❌ 无 |
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||
| 所有技能模式 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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## 使用示例
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### 文档抓取
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|
||
```bash
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||
# 抓取文档网站
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||
skill-seekers create --config configs/react.json
|
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||
# 快速抓取（无需配置）
|
||
skill-seekers create https://react.dev --name react
|
||
|
||
# 异步模式（快 3 倍）
|
||
skill-seekers create --config configs/godot.json --async --workers 8
|
||
|
||
# 使用特定 AI 代理进行增强
|
||
skill-seekers create --config configs/react.json --agent kimi
|
||
```
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||
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||
### PDF 提取
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||
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||
```bash
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||
# 基础 PDF 提取
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||
skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill
|
||
|
||
# 高级功能
|
||
skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill \
|
||
--extract-tables \ # 提取表格
|
||
--parallel \ # 快速并行处理
|
||
--workers 8 # 使用 8 个 CPU 核心
|
||
|
||
# 扫描 PDF（需要: pip install pytesseract Pillow）
|
||
skill-seekers create --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr
|
||
```
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||
|
||
### 视频提取
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||
|
||
```bash
|
||
# 安装视频支持
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||
pip install skill-seekers[video] # 字幕 + 元数据
|
||
pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper 转录 + 视觉帧提取
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||
|
||
# 自动检测 GPU 并安装视觉依赖（PyTorch + easyocr）
|
||
skill-seekers create --setup
|
||
|
||
# 从 YouTube 视频提取
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||
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial
|
||
|
||
# 从 YouTube 播放列表提取
|
||
skill-seekers create --video-playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist
|
||
|
||
# 从本地视频文件提取
|
||
skill-seekers create --video-file recording.mp4 --name myrecording
|
||
|
||
# 使用视觉帧分析提取（需要 video-full 依赖）
|
||
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual
|
||
|
||
# 使用 AI 增强（清理 OCR + 生成精美 SKILL.md）
|
||
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2
|
||
|
||
# 裁剪视频的特定片段（支持秒数、MM:SS、HH:MM:SS 格式）
|
||
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00
|
||
|
||
# 使用 Vision API 处理低置信度 OCR 帧（需要 ANTHROPIC_API_KEY）
|
||
skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr
|
||
|
||
# 从之前提取的数据重建技能（跳过下载）
|
||
skill-seekers create --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial
|
||
```
|
||
|
||
> **完整指南：** 参见 [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md) 了解完整 CLI 参考、
|
||
> 视觉流水线详情、AI 增强选项和故障排除。
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||
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||
### GitHub 仓库分析
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||
```bash
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||
# 基础仓库抓取
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||
skill-seekers create facebook/react
|
||
|
||
# 配置认证（更高速率限制）
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||
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
|
||
skill-seekers create facebook/react
|
||
|
||
# 自定义包含内容
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||
skill-seekers create django/django \
|
||
--include-issues \ # 提取 GitHub Issues
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||
--max-issues 100 \ # 限制 issue 数量
|
||
--include-changelog # 提取 CHANGELOG.md
|
||
```
|
||
|
||
### 统一多源抓取
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||
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||
**将文档 + GitHub + PDF 合并为一个带冲突检测的统一技能：**
|
||
|
||
```bash
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||
# 使用现有统一配置
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||
skill-seekers create --config configs/react_unified.json
|
||
skill-seekers create --config configs/django_unified.json
|
||
|
||
# 或创建统一配置
|
||
cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF'
