firefrost-gaming/skill-seekers-reference

Files

yusyus 6bb7078fbc docs: update all documentation for 12 LLM platforms and 18 agents

- 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>

2026-03-21 20:42:31 +03:00

62 KiB

Raw Blame History

Skill Seekers

⚠️ Уведомление о машинном переводе

Этот документ был автоматически переведён с помощью ИИ. Несмотря на наши усилия по обеспечению качества, возможны неточные выражения.

🧠 Слой данных для ИИ-систем. Skill Seekers преобразует документацию сайтов, репозитории GitHub, PDF, видео, Jupyter-ноутбуки, вики и более 17 типов источников в структурированные базы знаний — готовые к использованию в ИИ-навыках (Claude, Gemini, OpenAI), RAG-конвейерах (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) и ИИ-помощниках для программирования (Cursor, Windsurf, Cline) за считанные минуты.

🌐 Посетите SkillSeekersWeb.com — просматривайте 24+ готовых конфигураций, делитесь своими настройками и получайте доступ к полной документации!

📋 Смотрите дорожную карту разработки и задачи — 134 задачи в 10 категориях, выберите любую для участия!

🧠 Слой данных для ИИ-систем

Skill Seekers — это универсальный слой предобработки, расположенный между необработанной документацией и всеми ИИ-системами, которые её потребляют. Независимо от того, создаёте ли вы навыки для Claude, RAG-конвейер LangChain или файл .cursorrules для Cursor — подготовка данных одинакова. Выполните её один раз и экспортируйте во все целевые платформы.

# Одна команда → структурированная база знаний
skill-seekers create https://docs.react.dev/
# или: skill-seekers create facebook/react
# или: skill-seekers create ./my-project

# Экспорт в любую ИИ-систему
skill-seekers package output/react --target claude      # → Claude AI навык (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

Что создаётся

Результат	Цель	Где используется
Claude навык (ZIP + YAML)	`--target claude`	Claude Code, Claude API
Gemini навык (tar.gz)	`--target gemini`	Google Gemini
OpenAI / Custom GPT (ZIP)	`--target openai`	GPT-4o, пользовательские ассистенты
LangChain Documents	`--target langchain`	QA-цепочки, агенты, ретриверы
LlamaIndex TextNodes	`--target llama-index`	Движки запросов, движки диалогов
Haystack Documents	`--target haystack`	Корпоративные RAG-конвейеры
Pinecone-ready (Markdown)	`--target markdown`	Загрузка в векторное хранилище
ChromaDB / FAISS / Qdrant	`--format chroma/faiss/qdrant`	Локальные векторные базы данных
Cursor `.cursorrules`	`--target claude` → скопировать	Cursor IDE ИИ-контекст
Windsurf / Cline / Continue	`--target claude` → скопировать	VS Code, IntelliJ, Vim

Почему это важно

⚡ На 99% быстрее — дни ручной подготовки данных → 15–45 минут
🎯 Качество ИИ-навыков — файлы SKILL.md на 500+ строк с примерами, шаблонами и руководствами
📊 Готовые к RAG блоки — умная разбивка сохраняет блоки кода и контекст
🎬 Видео — извлечение кода, субтитров и структурированных знаний из YouTube и локальных видео
🔄 Множество источников — объединение 17 типов источников (документация, GitHub, PDF, видео, ноутбуки, вики и другие) в единую базу знаний
🌐 Одна подготовка — все платформы — экспорт одного актива на 16 платформ без повторного сканирования
✅ Проверено в бою — 2 540+ тестов, 24+ пресетов для фреймворков, готово к продакшену

Быстрый старт

pip install skill-seekers

# Создание ИИ-навыка из любого источника
skill-seekers create https://docs.django.com/    # Документация сайта
skill-seekers create django/django               # Репозиторий GitHub
skill-seekers create ./my-codebase               # Локальный проект
skill-seekers create manual.pdf                  # PDF-файл
skill-seekers create manual.docx                 # Документ Word
skill-seekers create book.epub                   # Электронная книга EPUB
skill-seekers create notebook.ipynb              # Jupyter-ноутбук
skill-seekers create page.html                   # Локальный HTML
skill-seekers create api-spec.yaml               # Спецификация OpenAPI/Swagger
skill-seekers create guide.adoc                  # Документ AsciiDoc
skill-seekers create slides.pptx                 # Презентация PowerPoint

# Видео (YouTube, Vimeo или локальный файл — требуется skill-seekers[video])
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
# Первый запуск? Автоматическая установка зависимостей с поддержкой GPU:
skill-seekers video --setup

# Экспорт по назначению
skill-seekers package output/django --target claude     # Claude AI навык
skill-seekers package output/django --target langchain  # LangChain RAG
skill-seekers package output/django --target cursor     # Cursor IDE контекст

Полные примеры:

Claude AI навык — навык для Claude Code
LangChain RAG-конвейер — QA-цепочка на основе Chroma
Cursor IDE контекст — ИИ-программирование с учётом фреймворка

Что такое Skill Seekers?

