sanhuang520-ship-it/awesome-chinese-ai-tools

装一个，30 秒看到效果

npx skills add https://github.com/sanhuang520-ship-it/awesome-chinese-ai-tools --skill chinese-typography -g

重启客户端，然后不要提 Skill 的名字，直接把下面这段话丢给 AI：

请检查下面这段网页 CSS 的中文排版问题，只做审查，不修改文件。明确列出问题、理由和建议值： body { font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 1.35; text-align: justify; word-break: break-all; }

它应该指出行高偏小、justify 不适合中文、break-all 会截断英文单词，并给出建议值。 如果它没有自动用上这个 Skill，那也是个有用的结果——按表单提交，成功和失败都收。

换一个场景试

只装一个当前需要的 Skill，重启客户端，然后直接说一条自然任务。不要在任务里写 Skill 名称，这样才能观察客户端是否会自动选择它。

这些任务在记录的 Codex 版本中发生过自动触发；它们不是“必定触发”的保证。若结果不同，请保留客户端版本和任务原文，按兼容性实测表单提交成功或失败结果。

想先看有哪些：npx skills add https://github.com/sanhuang520-ship-it/awesome-chinese-ai-tools --list

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和别的 awesome 列表有什么不一样 ① 13 个 Skill 是我们自己写的，不是搬运 ② 不是只验证“能安装”：13/13 在 Codex 中自动触发，失败过程也公开 ③ 212 个 Skill 条目来自 164 个仓库，来源仓库定期复检一次还在不在（最近 2026-10-26），不转述无法复核的 AI 新闻

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✍️ 本站原创 Skill（13 个）

这是这个仓库和其他 awesome 列表的区别：下面这些是我们自己写的，不是搬运的。

→ 按使用场景比较 13 个 Skill、实测状态和安全边界

→ 复制 7 条有逐字原文的首次测试任务（另外 6 条只有摘要，不反向补写）

→ 查看前瞻复测与修复闭环（6 条任务和门槛先公开；初次 4 条通过、2 条失败，针对性修复后两条用原任务均通过 4/4；旧失败不覆盖）

→ Agent Skill 测试失败后怎么修（不改题、不降门槛、不覆盖旧失败；含两条 3/4 → 4/4 的完整证据链）

→ 我们也测别人的 Skill（只用对方自己声明的契约当标准；不打分、不排名）

→ 在一页选择全部 13 个首次试用任务（单项安装、复制任务、历史证据或前瞻成功门槛）

📋 看它们实际输出什么 → EXAMPLES.md

统一的设计原则：写清楚「不做什么」

写这些 skill 时最大的领悟是——真正决定一个 skill 好不好用的，往往是它的边界。

记账不做税务筹划 · 辅导作业不生成给孩子直接抄写的成品 · 学习教练不替你完成输出 · 国潮视觉不伪造文物

一个只写"能做什么"的 skill，用起来会发现它在你没问的地方也给意见， 在它不该确定的地方也很确定。

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这是什么

Skills 是给 AI 助手加的「专业技能包」。

技术上就是一个文件夹 + 一份 SKILL.md 说明书，告诉 AI：什么时候该用、按什么步骤做。 支持 Skills 的客户端可以按任务自动激活；是否触发取决于客户端、版本、安装位置和任务措辞，需分别实测。

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⚠️ 一个实测发现：很多教程写的安装路径是错的

7 万星的 awesome-claude-skills 教你装到 ~/.config/claude-code/skills/。 我照做，装完没生效——那个目录在我这台 macOS 上根本不存在。

用 Vercel Labs 的 skills CLI 实测（1.5.23，2026-08-19 复测）：

# 默认是「项目级」——装进你当前所在的那个目录，不是家目录
$ cd /tmp && npx skills add  --skill 
✓ ./.agents/skills/          # 落在 /tmp/.agents/skills/

# 要装成全局（用户级），必须加 -g
$ npx skills add  --skill  -g
✓ ~/.agents/skills/

$ ls -l ~/.claude/skills/
lrwxr-xr-x   -> ../../.agents/skills/   # 同级目录下的符号链接

CLI 帮助原文：-g, --global Install skill globally (user-level) instead of project-level。 安装器会在同级的 .claude/skills/ 建符号链接，所以两个路径能看到同一份文件。 这只证明安装结果；本轮没有运行 Claude Code，不能据此声称自动触发。

⚠️ 2026-08-19 更正：这一节此前写的是「npx skills add 把文件装到 ~/.agents/skills/」， 不准确。默认行为是装进当前工作目录；当初那次实测是在家目录下跑的， 于是把「当时的当前目录恰好是家目录」当成了「工具装到家目录」。 本次交叉验证：在 /tmp 下跑落在 /tmp/.agents/skills/； 在一个 git 仓库的子目录下跑落在该子目录，不会向上找项目根；加 -g 才走家目录。