|
||
{
|
||
"name": "myframework",
|
||
"merge_mode": "rule-based",
|
||
"sources": [
|
||
{
|
||
"type": "documentation",
|
||
"base_url": "https://docs.myframework.com/",
|
||
"max_pages": 200
|
||
},
|
||
{
|
||
"type": "github",
|
||
"repo": "owner/myframework",
|
||
"code_analysis_depth": "surface"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
EOF
|
||
|
||
skill-seekers create --config configs/myframework_unified.json
|
||
```
|
||
|
||
**冲突检测自动发现：**
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||
- 🔴 **代码中缺失**（高）：已文档化但未实现
|
||
- 🟡 **文档中缺失**（中）：已实现但未文档化
|
||
- ⚠️ **签名不匹配**：参数/类型不同
|
||
- ℹ️ **描述不匹配**：解释不同
|
||
|
||
**完整指南：** 参见 [docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md)。
|
||
|
||
### 私有配置仓库
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||
|
||
**使用私有 Git 仓库在团队间共享自定义配置：**
|
||
|
||
```bash
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||
# 选项 1：使用 MCP 工具（推荐）
|
||
# 注册团队私有仓库
|
||
add_config_source(
|
||
name="team",
|
||
git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git",
|
||
token_env="GITHUB_TOKEN"
|
||
)
|
||
|
||
# 从团队仓库获取配置
|
||
fetch_config(source="team", config_name="internal-api")
|
||
```
|
||
|
||
**支持的平台：**
|
||
- GitHub（`GITHUB_TOKEN`）、GitLab（`GITLAB_TOKEN`）、Gitea（`GITEA_TOKEN`）、Bitbucket（`BITBUCKET_TOKEN`）
|
||
|
||
**完整指南：** 参见 [docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md)。
|
||
|
||
## 工作原理
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|
||
```mermaid
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||
graph LR
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||
A[文档网站] --> B[Skill Seekers]
|
||
B --> C[抓取器]
|
||
B --> D[AI 增强]
|
||
B --> E[打包器]
|
||
C --> F[有序参考文件]
|
||
D --> F
|
||
F --> E
|
||
E --> G[AI 技能 .zip]
|
||
G --> H[上传到 AI 平台]
|
||
```
|
||
|
||
0. **检测 llms.txt** - 优先检查 llms-full.txt、llms.txt、llms-small.txt（智能 SPA 发现的一部分）
|
||
1. **抓取**：提取文档中的所有页面
|
||
2. **分类**：将内容组织为主题（API、指南、教程等）
|
||
3. **增强**：AI 分析文档并创建包含示例的完整 SKILL.md（通过 `--agent` 支持多种代理）
|
||
4. **打包**：将所有内容打包为平台就绪的 `.zip` 文件
|
||
|
||
## 架构
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||
系统由 **8 个核心模块**和 **5 个工具模块**组成（共约 200 个类）：
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||
| 模块 | 用途 | 关键类 |
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|------|------|--------|
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||
| **CLICore** | Git 风格的命令分发器 | `CLIDispatcher`、`SourceDetector`、`CreateCommand` |
|
||
| **Scrapers** | 18 种来源类型提取器 | `DocToSkillConverter`、`DocumentSkillBuilder`（共享构建层）、`UnifiedScraper` |
|
||
| **Adaptors** | 20+ 输出平台格式 | `SkillAdaptor`（ABC）、`ClaudeAdaptor`、`LangChainAdaptor` |
|
||
| **Analysis** | C3.x 代码库分析流水线 | `UnifiedCodebaseAnalyzer`、`PatternRecognizer`、10 个 GoF 检测器 |
|
||
| **Enhancement** | 通过 `AgentClient` 实现 AI 驱动的技能改进 | `AgentClient`、`AIEnhancer`、`UnifiedEnhancer`、`WorkflowEngine` |
|
||
| **Packaging** | 打包、上传、安装技能 | `PackageSkill`、`InstallAgent` |
|
||
| **MCP** | FastMCP 服务器（40 个工具） | `SkillSeekerMCPServer`、10 个工具模块 |
|
||
| **Sync** | 文档变更检测 | `ChangeDetector`、`SyncMonitor`、`Notifier` |
|
||
|
||
工具模块：**Parsers**（28 个 CLI 解析器）、**Storage**（S3/GCS/Azure）、**Embedding**（多提供商向量）、**Benchmark**（性能）、**Utilities**（16 个共享辅助工具）。
|
||
|
||
完整 UML 图：**[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** | StarUML 项目：`docs/UML/skill_seekers.mdj` | HTML API 参考：`docs/UML/html/`
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||
|
||
## 📋 前提条件
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||
**开始前，请确保您具备：**
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||
1. **Python 3.10 或更高版本** - [下载](https://www.python.org/downloads/) | 检查：`python3 --version`
|
||
2. **Git** - [下载](https://git-scm.com/) | 检查：`git --version`
|
||
3. **15–30 分钟**用于首次设置
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||
**首次使用？** → **[从这里开始：防弹快速入门指南](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯
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---
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## 📤 上传技能到 Claude
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||
技能打包完成后，需要将其上传到 Claude：
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### 选项 1：自动上传（基于 API）
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```bash
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||
# 设置 API Key（一次性）
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||
