stoneskin (Mr. Sun)

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AI Skills

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2026-11-04 · English Version

Agent Skills 是给 AI 用的能力包:一段提示词 + 脚本 + 参考文档,agent 按需加载,不用时不占上下文。只收我自用、认真评估过、或热门到值得知道的。使用强度与评价分开算:使用强度是我的实际用量,评价是推荐度——没用过的按口碑与公开资料给分,不是实测。★★★★★ 强烈推荐,★★★★☆ 值得用/试,★★★☆☆ 可以看看,★★☆☆☆ 评估过、没采用。每类最多 5 个完整条目,多出的放“其他”一行,只列名字。工具在另一页:AI 工具箱。

一、自用 Skills

Skill 使用强度 评价 点评
diagram-design 常用 ★★★★★ 画图 skill:45 种图型,自包含 HTML + 内联 SVG,零外部依赖;Pi 架构图(静态 + 动态 loop 版)就是它画的;删繁是最高质量的动作,每个节点都要配得上位置。
thinktank writing 常用 ★★★★☆ thinktank 种子 skill:搭双语写作上下文(LinkedIn 文章、文档),触发词写作/write/文章;随笔与技术文章的写作上下文从这里来。
thinktank stock-analysis 常用 ★★★★☆ thinktank 种子 skill:跑 tt/stock_context.py 拉技术面,输出进共享 context 再喂给评审团;投资分析先拉数据再动笔的执行层。
thinktank code-review 常用 ★★★★☆ thinktank 种子 skill:评审的固定前置动作,输出进共享 context 再喂给评审团。
local-questioning 常用 ★★★★☆ 本地自研追问方法(grill-me 的本地版):学习验收与需求澄清两处自动激发——学习时问到原理/实现/trade-off 三层讲清为止,动手前先把需求问清、免得 review 才发现做错;不用 “grill” 这个词。

二、热门 Skills:发现、追问与协作

出自 Ethan 恩宇 2026-10-21 X 帖《全球最热门的 10 个 AI Skills》(原文),安装量为帖子口径;10 个里 7 个出自 mattpocock/skills。

Skill 使用强度 评价 点评
find-skills 未用 · 已有等价物 ★★★★☆ 约 380 万安装,榜首:让 AI 自动发现可安装的现成 Skill;我已有 local-skill-discovery-first 做同样的事,排行榜优先那套就是从它学的。
grill-me 未用 · 理念已落地 ★★★☆☆ 约 130 万安装:AI 持续追问,把模糊需求问清楚;理念已进我的参谋模式与 local-questioning,但他原版的 “grill” 一词我不用。
grill-with-docs 未用 · 想吸收 ★★★★☆ 约 110 万安装:结合项目文档深度追问,统一术语、当场记录决策;最想吸收的一个,与 doc-impact-checklist、future-goes-to-doc 天然合流。
handoff 未用 · 想吸收 ★★★★☆ 约 95.4 万安装:把当前进度与上下文整理成 Markdown 交接文档;长会话/跨设备接续都用得上,交接里点名下一个会话该用的 skill 是它的好设计。
agent-browser 未用 · 已有等价物 ★★★☆☆ 约 110 万安装:AI 操作浏览器(开网页、点击、填表、读页面);我的浏览器委派能力是托管版等价物,带登录态。

三、热门 Skills:工程实践

Skill 使用强度 评价 点评
tdd 未用 · 半吸收 ★★★☆☆ 约 110 万安装:测试驱动,先写失败测试再实现;全套未必合身,只想吸收”新功能先写验收脚本再实现”与 seams 确认、反同义反复自查。
improve-codebase-architecture 未用 · 想吸收 ★★★★☆ 约 110 万安装:检查代码库架构,找出可优化的模块;两个 repo 都到了需要定期架构体检的体量,Deletion test(删掉它,复杂度是被浓缩还是搬家)是好问题。
setup-matt-pocock-skills 未用 · 不采用 ★★☆☆☆ 约 97.4 万安装:初始化整套 Matt Pocock 工程工作流;我已有自己的 AGENTS 体系,不被接管,略过。
frontend-design 未用 · 暂无落点 ★★★☆☆ 约 96.9 万安装:Anthropic 官方前端设计 skill,减少模板化 UI;质量不差,但站点是 Markdown 静态站、图有 diagram-design,暂无落点,备查。
triage 未用 · 等量上来 ★★★☆☆ 约 91.7 万安装:GitHub Issues 自动分类;邮件分诊已在用,issue 分诊等 open-memex issue 量上来再说。

补充规则:进表与出表都由我定;参考不直装,吸收重写自维护(2026-10-14 原则);只写用后感或试后感,不转述官网文案。榜单安装量为 Ethan 帖子口径(2026-10-21),不是实时数。