From 7376c9516cb82b3a339d6d09c6d8a89c93073477 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yusyus Date: Wed, 18 Feb 2026 21:27:19 +0300 Subject: [PATCH] docs(zh-CN): sync Chinese README with v3.0 data layer rebranding MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - Update badges: version 2.7.4 → 3.0.0, tests 1200+ → 1880+ - Replace tagline with "AI 系统的数据层" (data layer for AI systems) - Add new "🧠 AI 系统的数据层" section with output table and quick start - Replace old "What is / Why Use This" with persona-based sections (AI Skill builders first, RAG engineers second, coding assistant users third) - Add "🔄 增强工作流预设" section with multi-workflow CLI examples Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 --- README.zh-CN.md | 151 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++------ 1 file changed, 132 insertions(+), 19 deletions(-) diff --git a/README.zh-CN.md b/README.zh-CN.md index 1a63b8f..bf09648 100644 --- a/README.zh-CN.md +++ b/README.zh-CN.md @@ -10,11 +10,11 @@ > > 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。 -[![版本](https://img.shields.io/badge/version-2.7.4-blue.svg)](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases/tag/v2.7.4) +[![版本](https://img.shields.io/badge/version-3.0.0-blue.svg)](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases) [![许可证: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) [![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/) [![MCP 集成](https://img.shields.io/badge/MCP-Integrated-blue.svg)](https://modelcontextprotocol.io) -[![测试通过](https://img.shields.io/badge/Tests-1200+%20Passing-brightgreen.svg)](tests/) +[![测试通过](https://img.shields.io/badge/Tests-1880+%20Passing-brightgreen.svg)](tests/) [![项目看板](https://img.shields.io/badge/Project-Board-purple.svg)](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2) [![PyPI 版本](https://badge.fury.io/py/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [![PyPI - 下载量](https://img.shields.io/pypi/dm/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) @@ -23,32 +23,112 @@ [![关注 Twitter](https://img.shields.io/twitter/follow/_yUSyUS_?style=social)](https://x.com/_yUSyUS_) [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/yusufkaraaslan/Skill_Seekers?style=social)](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) -**几分钟内自动将文档网站、GitHub 仓库和 PDF 文件转换为 Claude AI 技能。** +**🧠 AI 系统的数据层。** Skill Seekers 将任何文档、GitHub 仓库或 PDF 转换为结构化知识资产——可在几分钟内为 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。 > 🌐 **[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！ > 📋 **[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！ -## 什么是 Skill Seeker？ +## 🧠 AI 系统的数据层 -Skill Seeker 是一个自动化工具，可将文档网站、GitHub 仓库和 PDF 文件转换为生产就绪的 [Claude AI 技能](https://www.anthropic.com/news/skills)。无需手动阅读和总结文档，Skill Seeker 可以： +**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。 -1. **抓取**多个来源（文档、GitHub 仓库、PDF）的内容 -2. **分析**代码仓库，进行深度 AST 解析 -3. **检测**文档和代码实现之间的冲突 -4. **组织**内容到分类的参考文件中 -5. **增强**使用 AI 提取最佳示例和关键概念 -6. **打包**所有内容为可上传的 `.zip` 文件供 Claude 使用 +```bash +# 一条命令 → 结构化知识资产 +skill-seekers create https://docs.react.dev/ +# 或: skill-seekers create facebook/react +# 或: skill-seekers create ./my-project -**结果**：20-40 分钟内获得任何框架、API 或工具的全面 Claude 技能，而不是数小时的手动工作。 +# 导出到任意 AI 系统 +skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI 技能 (ZIP) +skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents +skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes +skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules +``` -## 为什么使用 Skill Seeker？ +### 可构建的输出 -- 🎯 **面向开发者**：从文档 + GitHub 仓库创建技能，带冲突检测 -- 🎮 **面向游戏开发者**：为游戏引擎生成技能（Godot 文档 + GitHub、Unity 等） -- 🔧 **面向团队**：将内部文档 + 代码仓库合并为单一真相来源 -- 📚 **面向学习者**：从文档、代码示例和 PDF 构建全面技能 -- 🔍 **面向开源项目**：分析仓库以发现文档空白和过时示例 +| 输出 | 目标 | 应用场景 | +|------|------|---------| +| **Claude 技能** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code、Claude API | +| **Gemini 技能** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini | +| **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o、自定义助手 | +| **LangChain Documents** | `--target langchain` | QA 链、智能体、检索器 | +| **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | 查询引擎、对话引擎 | +| **Haystack Documents** | `--target haystack` | 企业级 RAG 流水线 | +| **Pinecone 就绪** (Markdown) | `--target markdown` | 向量上传 | +| **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--format chroma/faiss/qdrant` | 本地向量数据库 | +| **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → 复制 | Cursor IDE AI 上下文 | +| **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → 复制 | VS Code、IntelliJ、Vim | + +### 为什么选择 Skill Seekers + +- ⚡ **快 99%** — 数天的手动数据准备 → 15–45 分钟 +- 🎯 **AI 技能质量** — 500+ 行的 SKILL.md 文件，包含示例、模式和指南 +- 📊 **RAG 就绪的分块** — 智能分块保留代码块并维护上下文 +- 🔄 **多源支持** — 将文档 + GitHub + PDF 合并为一个知识资产 +- 🌐 **一次准备，导出所有目标** — 无需重新抓取即可导出到 16 个平台 +- ✅ **久经考验** — 1,880+ 测试，24+ 框架预设，生产就绪 + +## 快速开始 + +```bash +pip install skill-seekers + +# 从任意来源构建 AI 技能 +skill-seekers create https://docs.django.com/ # 文档网站 +skill-seekers create django/django # GitHub 仓库 +skill-seekers create ./my-codebase # 本地项目 +skill-seekers create manual.pdf # PDF 文件 + +# 根据用途导出 +skill-seekers package output/django --target claude # Claude AI 技能 +skill-seekers package output/django --target langchain # LangChain RAG +skill-seekers package output/django --target cursor # Cursor IDE 上下文 +``` + +## 什么是 Skill Seekers？ + +Skill Seekers 是 **AI 系统的数据层**，将文档网站、GitHub 仓库和 PDF 文件转换为适用于所有 AI 目标的结构化知识资产： + +| 使用场景 | 获得的内容 | 示例 | +|---------|-----------|------| +| **AI 技能** | 完整的 SKILL.md + 参考文件 | Claude Code、Gemini、GPT | +| **RAG 流水线** | 带丰富元数据的分块文档 | LangChain、LlamaIndex、Haystack | +| **向量数据库** | 预格式化的待上传数据 | Pinecone、Chroma、Weaviate、FAISS | +| **AI 编程助手** | IDE AI 自动读取的上下文文件 | Cursor、Windsurf、Cline、Continue.dev | + +Skill Seekers 的处理流程： + +1. **采集** — 文档、GitHub 仓库、本地代码库、PDF +2. **分析** — 深度 AST 解析、模式检测、API 提取 +3. **结构化** — 带元数据的分类参考文件 +4. **增强** — AI 驱动的 SKILL.md 生成（Claude、Gemini 或本地） +5. **导出** — 从一个资产生成 16 种平台特定格式 + +## 为什么使用 Skill Seekers？ + +### 面向 AI 技能构建者（Claude、Gemini、OpenAI） + +- 🎯 **生产级技能** — 500+ 行的 SKILL.md 文件，包含代码示例、模式和指南 +- 🔄 **增强工作流** — 应用 `security-focus`、`architecture-comprehensive` 或自定义 YAML 预设 +- 🎮 **任意领域** — 游戏引擎（Godot、Unity）、框架（React、Django）、内部工具 +- 🔧 **团队协作** — 将内部文档 + 代码合并为单一真相来源 +- 📚 **高质量** — 包含示例、快速参考和导航指南的 AI 增强输出 + +### 面向 RAG 构建者和 AI 工程师 + +- 🤖 **RAG 就绪数据** — 预分块的 LangChain `Documents`、LlamaIndex `TextNodes`、Haystack `Documents` +- 🚀 **快 99%** — 数天的预处理 → 15–45 分钟 +- 📊 **智能元数据** — 类别、来源、类型 → 更好的检索准确率 +- 🔄 **多源支持** — 在一个流水线中组合文档 + GitHub + PDF +- 🌐 **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 + +### 面向 AI 编程助手用户 + +- 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — 自动生成 `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` +- 🎯 **持久上下文** — AI 无需重复提示即可"了解"您的框架 +- 📚 **始终最新** — 几分钟内更新上下文 ## 核心功能 @@ -320,6 +400,39 @@ skill-seekers analyze --directory tests/ --skip-how-to-guides **完整文档：**[docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new) +### 🔄 增强工作流预设 (**全新！**) + +可重复使用的 YAML 定义增强流水线，控制 AI 如何将原始文档转换为精良的技能。 + +- ✅ **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/` +- ✅ **多工作流串联** — 在一条命令中应用多个工作流 +- ✅ **完整 CLI 管理** — 列表、查看、复制、添加、删除和验证工作流 + +```bash +# 应用单个工作流预设 +skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus + +# 串联多个工作流（按顺序应用） +skill-seekers create ./my-project \ + --enhance-workflow security-focus \ + --enhance-workflow minimal + +# 管理预设 +skill-seekers workflows list # 列出所有（内置 + 用户） +skill-seekers workflows show security-focus # 打印 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 + +# 一次复制多个 +skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation + +# 一次删除多个 +skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b +``` + ### ⚡ 性能和规模 - ✅ **异步模式** - 使用 async/await 实现 2-3 倍更快的抓取（使用 `--async` 标志） - ✅ **大型文档支持** - 使用智能拆分处理 10K-40K+ 页文档 @@ -329,7 +442,7 @@ skill-seekers analyze --directory tests/ --skip-how-to-guides - ✅ **缓存系统** - 抓取一次，即时重建 ### ✅ 质量保证 -- ✅ **完全测试** - 1200+ 个测试，全面覆盖 +- ✅ **完全测试** - 1,880+ 个测试，全面覆盖 ---