Skill Seekers — это слой данных для ИИ-систем, который преобразует 17 типов источников — документацию сайтов, репозитории GitHub, PDF, видео, Jupyter-ноутбуки, документы Word/EPUB/AsciiDoc, спецификации OpenAPI/Swagger, презентации PowerPoint, RSS/Atom-ленты, man-страницы, вики Confluence, страницы Notion, экспорты Slack/Discord и другое — в структурированные базы знаний для всех ИИ-целей:

Сценарий использования	Что вы получаете	Примеры
ИИ-навыки	Полный SKILL.md + справочные файлы	Claude Code, Gemini, GPT
RAG-конвейеры	Документы, разбитые на блоки с метаданными	LangChain, LlamaIndex, Haystack
Векторные базы данных	Предварительно отформатированные данные для загрузки	Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS
ИИ-помощники для кода	Файлы контекста, которые IDE-ИИ читает автоматически	Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev

Skill Seekers заменяет дни ручной предобработки следующими шагами:

Сбор — документация, репозитории GitHub, локальные кодовые базы, PDF, видео, Jupyter-ноутбуки, вики и более 17 типов источников
Анализ — глубокий AST-разбор, обнаружение паттернов, извлечение API
Структурирование — категоризированные справочные файлы с метаданными
Улучшение — генерация SKILL.md с помощью ИИ (Claude, Gemini или локально)
Экспорт — 16 платформоспецифичных форматов из одного актива

Зачем использовать Skill Seekers?

Для создателей ИИ-навыков (Claude, Gemini, OpenAI)

🎯 Навыки продакшен-уровня — файлы SKILL.md на 500+ строк с примерами кода, шаблонами и руководствами
🔄 Рабочие процессы улучшения — применяйте security-focus, architecture-comprehensive или пользовательские YAML-пресеты
🎮 Любая предметная область — игровые движки (Godot, Unity), фреймворки (React, Django), внутренние инструменты
🔧 Командная работа — объединяйте внутреннюю документацию + код в единый источник истины
📚 Качество — ИИ-улучшение с примерами, кратким справочником и навигацией

Для RAG-разработчиков и ИИ-инженеров

🤖 Данные, готовые к RAG — предварительно разбитые LangChain Documents, LlamaIndex TextNodes, Haystack Documents
🚀 На 99% быстрее — дни предобработки → 15–45 минут
📊 Умные метаданные — категории, источники, типы → более точный поиск
🔄 Множество источников — объединяйте документацию + GitHub + PDF в одном конвейере
🌐 Платформонезависимость — экспорт в любую векторную базу данных или фреймворк без повторного сканирования

Для пользователей ИИ-помощников для программирования

💻 Cursor / Windsurf / Cline — автоматическая генерация .cursorrules / .windsurfrules / .clinerules
🎯 Постоянный контекст — ИИ «знает» ваши фреймворки без повторных подсказок
📚 Всегда актуально — обновляйте контекст за минуты при изменении документации

Ключевые возможности

🌐 Сканирование документации

✅ Поддержка llms.txt — автоматическое обнаружение и использование LLM-ready файлов документации (в 10 раз быстрее)
✅ Универсальный сканер — работает с ЛЮБЫМ сайтом документации
✅ Умная категоризация — автоматическая организация контента по темам
✅ Определение языка кода — распознавание Python, JavaScript, C++, GDScript и других
✅ 24+ готовых пресетов — Godot, React, Vue, Django, FastAPI и другие

📄 Поддержка PDF

✅ Базовое извлечение PDF — извлечение текста, кода и изображений из PDF-файлов
✅ OCR для сканированных PDF — извлечение текста из сканированных документов
✅ PDF с паролем — обработка зашифрованных PDF
✅ Извлечение таблиц — извлечение сложных таблиц из PDF
✅ Параллельная обработка — в 3 раза быстрее для больших PDF
✅ Умное кэширование — на 50% быстрее при повторных запусках

🎬 Извлечение из видео

✅ YouTube и локальные видео — извлечение субтитров, кода и структурированных знаний из видео
✅ Анализ визуальных кадров — OCR-извлечение из редакторов кода, терминалов, слайдов и диаграмм
✅ Автоопределение GPU — автоматическая установка правильной сборки PyTorch (CUDA/ROCm/MPS/CPU)
✅ ИИ-улучшение — двухэтапное: очистка артефактов OCR + генерация отполированного SKILL.md
✅ Обрезка по времени — извлечение определённых фрагментов с --start-time и --end-time
✅ Поддержка плейлистов — пакетная обработка всех видео в плейлисте YouTube