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
|
||
|
||
# 打包并自动上传
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||
skill-seekers package output/react/ --upload
|
||
|
||
# 或上传已有的 .zip
|
||
skill-seekers upload output/react.zip
|
||
```
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||
|
||
### 选项 2：手动上传（无需 API Key）
|
||
|
||
```bash
|
||
# 打包技能
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||
skill-seekers package output/react/
|
||
# → 创建 output/react.zip
|
||
|
||
# 然后手动上传：
|
||
# - 访问 https://claude.ai/skills
|
||
# - 点击"上传技能"
|
||
# - 选择 output/react.zip
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||
```
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||
### 选项 3：MCP（Claude Code）
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||
```
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||
在 Claude Code 中，直接询问：
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||
"打包并上传 React 技能"
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||
```
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---
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||
## 🤖 安装到 AI 代理
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||
Skill Seekers 可自动将技能安装到 19 个 AI 编程代理。
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```bash
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||
# 安装到特定代理
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||
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor
|
||
|
||
# 安装到 IBM Bob（项目本地 .bob/skills/）
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||
skill-seekers install-agent output/react/ --agent bob
|
||
|
||
# 一次性安装到所有代理
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||
skill-seekers install-agent output/react/ --agent all
|
||
|
||
# 预览而不安装
|
||
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run
|
||
```
|
||
|
||
### 支持的代理
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||
|
||
| 代理 | 路径 | 类型 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | 全局 |
|
||
| **Cursor** | `.cursor/skills/` | 项目 |
|
||
| **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | 项目 |
|
||
| **Amp** | `~/.amp/skills/` | 全局 |
|
||
| **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | 全局 |
|
||
| **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | 全局 |
|
||
| **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | 全局 |
|
||
| **Roo Code** | `.roo/skills/` | 项目 |
|
||
| **Cline** | `.cline/skills/` | 项目 |
|
||
| **Aider** | `~/.aider/skills/` | 全局 |
|
||
| **Bolt** | `.bolt/skills/` | 项目 |
|
||
| **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | 项目 |
|
||
| **Continue** | `~/.continue/skills/` | 全局 |
|
||
| **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | 全局 |
|
||
| **IBM Bob** | `.bob/skills/` | 项目 |
|
||
|
||
---
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||
|
||
## 🔌 MCP 集成（40 个工具）
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||
|
||
Skill Seekers 提供 MCP 服务器，可在 Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code + Cline 或 IntelliJ IDEA 中使用。
|
||
|
||
```bash
|
||
# stdio 模式（Claude Code、VS Code + Cline）
|
||
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp
|
||
|
||
# HTTP 模式（Cursor、Windsurf、IntelliJ）
|
||
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765
|
||
|
||
# 一次性自动配置所有代理
|
||
./setup_mcp.sh
|
||
```
|
||
|
||
**全部 40 个可用工具：**
|
||
- **核心（9 个）：** `list_configs`、`generate_config`、`validate_config`、`estimate_pages`、`scrape_docs`、`package_skill`、`upload_skill`、`enhance_skill`、`install_skill`
|
||
- **扩展（10 个）：** `scrape_github`、`scrape_pdf`、`unified_scrape`、`merge_sources`、`detect_conflicts`、`add_config_source`、`fetch_config`、`list_config_sources`、`remove_config_source`、`split_config`
|
||
- **向量数据库（4 个）：** `export_to_chroma`、`export_to_weaviate`、`export_to_faiss`、`export_to_qdrant`
|
||
- **云存储（3 个）：** `cloud_upload`、`cloud_download`、`cloud_list`
|
||
|
||
**完整指南：** [docs/guides/MCP_SETUP.md](docs/guides/MCP_SETUP.md)
|
||
|
||
---
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||
|
||
## ⚙️ 配置
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||
|
||
### 可用预设（24+）
|
||
|
||
```bash
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||
# 列出所有预设
|
||
# skill-seekers list-configs # v3.7.0 中不可用
|
||
```
|
||
|
||
| 类别 | 预设 |
|
||
|------|------|
|
||
| **Web 框架** | `react`、`vue`、`angular`、`svelte`、`nextjs` |
|
||
| **Python** | `django`、`flask`、`fastapi`、`sqlalchemy`、`pytest` |
