CS Skills

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一句话说目标，让 Codex 自动选择工作流，把事情推进到可验证的结果。

CS Skills 是陈硕在真实项目中沉淀的一组 Codex AI Agent 工作流。

它不是 Prompt 收藏夹，也不是一堆互相抢触发的 skill，而是一套精简的任务系统：

用户目标 → $cs-run → 对应 skill → 验证结果

当前包含 11 个 active skill，覆盖产品设计、工程开发、内容创作、文章配图、深度调研、短视频策划/制作和交付收尾。

适合谁

• 用 Codex 做真实产品和 SaaS 的独立开发者。
• 想把个人工作方法沉淀成可复用 AI 工作流的人。
• 需要同时处理产品、代码、内容、调研和交付的 AI 创业者。
• 不想每次都先研究“应该调用哪个 Prompt / skill”的用户。

30 秒开始

1. 安装主入口

帮我安装这个 skill：https://github.com/ChenShuo2004/cs-skills/tree/main/cs-run

$cs-run 是任务入口。它负责理解目标、整理输入和输出、识别约束、选择下游 skill，并在你要求执行时继续推进。

注意：cs-run 负责路由，不会自动下载尚未安装的下游 skill。建议把你常用的下游 skill 一起安装。

跨 Agent 使用与归属

这是陈硕维护的 CS Skills。每个 skill 的核心入口都是标准 SKILL.md，因此只要其他 Agent 支持读取 SKILL.md，就可以直接复用同一套触发条件、输入输出、边界和验证规则；Codex 额外读取 agents/openai.yaml 来显示名称、功能描述和默认 Prompt。

为了避免与其他 skill 混淆，Codex 主入口显示为 cs-skills，下游 skill 保留具体功能名，右侧功能描述统一标注“陈硕的……”。每个 SKILL.md 的元数据也包含作者、源码地址和兼容性说明。推荐把整个仓库作为一个 skill 集合安装，而不是只安装 $cs-run。

2. 直接说结果

$cs-run 我想把这个想法做成一个可以上线的产品，帮我拆解并开始执行。

3. 有很多内容想法时，先收敛成一条值得拍的视频

$cs-chatcut 我有一批关于 AI 创业的内容想法。请先合并重复项，按受众相关性、观点张力、事实支撑和制作可行性排序，推荐最值得先拍的一条；我确认后再写口播稿和制作蓝图。

它不会直接开剪。它先帮你从想法里挑出一个有明确对象和证据的内容切口，确认口播稿后才生成素材、Motion Graphics、声音和逐镜头表。

4. 也可以直接调用具体能力

$cs-writer 把这份项目记录写成一篇有观点、有细节的文章。
$cs-search-skill 调研这个产品和主要竞品，给我一份有来源的决策简报。
$cs-frontend-design 设计并实现这个页面，最后做浏览器验证。
$cs-clean-code 检查这次实现，整理代码、文档和测试。
$cs-ending-time 这个功能已经完成，帮我验证、提交、推送和部署。

它解决什么问题

Active Skills

主入口

产品与工程

内容、调研、视觉与视频

小黄 IP 与正文配图 Skill

$cs-xiaohuang-skill 是小黄 / 有温度品牌角色的唯一入口：既能稳定生成、编辑和延展 2D/3D、联名与风格迁移资产，也能把中文内容中的认知锚点画成小黄参与行动、带中文手写标注的白底手绘正文配图。

查看完整介绍、示例和调用方式 →

真实使用场景

从想法到产品

$cs-run 我想做一个帮助独立开发者管理 AI 工作流的 SaaS。

先由 $cs-run 整理目标，再根据任务进入 $cs-frontend-design、$cs-clean-code、$cs-ralph-runner 或 $cs-ending-time。

从项目记录到文章

$cs-writer 把这次产品开发过程写成一篇适合公众号发布的文章。

它会提炼真实场景、选择文章角度、补齐结构，并避免编造经历、数据和结果。

从文章到正文配图

$cs-xiaohuang-skill 先不要生图。请分析这篇文章最值得配图的 4 个位置，输出 shot list：每张图的核心意思、小黄动作、构图和中文标注词。

它把文章中的判断、关系和转折画成白底轻手绘正文配图。每张图只讲一个核心意思，适合公众号、博客、Notion 和方法论文档。

从很多想法到一条可拍视频

$cs-chatcut 我记录了 12 个关于独立开发和 AI 工作流的想法。请先筛选最适合抖音的 3 个，说明选择理由；我确认一个后，再完成 60 秒口播稿和 ChatCut 制作蓝图。

它先让内容方向变得可判断：观众是谁、为什么会停留、靠什么事实支撑、要用什么素材讲清。主题确认后才进入脚本与制作筹备，避免一开始就把多个观点塞进一条视频。

从竞品到决策

$cs-search-skill 调研这个方向的主要竞品，给出带来源的进入建议。

它会建立研究地图、搜索当前来源、对比竞品，并区分事实、推断、风险和行动建议。

从产品图到电商视频

$cs-auto-videl 我有一个对标视频和产品图，帮我生成九宫格分镜和 Google Flow 提示词。

它适合电商短视频创意和生成包，不等同于通用时间线剪辑或 MP4 渲染。

设计原则

每个 skill 都应该清楚回答：

1. 目标是什么？
2. 输入是什么？
3. 输出是什么？
4. 核心流程是什么？
5. 边界在哪里？
6. 怎么验证完成？

新增 skill 前先确认它解决的是稳定目标，而不是一次性 Prompt；如果可以并入已有 skill，就不新增入口。

当前边界

以下方向已经从 active library 中移除：

• 自动剪辑、时间线编排和通用 MP4 渲染。
• 理想车主信息图生产。
• Open Design 设计产物。

退休目录保存在工作区外的归档中，不参与 skill 发现。

仓库结构

cs-skills/
├── README.md
├── LICENSE
├── assets/
├── docs/
├── cs-run/
├── cs-writer/
├── cs-search-skill/
├── cs-auto-videl/
├── cs-chatcut/
├── cs-xiaohuang-skill/
├── cs-frontend-design/
├── cs-clean-code/
├── cs-ralph-runner/
├── cs-checkpoint-version/
└── cs-ending-time/

每个 skill 尽量保持自包含：

• SKILL.md：触发说明和核心工作流。
• agents/openai.yaml：UI 展示文案和默认 Prompt。
• references/：需要时再读取的详细规则。
• scripts/：可重复执行的确定性脚本。
• tests/：关键脚本或契约的回归测试。

License

MIT