🐙 Анализ репозиториев GitHub

✅ Глубокий анализ кода — AST-разбор для Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go
✅ Извлечение API — функции, классы, методы с параметрами и типами
✅ Метаданные репозитория — README, дерево файлов, распределение языков, звёзды/форки
✅ GitHub Issues и PR — получение открытых/закрытых issues с метками и вехами
✅ CHANGELOG и релизы — автоматическое извлечение истории версий
✅ Обнаружение конфликтов — сравнение документированных API с фактической реализацией кода
✅ MCP-интеграция — на естественном языке: «Просканируй GitHub-репозиторий facebook/react»

🔄 Унифицированное мультиисточниковое сканирование

✅ Объединение нескольких источников — смешивайте документацию + GitHub + PDF в одном навыке
✅ Обнаружение конфликтов — автоматическое нахождение расхождений между документацией и кодом
✅ Умное слияние — на основе правил или с помощью ИИ
✅ Прозрачная отчётность — сравнение бок о бок с предупреждениями ⚠️
✅ Анализ пробелов в документации — выявление устаревшей документации и недокументированных функций
✅ Единый источник истины — один навык показывает и намерение (документация), и реальность (код)
✅ Обратная совместимость — устаревшие одноисточниковые конфигурации продолжают работать

🤖 Поддержка нескольких LLM-платформ

✅ 12 LLM-платформ — Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, универсальный Markdown, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI
✅ Универсальное сканирование — одна и та же документация для всех платформ
✅ Платформоспецифичная упаковка — оптимизированные форматы для каждой LLM
✅ Экспорт одной командой — флаг --target для выбора платформы
✅ Опциональные зависимости — устанавливайте только то, что нужно
✅ 100% обратная совместимость — существующие рабочие процессы Claude без изменений

Платформа	Формат	Загрузка	Улучшение	API Key	Пользовательский эндпоинт
Claude AI	ZIP + YAML	✅ Авто	✅ Да	ANTHROPIC_API_KEY	ANTHROPIC_BASE_URL
Google Gemini	tar.gz	✅ Авто	✅ Да	GOOGLE_API_KEY	-
OpenAI ChatGPT	ZIP + Vector Store	✅ Авто	✅ Да	OPENAI_API_KEY	-
Универсальный Markdown	ZIP	❌ Вручную	❌ Нет	-	-

# Claude (по умолчанию — без изменений!)
skill-seekers package output/react/
skill-seekers upload react.zip

# Google Gemini
pip install skill-seekers[gemini]
skill-seekers package output/react/ --target gemini
skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini

# OpenAI ChatGPT
pip install skill-seekers[openai]
skill-seekers package output/react/ --target openai
skill-seekers upload react-openai.zip --target openai

# Универсальный Markdown (универсальный экспорт)
skill-seekers package output/react/ --target markdown

🔧 Переменные окружения для Claude-совместимых API (например, GLM-4.7)

Skill Seekers поддерживает любой Claude-совместимый API-эндпоинт:

# Вариант 1: Официальный Anthropic API (по умолчанию)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Вариант 2: GLM-4.7 Claude-совместимый API
export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1

# Все функции ИИ-улучшения будут использовать настроенный эндпоинт
skill-seekers enhance output/react/
skill-seekers analyze --directory . --enhance

Примечание: Установка ANTHROPIC_BASE_URL позволяет использовать любой Claude-совместимый API-эндпоинт, например GLM-4.7 или другие совместимые сервисы.

Установка:

# Установка с поддержкой Gemini
pip install skill-seekers[gemini]

# Установка с поддержкой OpenAI
pip install skill-seekers[openai]

# Установка всех LLM-платформ
pip install skill-seekers[all-llms]

🔗 Интеграции с RAG-фреймворками

✅ LangChain Documents — прямой экспорт в формат Document с page_content + метаданными
- Подходит для: QA-цепочек, ретриверов, векторных хранилищ, агентов
- Пример: LangChain RAG-конвейер
- Руководство: Интеграция с LangChain
✅ LlamaIndex TextNodes — экспорт в формат TextNode с уникальными ID + эмбеддингами
- Подходит для: движков запросов, движков диалогов, контекста хранилища
- Пример: LlamaIndex движок запросов
- Руководство: Интеграция с LlamaIndex
✅ Формат, готовый к Pinecone — оптимизирован для загрузки в векторную базу данных
- Подходит для: продакшен-поиска по векторам, семантического и гибридного поиска
- Пример: Загрузка в Pinecone
- Руководство: Интеграция с Pinecone

Быстрый экспорт:

# LangChain Documents (JSON)
skill-seekers package output/django --target langchain
# → output/django-langchain.json

# LlamaIndex TextNodes (JSON)
skill-seekers package output/django --target llama-index
# → output/django-llama-index.json

# Markdown (универсальный)
skill-seekers package output/django --target markdown
# → output/django-markdown/SKILL.md + references/

Полное руководство по RAG-конвейерам: Документация по RAG-конвейерам

🧠 Интеграции с ИИ-помощниками для программирования

Преобразуйте документацию любого фреймворка в экспертный контекст для 4+ ИИ-помощников:

✅ Cursor IDE — генерация .cursorrules для ИИ-подсказок при написании кода
- Подходит для: генерации кода с учётом фреймворка, единообразных паттернов
- Руководство: Интеграция с Cursor
- Пример: Cursor React навык
✅ Windsurf — настройка контекста ИИ-помощника Windsurf через .windsurfrules
- Подходит для: встроенной ИИ-помощи в IDE, потоковое программирование
- Руководство: Интеграция с Windsurf
- Пример: Windsurf FastAPI контекст
✅ Cline (VS Code) — системные промпты + MCP для VS Code-агента
- Подходит для: автономной генерации кода в VS Code
- Руководство: Интеграция с Cline
- Пример: Cline Django ассистент
✅ Continue.dev — контекстные серверы для IDE-независимого ИИ
- Подходит для: мультисредных окружений (VS Code, JetBrains, Vim), пользовательских LLM-провайдеров
- Руководство: Интеграция с Continue
- Пример: Continue универсальный контекст

Быстрый экспорт для ИИ-инструментов программирования:

# Для любого ИИ-помощника (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev)
skill-seekers scrape --config configs/django.json
skill-seekers package output/django --target claude

# Скопируйте в свой проект (пример для Cursor)
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules

# Или для Windsurf
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md

# Или для Cline
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules

Центр интеграций: Все интеграции с ИИ-системами

🌊 Трёхпоточная архитектура GitHub

✅ Трёхпоточный анализ — разделение GitHub-репозитория на потоки «Код», «Документация» и «Аналитика»
✅ Унифицированный анализатор кодовой базы — работает как с URL GitHub, так и с локальными путями
✅ C3.x как глубина анализа — выбор «basic» (1–2 мин) или «c3x» (20–60 мин)
✅ Расширенная генерация маршрутизатора — метаданные GitHub, быстрый старт из README, типичные проблемы
✅ Интеграция Issues — распространённые проблемы и решения из GitHub Issues
✅ Умные ключевые слова маршрутизации — метки GitHub с двойным весом для лучшего определения тем

Описание трёх потоков:

Поток 1: Код — глубокий C3.x-анализ (паттерны, примеры, руководства, конфигурации, архитектура)
Поток 2: Документация — документация репозитория (README, CONTRIBUTING, docs/*.md)
Поток 3: Аналитика — знания сообщества (Issues, метки, звёзды, форки)

from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer

# Анализ GitHub-репозитория со всеми тремя потоками
analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer()
result = analyzer.analyze(
    source="https://github.com/facebook/react",
    depth="c3x",  # или "basic" для быстрого анализа
    fetch_github_metadata=True
)

print(f"Паттерны проектирования: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
print(f"Звёзды: {result.github_insights['metadata']['stars']}")

Полная документация: Сводка по реализации трёхпоточной архитектуры

🔐 Умное управление лимитами запросов и конфигурация

✅ Система конфигурации с несколькими токенами — управление несколькими аккаунтами GitHub (личный, рабочий, open source)
- Безопасное хранение конфигурации в ~/.config/skill-seekers/config.json (права 600)
- Стратегии лимита запросов для каждого профиля: prompt, wait, switch, fail
- Умная цепочка резервирования: аргумент CLI → переменная окружения → файл конфигурации → запрос
✅ Интерактивный мастер настройки — красивый терминальный интерфейс для простой настройки
✅ Умный обработчик лимитов запросов — больше никаких бесконечных ожиданий!
- Обратный отсчёт в реальном времени, автоматическое переключение профилей
- Четыре стратегии: prompt (спросить), wait (обратный отсчёт), switch (переключить), fail (прервать)
✅ Возобновление — продолжение прерванных задач
✅ Поддержка CI/CD — флаг --non-interactive для автоматизации

Быстрая настройка:

# Однократная настройка (5 минут)
skill-seekers config --github

# Использование определённого профиля для приватных репозиториев
skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work

# Режим CI/CD (быстрый отказ, без запросов)
skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive

🎯 Bootstrap-навык — самохостинг

Генерация skill-seekers как навыка для Claude Code:

./scripts/bootstrap_skill.sh
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/

🔐 Приватные репозитории конфигураций

✅ Git-источники конфигураций — получение конфигураций из приватных/командных Git-репозиториев
✅ Управление несколькими источниками — регистрация неограниченного количества репозиториев GitHub, GitLab, Bitbucket
✅ Командная работа — обмен пользовательскими конфигурациями в командах из 3–5 человек
✅ Корпоративная поддержка — масштабирование до 500+ разработчиков
✅ Безопасная аутентификация — токены через переменные окружения (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN)

🤖 Анализ кодовой базы (C3.x)

