6bb7078fbc
- README.md + 11 i18n READMEs: 5→12 LLM platforms, 11→18 agents, new platform/agent tables - CLAUDE.md: updated --target list, adaptor directory tree - CHANGELOG.md: added v3.4.0 entry with all Phase 1-4 changes - docs/reference/CLI_REFERENCE.md: new --target and --agent options - docs/reference/FEATURE_MATRIX.md: updated all platform counts and tables - docs/user-guide/04-packaging.md: new platform and agent rows - docs/FAQ.md: expanded platform/agent answers - docs/zh-CN/*: synchronized Chinese documentation Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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40 KiB
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[](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)
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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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> 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://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、Jupyter 笔记本、Wiki 等 17 种以上来源类型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。
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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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## 🧠 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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```
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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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|------|------|---------|
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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** | `--format chroma/faiss/qdrant` | 本地向量数据库 |
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| **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → 复制 | Cursor IDE AI 上下文 |
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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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- 🔄 **17 种来源类型** — 将文档 + 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** — 无需重新抓取即可导出到 16 个平台
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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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- ✅ **久经考验** — 2,540+ 测试，24+ 框架预设，生产就绪
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## 快速开始
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```bash
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pip install skill-seekers
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# 从任意来源构建 AI 技能
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skill-seekers create https://docs.django.com/ # 文档网站
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skill-seekers create django/django # GitHub 仓库
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skill-seekers create ./my-codebase # 本地项目
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skill-seekers create manual.pdf # PDF 文件
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skill-seekers create manual.docx # Word 文档
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skill-seekers create book.epub # EPUB 电子书
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skill-seekers create notebook.ipynb # Jupyter 笔记本
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skill-seekers create page.html # 本地 HTML
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skill-seekers create api-spec.yaml # OpenAPI/Swagger 规范
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skill-seekers create guide.adoc # AsciiDoc 文档
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skill-seekers create slides.pptx # PowerPoint 演示文稿
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# 视频（YouTube、Vimeo 或本地文件 — 需要 skill-seekers[video]）
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skill-seekers 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 video --setup
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# 根据用途导出
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skill-seekers package output/django --target claude # Claude AI 技能
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skill-seekers package output/django --target langchain # LangChain RAG
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skill-seekers package output/django --target cursor # Cursor IDE 上下文
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```
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**完整示例：**
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- [Claude AI 技能](examples/claude-skill/) - 面向 Claude Code 的技能
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- [LangChain RAG 流水线](examples/langchain-rag-pipeline/) - 基于 Chroma 的问答链
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- [Cursor IDE 上下文](examples/cursor-react-skill/) - 框架感知 AI 编程
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## 什么是 Skill Seekers？
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Skill Seekers 是 **AI 系统的数据层**，将 17 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/Swagger 规范、PowerPoint 演示文稿、RSS/Atom 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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|---------|-----------|------|
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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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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、Jupyter 笔记本、Wiki 等 17 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
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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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- ✅ **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、代码和结构化知识
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- ✅ **视觉帧分析** - 屏幕 OCR 提取代码编辑器、终端和幻灯片内容
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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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### 🐙 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、DeepSeek、Qwen、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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| **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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||
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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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||
|
||
# 通用 Markdown（通用导出）
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||
skill-seekers package output/react/ --target markdown
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||
```
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||
<details>
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||
<summary>🔧 <strong>Claude 兼容 API 的环境变量（如 GLM-4.7）</strong></summary>
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||
Skill Seekers 支持任意 Claude 兼容的 API 端点：
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```bash
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# 选项 1：官方 Anthropic API（默认）
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export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
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||
|
||
# 选项 2：GLM-4.7 Claude 兼容 API
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||
export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key
|
||
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1
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||