|
||
| **游戏开发** | `godot`、`pygame`、`unity` |
|
||
| **工具与 DevOps** | `docker`、`kubernetes`、`terraform`、`ansible` |
|
||
| **统一（文档 + GitHub）** | `react-unified`、`vue-unified`、`nextjs-unified` 等 |
|
||
|
||
### 创建您自己的配置
|
||
|
||
```bash
|
||
# 选项 1：交互式
|
||
skill-seekers create --interactive
|
||
|
||
# 选项 2：复制并编辑预设
|
||
cp configs/react.json configs/myframework.json
|
||
nano configs/myframework.json
|
||
skill-seekers create --config configs/myframework.json
|
||
```
|
||
|
||
### 配置文件结构
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||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"name": "myframework",
|
||
"description": "何时使用此技能",
|
||
"base_url": "https://docs.myframework.com/",
|
||
"selectors": {
|
||
"main_content": "article",
|
||
"title": "h1",
|
||
"code_blocks": "pre code"
|
||
},
|
||
"url_patterns": {
|
||
"include": ["/docs", "/guide"],
|
||
"exclude": ["/blog", "/about"]
|
||
},
|
||
"categories": {
|
||
"getting_started": ["intro", "quickstart"],
|
||
"api": ["api", "reference"]
|
||
},
|
||
"rate_limit": 0.5,
|
||
"max_pages": 500
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 配置存储位置
|
||
|
||
工具按以下顺序搜索：
|
||
1. 提供的确切路径
|
||
2. `./configs/`（当前目录）
|
||
3. `~/.config/skill-seekers/configs/`（用户配置目录）
|
||
4. SkillSeekersWeb.com API（预设配置）
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📊 创建的内容
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||
|
||
```
|
||
output/
|
||
├── godot_data/ # 抓取的原始数据
|
||
│ ├── pages/ # JSON 文件（每页一个）
|
||
│ └── summary.json # 概览
|
||
│
|
||
└── godot/ # 技能文件
|
||
├── SKILL.md # 含真实示例的增强版
|
||
├── references/ # 分类文档
|
||
│ ├── index.md
|
||
│ ├── getting_started.md
|
||
│ ├── scripting.md
|
||
│ └── ...
|
||
├── scripts/ # 空（可添加自己的脚本）
|
||
└── assets/ # 空（可添加自己的资源）
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🐛 故障排除
|
||
|
||
### 未提取到内容？
|
||
- 检查您的 `main_content` 选择器
|
||
- 尝试：`article`、`main`、`div[role="main"]`
|
||
|
||
### 数据存在但不使用？
|
||
```bash
|
||
# 强制重新抓取
|
||
rm -rf output/myframework_data/
|
||
skill-seekers create --config configs/myframework.json
|
||
```
|
||
|
||
### 分类不理想？
|
||
编辑配置中的 `categories` 部分，使用更好的关键词。
|
||
|
||
### 想要更新文档？
|
||
```bash
|
||
# 删除旧数据并重新抓取
|
||
rm -rf output/godot_data/
|
||
skill-seekers create --config configs/godot.json
|
||
```
|
||
|
||
### 增强不工作？
|
||
```bash
|
||
# 检查 API Key 是否设置
|
||
echo $ANTHROPIC_API_KEY
|
||
|
||
# 尝试 LOCAL 模式（使用 Claude Code Max，无需 API Key）
|
||
skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL
|
||
|
||
# 监控后台增强状态
|
||
skill-seekers enhance-status output/react/ --watch
|
||
```
|
||
|
||
### GitHub 速率限制问题？
|
||
```bash
|
||
# 设置 GitHub Token（5000 次/小时 vs 匿名 60 次/小时）
|
||
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
|
||
|
||
# 或配置多个配置文件
|
||
skill-seekers config --github
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📈 性能
|
||
|
||
| 任务 | 时间 | 备注 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| 抓取（同步）| 15–45 分钟 | 仅首次，基于线程 |
|
||
| 抓取（异步）| 5–15 分钟 | `--async` 标志快 2–3 倍 |
|
||
| 构建 | 1–3 分钟 | 从缓存快速重建 |
|
||
| 重建 | <1 分钟 | 使用 `--skip-scrape` |
|
||
| 增强（LOCAL）| 30–60 秒 | 使用 Claude Code Max |
|
||
| 增强（API）| 20–40 秒 | 需要 API Key |
|
||
| 视频（字幕）| 1–3 分钟 | YouTube/本地，仅字幕 |
|
||
| 视频（视觉）| 5–15 分钟 | + OCR 帧提取 |
|
||
| 打包 | 5–10 秒 | 最终 .zip 创建 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🆕 v3.6.0 新增功能
|
||
|
||
### 工作流预设
|
||
使用 `--preset` 控制分析深度：
|
||
|
||
```bash
|
||
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset quick # 快速，浅层分析
|
||
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset standard # 平衡（默认）
|
||
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset comprehensive # 深度，详尽分析
|
||
```
|
||
|
||
### 生命周期标志
|
||
```bash
|
||
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --dry-run # 不抓取预览
|
||
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --fresh # 忽略缓存，完整重新抓取
|
||
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --resume # 恢复中断的任务
|
||
skill-seekers create https://docs.react.dev/ --skip-scrape # 重新打包现有输出
|
||
```
|
||
|
||
### 健康检查与工具
|
||
```bash
|
||
skill-seekers doctor # 诊断安装与环境
|
||
skill-seekers sync-config # 配置漂移检测
|
||
skill-seekers stream <source> # 大型文档流式摄取
|
||
skill-seekers update output/react/ # 增量更新
|
||
skill-seekers multilang <source> # 多语言技能生成
|
||
skill-seekers quality output/react/ # 质量报告（添加 --threshold 7 设置门槛：低于 7/10 时非零退出）
|
||
```
|
||
|
||