C3.4: Извлечение паттернов конфигурации с ИИ-улучшением

✅ 9 форматов конфигурации — JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose
✅ 7 типов паттернов — база данных, API, логирование, кэш, почта, аутентификация, сервер
✅ ИИ-улучшение — опциональный двухрежимный ИИ-анализ (API + LOCAL)
✅ Анализ безопасности — обнаружение жёстко закодированных секретов и открытых учётных данных

C3.3: ИИ-улучшенные пошаговые руководства

✅ Полное ИИ-улучшение — преобразование базовых руководств в профессиональные учебники
✅ 5 автоматических улучшений — описание шагов, устранение неполадок, предварительные требования, следующие шаги, сценарии использования
✅ Двухрежимная поддержка — API-режим (Claude API) или LOCAL-режим (Claude Code CLI)
✅ Нулевые затраты в LOCAL-режиме — БЕСПЛАТНОЕ улучшение с вашим планом Claude Code Max

Использование:

# Быстрый анализ (1–2 мин, только базовые функции)
skill-seekers analyze --directory tests/ --quick

# Комплексный анализ (с ИИ, 20–60 мин)
skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive

# С ИИ-улучшением
skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance

Полная документация: docs/HOW_TO_GUIDES.md

🔄 Пресеты рабочих процессов улучшения

Многоразовые YAML-определённые конвейеры улучшения, управляющие тем, как ИИ преобразует необработанную документацию в отшлифованный навык.

✅ 5 встроенных пресетов — default, minimal, security-focus, architecture-comprehensive, api-documentation
✅ Пользовательские пресеты — добавляйте собственные рабочие процессы в ~/.config/skill-seekers/workflows/
✅ Цепочки рабочих процессов — объединяйте два или более рабочих процесса в одной команде
✅ Полное управление через CLI — просмотр, копирование, добавление, удаление и валидация рабочих процессов

# Применение одного рабочего процесса
skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus

# Цепочка нескольких рабочих процессов (применяются по порядку)
skill-seekers create ./my-project \
  --enhance-workflow security-focus \
  --enhance-workflow minimal

# Управление пресетами
skill-seekers workflows list                          # Список всех (встроенные + пользовательские)
skill-seekers workflows show security-focus           # Показать содержимое YAML
skill-seekers workflows copy security-focus           # Скопировать в пользовательскую директорию для редактирования
skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml        # Установить пользовательский пресет
skill-seekers workflows remove my-workflow            # Удалить пользовательский пресет
skill-seekers workflows validate security-focus       # Проверить структуру пресета

# Копирование нескольких сразу
skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation

# Добавление нескольких файлов сразу
skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml

# Удаление нескольких сразу
skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b

Формат YAML-пресета:

name: security-focus
description: "Обзор безопасности: уязвимости, аутентификация, обработка данных"
version: "1.0"
stages:
  - name: vulnerabilities
    type: custom
    prompt: "Проверить на OWASP Top 10 и распространённые уязвимости..."
  - name: auth-review
    type: custom
    prompt: "Исследовать паттерны аутентификации и авторизации..."
    uses_history: true

⚡ Производительность и масштаб

✅ Асинхронный режим — сканирование в 2–3 раза быстрее с async/await (флаг --async)
✅ Поддержка большой документации — обработка документов на 10K–40K+ страниц с умным разделением
✅ Маршрутизатор/Hub-навыки — интеллектуальная маршрутизация к специализированным поднавыкам
✅ Параллельное сканирование — одновременная обработка нескольких навыков
✅ Контрольные точки/Возобновление — прогресс никогда не теряется при длительном сканировании
✅ Система кэширования — сканируйте один раз, пересобирайте мгновенно

✅ Контроль качества

✅ Полное покрытие тестами — 2 540+ тестов с обширным покрытием

📦 Установка

# Базовая установка (сканирование документации, анализ GitHub, PDF, упаковка)
pip install skill-seekers

# С поддержкой всех LLM-платформ
pip install skill-seekers[all-llms]

# С MCP-сервером
pip install skill-seekers[mcp]

# Всё включено
pip install skill-seekers[all]

Нужна помощь с выбором? Запустите мастер настройки:

skill-seekers-setup

Варианты установки

Команда установки	Функциональность
`pip install skill-seekers`	Сканирование, анализ GitHub, PDF, все платформы
`pip install skill-seekers[gemini]`	+ Поддержка Google Gemini
`pip install skill-seekers[openai]`	+ Поддержка OpenAI ChatGPT
`pip install skill-seekers[all-llms]`	+ Все LLM-платформы
`pip install skill-seekers[mcp]`	+ MCP-сервер
`pip install skill-seekers[video]`	+ Извлечение субтитров и метаданных YouTube/Vimeo
`pip install skill-seekers[video-full]`	+ Транскрипция Whisper и извлечение визуальных кадров
`pip install skill-seekers[jupyter]`	+ Поддержка Jupyter-ноутбуков
`pip install skill-seekers[pptx]`	+ Поддержка PowerPoint
`pip install skill-seekers[confluence]`	+ Поддержка вики Confluence
`pip install skill-seekers[notion]`	+ Поддержка страниц Notion
`pip install skill-seekers[rss]`	+ Поддержка RSS/Atom-лент
`pip install skill-seekers[chat]`	+ Поддержка экспорта чатов Slack/Discord
`pip install skill-seekers[asciidoc]`	+ Поддержка документов AsciiDoc
`pip install skill-seekers[all]`	Всё включено