|
||
# 所有 AI 增强功能将使用配置的端点
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||
skill-seekers enhance output/react/
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||
skill-seekers analyze --directory . --enhance
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||
```
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||
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||
**注意**：设置 `ANTHROPIC_BASE_URL` 允许您使用任意 Claude 兼容的 API 端点，例如 GLM-4.7（智谱 AI）或其他兼容服务。
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||
|
||
</details>
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||
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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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||
# 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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- ✅ **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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- ✅ **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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**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
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# → output/django-llama-index.json
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||
# Markdown（通用）
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skill-seekers package output/django --target markdown
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||
# → 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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- 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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- ✅ **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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- 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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- ✅ **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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- 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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- ✅ **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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- 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 scrape --config configs/django.json
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skill-seekers package output/django --target claude
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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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# 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
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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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### 🌊 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
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- ✅ **增强路由生成** - GitHub 元数据、README 快速入门、常见问题
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- ✅ **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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```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()
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result = analyzer.analyze(
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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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||
print(f"设计模式: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
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||
print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}")
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||
```
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||
**完整文档**：[三流实现总结](docs/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）
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- 安全配置存储在 `~/.config/skill-seekers/config.json`（权限 600）
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||
- 每个配置文件的速率限制策略：`prompt`、`wait`、`switch`、`fail`
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||
- 智能回退链：CLI 参数 → 环境变量 → 配置文件 → 提示
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||
- ✅ **交互式配置向导** - 美观的终端 UI，轻松设置
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||
- ✅ **智能速率限制处理器** - 不再无限等待！
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||
- 实时倒计时，自动切换配置文件
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||
- 四种策略：prompt（询问）、wait（倒计时）、switch（切换）、fail（中止）
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||
- ✅ **断点续传** - 继续中断的任务
|
||
- ✅ **CI/CD 支持** - `--non-interactive` 标志用于自动化
|
||
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||
**快速设置：**
|
||
```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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||
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||
# 为私有仓库使用特定配置文件
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||
skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work
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||
|
||
# CI/CD 模式（快速失败，无提示）
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||
skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive
|
||
```
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### 🎯 Bootstrap 技能 - 自托管
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||
将 skill-seekers 自身作为 Claude Code 技能生成：
|
||
|
||
```bash
|
||
./scripts/bootstrap_skill.sh
|
||
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/
|
||
```
|
||
|
||
### 🔐 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** - 扩展到 500+ 开发者
|
||
- ✅ **安全认证** - 环境变量 token（GITHUB_TOKEN、GITLAB_TOKEN）
|
||
|
||
### 🤖 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）
|
||
- ✅ **安全分析** - 发现硬编码的密钥和暴露的凭证
|
||
|
||
**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
|
||
|
||
**使用方法：**
|
||
```bash
|
||
# 快速分析（1–2 分钟，仅基础功能）
|
||
skill-seekers analyze --directory tests/ --quick
|
||
|
||
# 全面分析（含 AI，20–60 分钟）
|
||
skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive
|
||
|
||
# 含 AI 增强
|
||
skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance
|
||
```
|
||
|
||
**完整文档：** [docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new)
|
||
|
||
### 🔄 增强工作流预设
|
||
|
||
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
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
### ⚡ 性能与规模
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||
- ✅ **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
|
||
|
||
### ✅ 质量保证
|
||
- ✅ **全面测试** - 2,540+ 测试，全面覆盖
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📦 安装
|
||
|
||
```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]` | + 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 笔记本提取 |
|
||
| `pip install skill-seekers[ocr]` | + OCR 支持（PDF 扫描件、视觉帧） |
|
||
| `pip install skill-seekers[confluence]` | + Confluence 维基支持 |
|
||
| `pip install skill-seekers[notion]` | + Notion 页面支持 |
|
||
| `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 video --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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||
## 🚀 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）
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||
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
|
||
```
|
||
|
||
**执行阶段：**
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||
```
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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