这和本节批评 7 万星仓库的，其实是同一类错误——把测试环境的偶然当成工具的行为。 记下来是因为它比结论本身更值得记：可验证的东西要换环境验，不是跑一次就下定论。

三条经验：高星不等于正确；工具会变，写死的结论要定期复测； 同一个命令换个目录跑结果就不同的时候，说明你测的是环境不是工具。

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怎么装

→ 不知道先试哪个？查看 13 个单项安装命令与可复制首次任务：7 条来自历史逐字原文；6 条是运行前公开的前瞻任务，6 条均已执行，两类证据不会混写。

→ 已有明确目标？按中文表达、国风视觉、学习家庭、办公经营选择 4 组开箱组合：每个 Skill 名称直达方法、案例与边界页；组合是编辑入口，不代表会同时触发或已经跨客户端认证。

# 先看仓库里有哪些（只读，不写任何文件）
npx skills add https://github.com/sanhuang520-ship-it/awesome-chinese-ai-tools --list

# 装单个（推荐）。-g = 装到用户级 ~/.agents/skills/，任何目录下都能用
npx skills add https://github.com/sanhuang520-ship-it/awesome-chinese-ai-tools --skill chinese-typography -g

# 全部装上（13 个）
npx skills add https://github.com/sanhuang520-ship-it/awesome-chinese-ai-tools --skill '*' -g

# 不加 -g 就是「项目级」：装进你当前所在的这个目录，只在这个项目里可用
cd ~/my-project && npx skills add https://github.com/sanhuang520-ship-it/awesome-chinese-ai-tools --skill chinese-typography

# 已在当前 Git 项目安装过：按锁文件更新项目副本
npx --yes [email protected] update -p -y

上面每条命令都在 2026-08-20 用 CLI 1.5.23 实测跑过：--list 正常列出 13 个； --skill -g 落在 ~/.agents/skills/；--skill '*' 确实装满 13 个； 不加 -g 落在当前目录。顺带一提，--skill a,b,c 这种逗号分隔写法不生效 （只会列出清单不安装），要装多个就重复执行或用 '*'。

最后一条只适用于已有 skills-lock.json 的项目级安装。本仓库用历史夹具隔离复测为 13/13 完整文件夹更新成功；没有验证全局 update -g，详见安装与项目更新记录。

装好后重启你使用的客户端，用一个不点名 Skill 名称的自然任务测试是否自动触发。不同客户端与版本的行为可能不同；当前只有 Codex 的任务级实测。

安装与自动触发不是一回事。本站 13 个原创 Skill 已完成 CLI 发现、当前 Codex 安装核验和各 1 次不点名名称的自动触发测试；2 项大任务失败后通过缩小复测，原失败仍公开保留。详见 兼容性实测表。

不知道怎样判断“兼容”的证据强度？查看 Agent Skills 兼容性四层测试法：发现、安装、自动触发与任务完成分别记录，环境错误不归因给 Skill。

已经安装但没有自动触发？按 Codex Skill 不触发的 5 步诊断树 依次检查 CLI 发现、文件路径、客户端读取、任务完成和环境阻断。

已经安装但内容可能过期？查看 Agent Skill 项目级更新实测：先核对 skills-lock.json，再运行固定版本更新，并比较完整文件夹与全局边界。

想把重复工作变成 Skill？查看 创建 Codex Skill 中文实战：从最小 SKILL.md、触发描述到安装与自动触发测试。

仓库也已被 skills.sh 收录，可查看 13 个 Skill 的独立页面和该平台记录的聚合安装次数。该数字来自 skills CLI 遥测，可能包含维护者安装核验，不等于独立用户、实际使用效果或质量认证。

Agent-Skills.md 作者页也已展示全部 13 个原创 Skill。它是第三方目录入口，不代表独立兼容性实测、内容审核或质量认证；分类与标签正在刷新复核。

用过之后，留下一个可复现结果

这个项目现在最需要的不是一句“好用”，而是其他人能够照着重现的真实案例。成功、失败和“不如预期”都可以，只需写清楚 5 件事：

1. 使用的 Skill
2. 使用环境与版本（Codex / Claude Code / Cursor 等）
3. 你交给 AI 的任务
4. 实际发生了什么
5. 哪一步有效，哪一步需要改进

→ 用结构化表单提交一次兼容性实测　·　在 Discussion 交流

准备提 PR 的贡献者也可以复制机器可读示例，按 JSON Schema填写，并用仓库内的无依赖校验器检查环境阻断、证据边界和常见敏感信息。

请先移除 Token、邮箱、私人路径和未公开业务数据；敏感漏洞请按🔒 安全报告中的私密渠道提交。被整理进仓库的案例会保留原讨论链接，并明确标注是用户反馈，不会把个别体验写成普遍结论。

