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fokkyp/claude-skills

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fokkyp/claude-skills は https://github.com/fokkyp/claude-skills. からインポートされた Agent スキルの候補です

概要

fokkyp/claude-skills は https://github.com/fokkyp/claude-skills. からインポートされた Agent スキルの候補です

概要(AI 翻訳)

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安装

先安服のクロード コード:

最近のコメント

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含まれているスキル

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使用例:

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使用上の注意:

  • 建築条件書の高度度 [1M]] 以上、例えば Claude Opus 4.6 [1M]
  • 在 [GPT-5.4 xhigh] 中 中 中 通常 25% 文 中 中 中 中 中 中 中 25% 中 中 中 中 中 中 中 中 中 [[T6] 中 中 中 中 中 中 中 中 竞 完 完 完 小 小 小 小 小 小 小 小 小 小 小 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 小 小 小 小 小 小 小 小 小 小 小 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 减 时 时 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 行 行 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减 减

使用例:

使用方法

  1. 目 目 目 目
  2. [SKILL.md],未定の触覚条件, 工作流和音塗り. 3。 Claude中直接使用 自然言 描任, または [/skill-name]]] 直接使用.

图 含 含 含 含 程 程 程 [ 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程 程

例:

リポジトリ構造

条約

  • 技能実習生募集 [T10] [T11]

友の種: linux.do

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README

Claude Skills

一个用于存放可复用 Claude Skills 的仓库。每个 skill 都是独立目录,入口文件为 SKILL.md,可按场景直接复用或继续扩展。

安装

先安装 Claude Code:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

然后选择以下任一方式安装本仓库中的 skills。

方式一:安装到个人技能目录

安装后可在所有项目中使用:

git clone https://github.com/Fokkyp/claude-skills.git
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R claude-skills/prd-generator ~/.claude/skills/
cp -R claude-skills/competitive-analysis ~/.claude/skills/

方式二:安装到项目目录

仅在当前项目生效:

git clone https://github.com/Fokkyp/claude-skills.git
mkdir -p .claude/skills
cp -R claude-skills/prd-generator .claude/skills/
cp -R claude-skills/competitive-analysis .claude/skills/

Included Skills

prd-generator

适用于产品需求文档(PRD)编写与迭代。

功能:

  • 通过问答逐步收集产品背景、目标用户、功能需求和非功能需求
  • 生成 PRD 大纲、完整 PRD 文档和 Mermaid 流程图
  • 支持竞品研究、模块 review 和内容优化

使用示例:

帮我创建一份PRD,产品是一个 AI 会议纪要助手
帮我完善用户痛点这个模块,目标用户是产品经理
基于收集的信息,生成完整的 PRD 文档

competitive-analysis

适用于竞品分析、竞品调研和多产品对比。

功能:

  • 支持单品拆解与多品对比两种模式
  • 先确认分析范围,再进行信息收集与报告撰写
  • 支持快速分析和深度分析,并结合常见分析框架输出结构化报告

使用注意事项:

  • 建议使用上下文长度 1M 以上的模型,例如 Claude Opus 4.6 [1M]
  • 在 GPT-5.4 xhigh 的测试中,任务结束时通常只剩约 25% 上下文
  • 如果是复杂分析、竞品较多或资料较长,较小上下文模型可能无法完整跑完流程
  • 遇到上下文不足时,建议缩小分析范围、减少竞品数量,或拆成多轮执行

使用示例:

帮我分析一下 Notion AI
对比 Cursor、GitHub Copilot 和 Windsurf,做一份竞品分析
分析我们和竞品的差距,重点看 AI 功能和商业模式

How to Use

  1. 选择对应的 skill 目录。
  2. 阅读其中的 SKILL.md,了解触发条件、工作流和输出要求。
  3. 在 Claude 中直接用自然语言描述任务,或使用 /skill-name 直接调用。

如果某个 skill 包含额外资料,例如 references/,这些文件用于补充分析框架、图表规范或采集流程。

例如:

/prd-generator
/competitive-analysis

Repository Structure

.
├── README.md
├── AGENTS.md
├── prd-generator/
│   └── SKILL.md
└── competitive-analysis/
    ├── SKILL.md
    └── references/

Conventions

  • 每个 skill 使用单独目录
  • 目录名使用 kebab-case
  • 入口文件统一为 SKILL.md

友链:linux.do

GitHub で README 全文を見る

推奨ツール

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インストール

npx skillfish add fokkyp/claude-skills
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