Визуальные зависимости для видео (с поддержкой GPU): После установки skill-seekers[video-full] запустите skill-seekers video --setup для автоопределения вашего GPU и установки правильной сборки PyTorch

easyocr. Это рекомендуемый способ установки зависимостей для визуального извлечения.

🚀 Рабочий процесс установки одной командой

Самый быстрый способ от конфигурации до загруженного навыка — полная автоматизация:

# Установка навыка React из официальных конфигураций (автозагрузка в Claude)
skill-seekers install --config react

# Установка из локального файла конфигурации
skill-seekers install --config configs/custom.json

# Установка без загрузки (только упаковка)
skill-seekers install --config django --no-upload

# Предпросмотр рабочего процесса без выполнения
skill-seekers install --config react --dry-run

Выполняемые фазы:

📥 ФАЗА 1: Получение конфигурации (если указано имя конфигурации)
📖 ФАЗА 2: Сканирование документации
✨ ФАЗА 3: ИИ-улучшение
📦 ФАЗА 4: Упаковка навыка
☁️  ФАЗА 5: Загрузка в Claude (опционально, требуется API Key)

📊 Матрица функций

Skill Seekers поддерживает 12 LLM-платформ, 17 типов источников и полный паритет функций по всем целевым платформам.

Платформы: Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, универсальный Markdown, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI Типы источников: Документация сайтов, репозитории GitHub, PDF, Word (.docx), EPUB, видео, локальные кодовые базы, Jupyter-ноутбуки, локальный HTML, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), RSS/Atom-ленты, man-страницы, вики Confluence, страницы Notion, экспорты чатов Slack/Discord

Подробности см. в Полной матрице функций.

Быстрое сравнение платформ

Функция	Claude	Gemini	OpenAI	Markdown
Формат	ZIP + YAML	tar.gz	ZIP + Vector	ZIP
Загрузка	✅ API	✅ API	✅ API	❌ Вручную
Улучшение	✅ Sonnet 4	✅ 2.0 Flash	✅ GPT-4o	❌ Нет
Все режимы навыков	✅	✅	✅	✅

Примеры использования

Сканирование документации

# Сканирование документации сайта
skill-seekers scrape --config configs/react.json

# Быстрое сканирование без конфигурации
skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react

# Асинхронный режим (в 3 раза быстрее)
skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8

Извлечение из PDF

# Базовое извлечение из PDF
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill

# Расширенные функции
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \
    --extract-tables \        # Извлечение таблиц
    --parallel \              # Быстрая параллельная обработка
    --workers 8               # Использование 8 ядер CPU

# Сканированные PDF (требуется: pip install pytesseract Pillow)
skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr

Извлечение из видео

# Установка поддержки видео
pip install skill-seekers[video]        # Субтитры + метаданные
pip install skill-seekers[video-full]   # + Whisper транскрипция + извлечение визуальных кадров

# Автоопределение GPU и установка визуальных зависимостей (PyTorch + easyocr)
skill-seekers video --setup

# Извлечение из видео YouTube
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial

# Извлечение из плейлиста YouTube
skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist

# Извлечение из локального видеофайла
skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording

# Извлечение с анализом визуальных кадров (требуются зависимости video-full)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual

# С ИИ-улучшением (очистка OCR + генерация отполированного SKILL.md)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2

# Обрезка определённого фрагмента видео (поддерживаются секунды, MM:SS, HH:MM:SS)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00

# Использование Vision API для OCR-кадров с низкой достоверностью (требуется ANTHROPIC_API_KEY)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr

# Пересборка навыка из ранее извлечённых данных (пропуск загрузки)
skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial

Полное руководство: см. docs/VIDEO_GUIDE.md для полной справки по CLI, деталей визуального конвейера, опций ИИ-улучшения и устранения неполадок.

Анализ репозиториев GitHub

# Базовое сканирование репозитория
skill-seekers github --repo facebook/react

# С аутентификацией (более высокие лимиты запросов)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
skill-seekers github --repo facebook/react

# Настройка содержимого
skill-seekers github --repo django/django \
    --include-issues \        # Извлечение GitHub Issues
    --max-issues 100 \        # Ограничение количества issues
    --include-changelog       # Извлечение CHANGELOG.md

Унифицированное мультиисточниковое сканирование

Объединение документации + GitHub + PDF в один навык с обнаружением конфликтов:

# Использование готовых унифицированных конфигураций
skill-seekers unified --config configs/react_unified.json

# Или создание унифицированной конфигурации
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

Обнаружение конфликтов автоматически находит:

🔴 Отсутствует в коде (высокий приоритет): задокументировано, но не реализовано
🟡 Отсутствует в документации (средний приоритет): реализовано, но не задокументировано
⚠️ Несовпадение сигнатур: различные параметры/типы
ℹ️ Несовпадение описаний: различные пояснения

Полное руководство: см. docs/UNIFIED_SCRAPING.md.