### RAG 分块选项（打包）
|
||
```bash
|
||
skill-seekers package output/react/ --chunk-for-rag --chunk-tokens 512 --chunk-overlap-tokens 50
|
||
```
|
||
|
||
### 市场发布
|
||
```bash
|
||
skill-seekers package output/react/ --marketplace --marketplace-category frontend
|
||
```
|
||
|
||
### 其他可选依赖
|
||
| Extra | 安装 | 用途 |
|
||
|-------|------|------|
|
||
| `browser` | `pip install "skill-seekers[browser]"` | 适用于 SPA 网站的无头 Playwright |
|
||
| `embedding` | `pip install "skill-seekers[embedding]"` | 嵌入服务器支持 |
|
||
| `s3` / `gcs` / `azure` | `pip install "skill-seekers[s3]"` 等 | 云存储上传 |
|
||
| `rag-upload` | `pip install "skill-seekers[rag-upload]"` | 组合向量数据库上传依赖 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📚 文档
|
||
|
||
### 入门指南
|
||
- **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **新用户从这里开始！**
|
||
- **[QUICKSTART.md](docs/archive/legacy/QUICKSTART.md)** - 有经验用户的快速入门
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- **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - 常见问题和解决方案
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- **[docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md](docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md)** - 单页速查表
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### 架构
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- **[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** - 包含 14 张图的 UML 架构概览
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- **[docs/UML/exports/](docs/UML/exports/)** - PNG 图导出（包概览 + 13 张类图）
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- **[docs/UML/html/](docs/UML/html/index.html/index.html)** - 完整 HTML API 参考（所有类、操作、属性）
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- **[docs/UML/skill_seekers.mdj](docs/UML/skill_seekers.mdj)** - StarUML 项目文件（使用 [StarUML](https://staruml.io/) 打开）
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### 指南
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- **[docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - 处理 10K–40K+ 页文档
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- **[docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md)** - AI 增强模式指南
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- **[docs/guides/MCP_SETUP.md](docs/guides/MCP_SETUP.md)** - MCP 集成设置
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- **[docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md)** - 多源抓取
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- **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - 视频提取完整指南
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### 集成指南
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- **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - LangChain RAG
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- **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - Cursor IDE
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- **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - Windsurf IDE
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- **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline（VS Code）
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- **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - 所有 RAG 流水线
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## 📝 许可证
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MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
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祝您构建技能愉快！ 🚀
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## 🔒 安全
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[](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)
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## 💛 赞助商
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<p align="center">
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<a href="https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=skill_seekers">
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<img src="docs/assets/atlas-cloud-logo.png" alt="Atlas Cloud" width="200">
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</a>
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</p>
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[Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=skill_seekers) — 全模态、OpenAI 兼容的 AI 推理平台。Skill Seekers 通过 `--target atlas`（配置 `ATLAS_API_KEY`）支持将其作为打包/增强目标。
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