搜索本地数据库和网络，为您构建 AI 技能提供专家级最佳实践。

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GBSOSS/skill-from-masters

来源：https://github.com/GBSOSS/skill-from-masters

Skill From Masters

站在巨人的肩膀上 — 创建基于来自领域专家的成熟方法论的 AI 技能。

一项技能，帮助您在生成任何新技能之前发现并整合来自公认大师的框架、原则和最佳实践。适用于 Claude Code、Codex 和其他 AI 代理平台。

许可证：MIT (https://opensource.org/licenses/MIT)

为什么需要这项技能？

创建技能的难点不在于格式，而在于知晓做事情的最佳方式。

大多数专业领域都有大师花费数十年时间弄明白什么可行：

• 乔布斯在产品、招聘和营销方面
• 贝佐斯在写作（6页备忘录）和决策方面
• 芒格在心智模型方面
• 克里斯·沃斯在谈判方面

这项技能在您编写一行代码之前就呈现他们的方法论，从而使您的技能从第一天起就体现世界级的专业知识。

工作原理

1. 您：“我想创建一个用于用户访谈的技能”

2. skill-from-masters：
   ├── 检查本地方法论数据库
   ├── 搜索网络寻找更多专家
   ├── 查找优秀输出的黄金范例
   ├── 识别要避免的常见错误
   └── 跨来源交叉验证

3. 呈现专家：
   - Rob Fitzpatrick（《妈妈测试》）
   - Steve Portigal（《访谈用户》）
   - Nielsen Norman Group 最佳实践

4. 您选择要整合哪些方法论

5. 从主要来源提取可操作的原则

6. 交由 skill-creator 生成最终技能

主要功能

方法论数据库

该技能包含一个涵盖15+领域的精选数据库：

另外还有一个**“口述传统”**部分，用于主要通过演讲和访谈分享经验的专家（Steve Jobs、Elon Musk、Jensen Huang、Patrick Collison 等）

安装

选项1：直接克隆（推荐）

# 导航到您的技能目录
cd ~/.claude/skills  # Claude Code
# 或您的平台技能路径

# 克隆此技能
git clone https://github.com/anthropics/skill-from-masters.git

选项2：手动安装

1. 下载 skill-from-masters 文件夹
2. 将其放置到您的技能目录中

依赖项

此技能与 skill-creator 配合使用。请确保您的环境中已有 skill-creator。

使用方法

当您要求创建新技能时，该技能会自动激活。它在 skill-creator 之前运行，以确保您的技能建立在经过验证的方法论之上。

示例对话

您：“帮我创建一个用于编写产品需求文档的技能”

Skill-from-masters：

让我搜索关于 PRD 编写的最佳方法论。

[搜索：“PRD 最佳实践专家”、“产品需求文档方法论”]

我找到了几个强大的框架：

产品管理：

• Marty Cagan：问题优先的 PRD，将问题空间与解决方案空间分离
• Teresa Torres：以结果为导向的需求

商业写作：

• Barbara Minto：金字塔原理——结论先行，MECE 结构
• Amazon：反向工作法，6页叙述格式

找到的黄金范例：

• Intercom 的公开 PRD 模板
• Linear 的产品规格格式

常见错误：

• 在定义问题之前就跳到解决方案
• 为工程师写作而不是为达成共识
• 缺少成功指标

哪些方法引起你的共鸣？还是说需要我进一步深入某个方向？

您：“我喜欢 Amazon 的方法，结合 Cagan 的问题优先思维。”

Skill-from-masters： [获取 Amazon 方法论的主要来源，提取原则，然后通过 skill-creator 生成技能]

技能

本仓库包含以下技能：

skill-from-masters

当您想要基于专家方法论创建新技能时：

• 3层搜索：本地数据库 → 网络专家 → 主要来源
• 查找黄金范例和反模式
• 跨多位专家交叉验证
• 交给 skill-creator 进行最终生成

示例：

您：“帮我创建一个用于用户访谈的技能”
→ 找到：Rob Fitzpatrick（《妈妈测试》）、Steve Portigal、Nielsen Norman Group
→ 您选择要整合哪些方法论
→ 生成包含这些原则的技能

search-skill

当您想要查找现有技能而不是创建新技能时：

• 仅搜索5个可信来源（无随机互联网结果）
• 基于优先级层级：官方 → 精选 → 聚合器
• 过滤低质量结果（星标<10、过时、无 SKILL.md）
• 对可疑代码模式的安全性检查

示例：

您：“我需要一个用于前端设计、自动测试和代码审查的技能”
→ 搜索：anthropics/skills、ComposioHQ、travisvn、skills.sh、skillsmp.com
→ 返回：frontend-design（官方）、webapp-testing（官方）、code-review-excellence（26k星标）

skill-from-github

当您想要从 GitHub 项目学习并将该知识转化为技能时：

• 搜索 GitHub 以查找优质项目（星标>100、积极维护）
• 呈现选项并等待您的确认
• 深入选定的项目（README、源代码、示例）
• 总结所学内容，然后通过 skill-creator 创建技能

示例：

您：“我想将图像转换为 ASCII 艺术”
→ 搜索 GitHub，找到：ascii-image-converter（3.1k星标）、RASCII（224星标）
→ 您选择 ascii-image-converter
→ 学习：亮度到字符映射、宽高比处理、色彩技术
→ 创建编码该知识的技能（不仅仅是包装工具）

**关键区别：**此技能编码来自项目的知识，因此即使未安装原始工具，该技能也能工作。

文件结构

skill-from-masters/
├── skill-from-masters/
│   ├── SKILL.md                              # 核心技能：从专家方法论创建
│   └── references/
│       ├── methodology-database.md           # 精选的专家框架
│       └── skill-taxonomy.md                 # 11 种技能类型分类
├── skills/
│   ├── search-skill/
│   │   └── SKILL.md                          # 从可信来源搜索现有技能
│   └── skill-from-github/
│       └── SKILL.md                          # 从 GitHub 项目学习
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore

质量清单

在最终确定任何技能之前，此技能会验证：

• 搜索范围超出本地数据库
• 找到主要来源，而不仅仅是总结
• 找到输出的黄金范例
• 识别要避免的常见错误
• 跨多位专家交叉验证
• 编码了具体、可操作的步骤（而非模糊的原则）

贡献

欢迎贡献！特别是：

• 向方法论数据库添加新的领域和专家
• 改善框架描述并附上来源链接
• 分享使用此方法创建的技能示例

请：

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支
3. 提交 Pull Request

许可证

MIT 许可证 — 自由使用、修改和分发。

理念： 质量不是写出来的，而是选出来的。