Приватные репозитории конфигураций

Обмен пользовательскими конфигурациями в команде через приватные Git-репозитории:

# Использование MCP-инструментов для регистрации приватного командного репозитория
add_config_source(
    name="team",
    git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git",
    token_env="GITHUB_TOKEN"
)

# Получение конфигурации из командного репозитория
fetch_config(source="team", config_name="internal-api")

Поддерживаемые платформы:

GitHub (GITHUB_TOKEN), GitLab (GITLAB_TOKEN), Gitea (GITEA_TOKEN), Bitbucket (BITBUCKET_TOKEN)

Полное руководство: см. docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md.

Как это работает

graph LR
    A[Документация сайта] --> B[Skill Seekers]
    B --> C[Сканер]
    B --> D[ИИ-улучшение]
    B --> E[Упаковщик]
    C --> F[Организованные справочные файлы]
    D --> F
    F --> E
    E --> G[Claude навык .zip]
    G --> H[Загрузка в Claude AI]

Обнаружение llms.txt — проверка наличия llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt
Сканирование: извлечение всех страниц из документации
Категоризация: организация контента по темам (API, руководства, учебники и т.д.)
Улучшение: ИИ анализирует документацию и создаёт всеобъемлющий SKILL.md с примерами
Упаковка: объединение всего в готовый для Claude .zip-файл

📋 Предварительные требования

Перед началом убедитесь, что у вас есть:

Python 3.10 или выше — Скачать | Проверить: python3 --version
Git — Скачать | Проверить: git --version
15–30 минут для первоначальной настройки

Впервые? → Начните здесь: Безотказное руководство быстрого старта 🎯

📤 Загрузка навыков в Claude

После упаковки навыка его необходимо загрузить в Claude:

Вариант 1: Автоматическая загрузка (через API)

# Установка API Key (однократно)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Упаковка и автоматическая загрузка
skill-seekers package output/react/ --upload

# ИЛИ загрузка существующего .zip
skill-seekers upload output/react.zip

Вариант 2: Ручная загрузка (без API Key)

# Упаковка навыка
skill-seekers package output/react/
# → Создаёт output/react.zip

# Затем загрузите вручную:
# - Перейдите на https://claude.ai/skills
# - Нажмите «Upload Skill»
# - Выберите output/react.zip

Вариант 3: MCP (Claude Code)

В Claude Code просто попросите:
"Упакуй и загрузи навык React"

🤖 Установка в ИИ-агенты

Skill Seekers может автоматически устанавливать навыки в 18 ИИ-агентов для программирования.

# Установка в конкретный агент
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor

# Установка во все агенты сразу
skill-seekers install-agent output/react/ --agent all

# Предпросмотр без установки
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run

Поддерживаемые агенты

Агент	Путь	Тип
Claude Code	`~/.claude/skills/`	Глобальный
Cursor	`.cursor/skills/`	Проектный
VS Code / Copilot	`.github/skills/`	Проектный
Amp	`~/.amp/skills/`	Глобальный
Goose	`~/.config/goose/skills/`	Глобальный
OpenCode	`~/.opencode/skills/`	Глобальный
Windsurf	`~/.windsurf/skills/`	Глобальный
Roo Code	`.roo/skills/`	Проектный
Cline	`.cline/skills/`	Проектный
Aider	`~/.aider/skills/`	Глобальный
Bolt	`.bolt/skills/`	Проектный
Kilo Code	`.kilo/skills/`	Проектный
Continue	`~/.continue/skills/`	Глобальный
Kimi Code	`~/.kimi/skills/`	Глобальный

🔌 MCP-интеграция (26 инструментов)

Skill Seekers поставляется с MCP-сервером для использования из Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline или IntelliJ IDEA.