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📸 真实渲染结果

两个代码类 Skill 的产出可以直接截图验证（headless Chrome 实跑生成，不是示意图）：

看全部 8 套主题 + shader →

为什么画风类 Skill 那一页没有效果图？因为它的产出是提示词， 实际出图取决于你用哪个模型，我们没法用一张图替你保证结果，就不放。 能给的是配色体系与纹样对照——那些是可以直接验证的。

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收录了什么

→ 看完整清单 SKILLS.md（每次维护时从数据自动重建，不会和实际对不上）

另有 47 个 AI 工具导航的归档快照（2026-09-14 起不再复检，链接与额度信息停留在当时，使用前请到官网核对）。

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🔄 每次维护自动做的事

这套流程跑在 GitHub Actions 上，运行记录公开可查——不依赖任何人的电脑，也不用你相信我说的话。

触发方式：2026-08-18 前每天定时 → 之后只手动触发（结果一停 12 天没人跑）→ 2026-09-14 起每周一自动跑一次，也可随时手动触发。每次运行的时间、结果和完整日志都公开可查， 上方「最近复检」日期直接来自数据文件，所以你看到的永远是真实的上次复检时间，而不是一句「每天都在跑」的承诺。

最近复检：2026-10-26，失效 0 个。 白名单项是此前人工复核后为避免自动化反复误报而跳过，不等于本次工作流再次访问成功；机器人拦截响应也只说明目标服务有响应，不证明普通用户在所有地区都可访问。 超过半年没更新的会在站内标 🕰——停止维护不等于没价值，但你有权在点进去之前就知道。

检测抓到过的真实域名迁移

• cursor.sh → cursor.com
• Windsurf 被 Cognition 收购，并入 Devin Desktop
• blackforestlabs.ai → bfl.ai（Flux）
• runwayml.com → runway.com

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📌 内容原则：不转述新闻

我们不转述任何 AI 新闻。

原因很实际：无法核实时效性新闻的真伪。这个项目早期干过这事， 出现过把几个月前的旧消息当作"今日新闻"发布的情况。

现在改为只提供各家 AI 官方公告页的直达链接（SOURCES.md）， 读者点过去看原文，我们不做任何转述和担保。 早期那批内容归档在 archive/news-2026/，附了说明—— 保留是为了留下记录，但请不要把那里的内容当作可靠信息使用。

详见 内容准则与维护说明。

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📝 这个项目踩过的坑

整理这些 skill 的过程写成了一篇文章，包括一个 7 万星仓库文档里的路径错误、 一次让两个月访问数据全废的静默失败，和一次自己打自己脸的复检漏洞：

7 万星仓库教的安装路径是错的——整理 130 个 AI Skill 的踩坑记录

这篇文章后来被自己推翻过两次，更正都留在文内没有删。 最狠的一次是 2026-08-19：文章开头批评 7 万星仓库把安装路径写错， 而它自己写的路径也是错的——而且是同一类错误， 把"我当时恰好在家目录下敲的命令"当成了工具的行为。 教训因此从两条变成三条，第三条是：换个环境再测一遍。跑过不等于跑对。

（掘金版尚未同步这次更正，以仓库版为准。）

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想写自己的 Skill

my-skill/
└── SKILL.md          # 必需
    references/       # 可选
    scripts/          # 可选

推荐用官方 skill-creator 生成。

⚠️ 安全提醒：Skills 可以包含可执行脚本。装第三方 skill 前， 先看一眼它的 SKILL.md 和 scripts/ 内容。

也可以运行本站的**只读安装前审计器**，本地检查脚本、符号链接、联网、凭据词、文件写删和高风险命令。它不执行目标 Skill、不上传内容；结果只是人工复核线索，不是恶意代码检测或安全认证。

本站原创的 13 个 Skill 已完成首轮静态文件检查；当前没有独立可执行脚本，guofeng-threejs 浏览器 Demo 存在已披露的 CDN 依赖。完整范围和限制见 质量与安全标签，结论不适用于其余第三方收录。

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贡献

→ 第一次贡献：选择一个 10—20 分钟的真实任务（跨客户端复测、Windows/Linux 安装路径、第三方条目事实复核；每项都有完成标准）

不会代码也可以贡献：推荐 Skill 或工具 · 报告事实错误 · 改进原创 Skill · 提交兼容性实测。不知道的字段可以如实写“不确定”或“暂无”，不需要为了填满表单而猜测。

使用问题和实际效果欢迎放到 Discussions，想直接改数据请查看 CONTRIBUTING.md。

如果你用的是 Claude Code 或 Cursor，最有价值的贡献是提交一次成功或失败的真实结果：我们会把客户端版本、原始任务和证据边界整理进兼容性实测表，不会把单次体验包装成普遍结论。

在文章、研究或其他目录中引用本项目时，可使用 GitHub 的 Cite this repository 入口或查看 CITATION.cff。当前稳定引用版本为 v1.2.0；持续更新内容请链接仓库主页，并注明访问日期。

发现事实错误请一定告诉我们 —— 这个项目全部的价值就在"可信"两个字上。

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