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||
✨ 阶段 3：AI 增强
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||
📦 阶段 4：打包技能
|
||
☁️ 阶段 5：上传到 Claude（可选，需要 API Key）
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||
```
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||
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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**、**17 种来源类型**和 **5 种技能模式**，功能完全对等。
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||
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||
**平台：** Claude AI、Google Gemini、OpenAI ChatGPT、MiniMax AI、通用 Markdown、OpenCode、Kimi、DeepSeek、Qwen、OpenRouter、Together AI、Fireworks AI
|
||
**来源类型：** 文档网站、GitHub 仓库、PDF、Word、EPUB、视频、本地代码库、Jupyter 笔记本、本地 HTML、OpenAPI/Swagger 规范、AsciiDoc 文档、PowerPoint 演示文稿、RSS/Atom 订阅源、Man 手册页、Confluence 维基、Notion 页面、Slack/Discord 聊天记录
|
||
**技能模式：** 文档、GitHub、PDF、统一多源、本地仓库
|
||
|
||
完整信息请查看 [完整功能矩阵](docs/FEATURE_MATRIX.md)。
|
||
|
||
### 快速平台对比
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||
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||
| 功能 | Claude | Gemini | OpenAI | Markdown |
|
||
|------|--------|--------|--------|----------|
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| 格式 | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP |
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||
| 上传 | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ 手动 |
|
||
| 增强 | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ❌ 无 |
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||
| 所有技能模式 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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||
---
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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 scrape --config configs/react.json
|
||
|
||
# 快速抓取（无需配置）
|
||
skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react
|
||
|
||
# 异步模式（快 3 倍）
|
||
skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8
|
||
```
|
||
|
||
### PDF 提取
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||
|
||
```bash
|
||
# 基础 PDF 提取
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||
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill
|
||
|
||
# 高级功能
|
||
skill-seekers pdf --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 pdf --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
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||
pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper 转录 + 视觉帧提取
|
||
|
||
# 自动检测 GPU 并安装视觉依赖（PyTorch + easyocr）
|
||
skill-seekers video --setup
|
||
|
||
# 从 YouTube 视频提取
|
||
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial
|
||
|
||
# 从 YouTube 播放列表提取
|
||
skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist
|
||
|
||
# 从本地视频文件提取
|
||
skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording
|
||
|
||
# 使用视觉帧分析提取（需要 video-full 依赖）
|
||
skill-seekers 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 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 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 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 video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial
|
||
```
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||
|
||
> **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。
|
||
|
||
### GitHub 仓库分析
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||
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||
```bash
|
||
# 基础仓库抓取
|
||
skill-seekers github --repo facebook/react
|
||
|
||
# 配置认证（更高速率限制）
|
||
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
|
||
skill-seekers github --repo facebook/react
|
||
|
||
# 自定义包含内容
|
||
skill-seekers github --repo django/django \
|
||
--include-issues \ # 提取 GitHub Issues
|
||
--max-issues 100 \ # 限制 issue 数量
|
||
--include-changelog # 提取 CHANGELOG.md
|
||
```
|
||
|
||
### 统一多源抓取
|
||
|
||
**将文档 + GitHub + PDF 合并为一个带冲突检测的统一技能：**
|
||
|
||
```bash
|
||
# 使用现有统一配置
|
||
skill-seekers unified --config configs/react_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 unified --config configs/myframework_unified.json
|
||
```
|
||
|
||
**冲突检测自动发现：**
|
||
- 🔴 **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/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)。
|
||
|
||
### 私有配置仓库
|
||
|
||
**使用私有 Git 仓库在团队间共享自定义配置：**
|
||
|
||
```bash
|
||
# 使用 MCP 工具注册团队私有仓库
|
||
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/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md)。
|
||
|
||
## 工作原理
|
||
|
||
```mermaid
|
||
graph LR
|
||
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[Claude 技能 .zip]
|
||
G --> H[上传到 Claude AI]
|
||
```
|
||
|
||
0. **检测 llms.txt** - 优先检查 llms-full.txt、llms.txt、llms-small.txt
|
||
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
|
||
4. **打包**：将所有内容打包为 Claude 就绪的 `.zip` 文件
|
||
|
||
## 📋 前提条件
|
||
|
||
**开始前，请确保您具备：**
|
||
|
||
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
|
||
|
||
**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
|
||
```
|
||
|
||
### 选项 2：手动上传（无需 API Key）
|
||
|
||
```bash
|
||
# 打包技能
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
### 选项 3：MCP（Claude Code）
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||
|
||
```
|
||
在 Claude Code 中，直接询问：
|
||
"打包并上传 React 技能"
|
||
```
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||
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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 18 个 AI 编程代理。
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||
|
||
```bash
|
||
# 安装到特定代理
|
||
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor
|
||
|
||
# 一次性安装到所有代理
|
||
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
|
||
|
||
| 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 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔌 MCP 集成（27 个工具）
|
||
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
**所有 27 个工具：**
|
||
- **核心（9 个）：** `list_configs`、`generate_config`、`validate_config`、`estimate_pages`、`scrape_docs`、`package_skill`、`upload_skill`、`enhance_skill`、`install_skill`
|
||
- **扩展（11 个）：** `scrape_github`、`scrape_pdf`、`scrape_generic`、`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`
|
||
|
||
> `scrape_generic` 支持 10 种新来源类型：Jupyter 笔记本、本地 HTML、OpenAPI/Swagger 规范、AsciiDoc 文档、PowerPoint 演示文稿、RSS/Atom 订阅源、Man 手册页、Confluence 维基、Notion 页面、Slack/Discord 聊天记录。
|
||
|
||
**完整指南：** [docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ⚙️ 配置
|
||
|
||
### 可用预设（24+）
|
||
|
||
```bash
|
||
# 列出所有预设
|
||
skill-seekers list-configs
|
||
```
|
||
|
||
| 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 |
|
||
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### 创建您自己的配置
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```bash
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# 选项 1：交互式
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skill-seekers scrape --interactive
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# 选项 2：复制并编辑预设
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cp configs/react.json configs/myframework.json
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nano configs/myframework.json
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skill-seekers scrape --config configs/myframework.json
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```
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### 配置文件结构
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```json
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{