# Режим stdio (Claude Code, VS Code + Cline)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp

# Режим HTTP (Cursor, Windsurf, IntelliJ)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765

# Автоматическая настройка всех агентов за раз
./setup_mcp.sh

Все 26 инструментов:

Основные (9): list_configs, generate_config, validate_config, estimate_pages, scrape_docs, package_skill, upload_skill, enhance_skill, install_skill
Расширенные (10): scrape_github, scrape_pdf, unified_scrape, merge_sources, detect_conflicts, add_config_source, fetch_config, list_config_sources, remove_config_source, split_config
Векторные БД (4): export_to_chroma, export_to_weaviate, export_to_faiss, export_to_qdrant
Облачные (3): cloud_upload, cloud_download, cloud_list

Полное руководство: docs/MCP_SETUP.md

⚙️ Конфигурация

Доступные пресеты (24+)

# Список всех пресетов
skill-seekers list-configs

Категория	Пресеты
Веб-фреймворки	`react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs`
Python	`django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest`
Разработка игр	`godot`, `pygame`, `unity`
Инструменты и DevOps	`docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible`
Унифицированные (документация + GitHub)	`react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified` и другие

Создание собственной конфигурации

# Вариант 1: Интерактивный
skill-seekers scrape --interactive

# Вариант 2: Копирование и редактирование пресета
cp configs/react.json configs/myframework.json
nano configs/myframework.json
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json

Структура файла конфигурации

{
  "name": "myframework",
  "description": "Когда использовать этот навык",
  "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
}

Где хранить конфигурации

Инструмент выполняет поиск в следующем порядке:

Точный путь, как указан
./configs/ (текущая директория)
~/.config/skill-seekers/configs/ (пользовательская директория конфигурации)
SkillSeekersWeb.com API (готовые конфигурации)

📊 Что создаётся

output/
├── godot_data/              # Полученные необработанные данные
│   ├── pages/              # JSON-файлы (по одному на страницу)
│   └── summary.json        # Обзор
│
└── godot/                   # Навык
    ├── SKILL.md            # Улучшенный с реальными примерами
    ├── references/         # Категоризированная документация
    │   ├── index.md
    │   ├── getting_started.md
    │   ├── scripting.md
    │   └── ...
    ├── scripts/            # Пусто (добавьте свои скрипты)
    └── assets/             # Пусто (добавьте свои ресурсы)

🐛 Устранение неполадок

Контент не извлечён?

Проверьте селектор main_content
Попробуйте: article, main, div[role="main"]

Данные есть, но не используются?

# Принудительное повторное сканирование
rm -rf output/myframework_data/
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json

Категоризация не устраивает?

Отредактируйте раздел categories в конфигурации, используя более подходящие ключевые слова.

Хотите обновить документацию?

# Удалите старые данные и просканируйте заново
rm -rf output/godot_data/
skill-seekers scrape --config configs/godot.json

Улучшение не работает?

# Проверьте, установлен ли API Key
echo $ANTHROPIC_API_KEY

# Попробуйте LOCAL-режим (использует Claude Code Max, API Key не нужен)
skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL

# Мониторинг статуса фонового улучшения
skill-seekers enhance-status output/react/ --watch

Проблемы с лимитами GitHub?

# Установите GitHub Token (5000 запросов/час вместо 60/час анонимно)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here

# Или настройте несколько профилей
skill-seekers config --github

📈 Производительность

Задача	Время	Примечания
Сканирование (синхр.)	15–45 мин	Только первый раз, на основе потоков
Сканирование (асинхр.)	5–15 мин	В 2–3 раза быстрее с флагом `--async`
Сборка	1–3 мин	Быстрая пересборка из кэша
Пересборка	<1 мин	С `--skip-scrape`
Улучшение (LOCAL)	30–60 сек	Использует Claude Code Max
Улучшение (API)	20–40 сек	Требуется API Key
Видео (субтитры)	1–3 мин	YouTube/локальное, только субтитры
Видео (визуальное)	5–15 мин	+ OCR-извлечение кадров
Упаковка	5–10 сек	Создание итогового .zip

📚 Документация

Начало работы

BULLETPROOF_QUICKSTART.md — 🎯 НАЧНИТЕ ЗДЕСЬ, если вы новичок!
QUICKSTART.md — Быстрый старт для опытных пользователей
TROUBLESHOOTING.md — Распространённые проблемы и решения
docs/QUICK_REFERENCE.md — Краткая справка на одну страницу

Руководства

docs/LARGE_DOCUMENTATION.md — Работа с документами на 10K–40K+ страниц
ASYNC_SUPPORT.md — Руководство по асинхронному режиму (в 2–3 раза быстрее)
docs/ENHANCEMENT_MODES.md — Руководство по режимам ИИ-улучшения
docs/MCP_SETUP.md — Настройка MCP-интеграции
docs/UNIFIED_SCRAPING.md — Мультиисточниковое сканирование
docs/VIDEO_GUIDE.md — Полное руководство по извлечению из видео

Руководства по интеграции

docs/integrations/LANGCHAIN.md — LangChain RAG
docs/integrations/CURSOR.md — Cursor IDE
docs/integrations/WINDSURF.md — Windsurf IDE
docs/integrations/CLINE.md — Cline (VS Code)
docs/integrations/RAG_PIPELINES.md — Все RAG-конвейеры

📝 Лицензия

Лицензия MIT — подробности в файле LICENSE

Удачного создания навыков! 🚀

62 KiB Raw Blame History Unescape Escape