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"name": "myframework",
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"description": "何时使用此技能",
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"base_url": "https://docs.myframework.com/",
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||
"selectors": {
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"main_content": "article",
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||
"title": "h1",
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||
"code_blocks": "pre code"
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||
},
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"url_patterns": {
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||
"include": ["/docs", "/guide"],
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||
"exclude": ["/blog", "/about"]
|
||
},
|
||
"categories": {
|
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"getting_started": ["intro", "quickstart"],
|
||
"api": ["api", "reference"]
|
||
},
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"rate_limit": 0.5,
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"max_pages": 500
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}
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```
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### 配置存储位置
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工具按以下顺序搜索：
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1. 提供的确切路径
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2. `./configs/`（当前目录）
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3. `~/.config/skill-seekers/configs/`（用户配置目录）
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4. SkillSeekersWeb.com API（预设配置）
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## 📊 创建的内容
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```
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output/
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├── godot_data/ # 抓取的原始数据
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│ ├── pages/ # JSON 文件（每页一个）
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│ └── summary.json # 概览
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│
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└── godot/ # 技能文件
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├── SKILL.md # 含真实示例的增强版
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├── references/ # 分类文档
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│ ├── index.md
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│ ├── getting_started.md
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│ ├── scripting.md
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│ └── ...
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├── scripts/ # 空（可添加自己的脚本）
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└── assets/ # 空（可添加自己的资源）
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```
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## 🐛 故障排除
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### 未提取到内容？
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- 检查您的 `main_content` 选择器
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- 尝试：`article`、`main`、`div[role="main"]`
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### 数据存在但不使用？
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```bash
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# 强制重新抓取
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rm -rf output/myframework_data/
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skill-seekers scrape --config configs/myframework.json
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```
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### 分类不理想？
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编辑配置中的 `categories` 部分，使用更好的关键词。
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### 想要更新文档？
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```bash
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# 删除旧数据并重新抓取
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rm -rf output/godot_data/
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skill-seekers scrape --config configs/godot.json
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```
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### 增强不工作？
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```bash
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# 检查 API Key 是否设置
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echo $ANTHROPIC_API_KEY
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# 尝试 LOCAL 模式（使用 Claude Code Max，无需 API Key）
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skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL
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# 监控后台增强状态
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skill-seekers enhance-status output/react/ --watch
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```
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### GitHub 速率限制问题？
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```bash
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# 设置 GitHub Token（5000 次/小时 vs 匿名 60 次/小时）
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export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
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# 或配置多个配置文件
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skill-seekers config --github
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```
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## 📈 性能
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| 任务 | 时间 | 备注 |
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|------|------|------|
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| 抓取（同步）| 15–45 分钟 | 仅首次，基于线程 |
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| 抓取（异步）| 5–15 分钟 | `--async` 标志快 2–3 倍 |
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| 构建 | 1–3 分钟 | 从缓存快速重建 |
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| 重建 | <1 分钟 | 使用 `--skip-scrape` |
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| 增强（LOCAL）| 30–60 秒 | 使用 Claude Code Max |
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| 增强（API）| 20–40 秒 | 需要 API Key |
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| 打包 | 5–10 秒 | 最终 .zip 创建 |
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## 📚 文档
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### 入门指南
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- **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **新用户从这里开始！**
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- **[QUICKSTART.md](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/QUICK_REFERENCE.md](docs/QUICK_REFERENCE.md)** - 单页速查表
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### 指南
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- **[docs/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - 处理 10K–40K+ 页文档
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||
- **[ASYNC_SUPPORT.md](ASYNC_SUPPORT.md)** - 异步模式指南（快 2–3 倍）
|
||
- **[docs/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/ENHANCEMENT_MODES.md)** - AI 增强模式指南
|
||
- **[docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)** - MCP 集成设置
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||
- **[docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/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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