Claude 助手

Name: Claude 助手
Author: luongnv89

AI 智能社区

作者仓库星标 34,890
作者更新于实时读取
作者仓库 claude-howto

流狐档案事实层信息：领域、Agent、信任分、运行环境、权限与网络

领域: AI 智能
兼容 Agent: Claude Code
Cursor
Cline
Codex
Windsurf
Gemini CLI

+20
信任分: 88 / 100 · 社区维护
作者 / 版本 / 许可: @luongnv89 · 未声明 license
Token 消耗评级: 低消耗
接入复杂程度: 即装即用
是否需要外部 API Key: 不需要
兼容的系统: macOS · Linux · Windows
底层运行要求: Node.js
文件与系统权限: 只读
允许写入 / 修改
网络行为: 仅限本地
安装命令数: 26 条

档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生，可能与作者实际意图存在差异。

需要注意： 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

输出预览 claude-md.preview

---
name: claude-md
description: 按最佳实践创建或更新 CLAUDE.md 文件，以便为 AI agent 提供最优的项目入门上下文 在继续之前，你必须先考虑用户输入（如果不为空）。用户可能会指定： 围绕三个维度组织 CLAU…
category: AI 智能
runtime: Node.js
---

# claude-md 输出预览

## PART A: 任务判断
- 适用问题：提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理。
- 输入要求：目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界：围绕“用户输入 / 核心原则 / 黄金法则”读取原文规则，不把推断写成作者承诺。

## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断：确认你的需求是否属于提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理，并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划：优先按“用户输入 / 核心原则 / 黄金法则”拆成步骤，说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果：给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿，并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界：结合 读取文件、写入/修改文件、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。

## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证，再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。

SKILL.md SKILL.md

---
name: claude-md
description: 按最佳实践创建或更新 CLAUDE.md 文件，以便为 AI agent 提供最优的项目入门上下文 在继续之前，你必须先考虑用户输入（如果不为空）。用户可能会指定： 围绕三个维度组织 CLAU…
category: AI 智能
source: luongnv89/claude-howto
---

# claude-md

## 什么时候使用
- 用于组织测试、定位失败并形成修复闭环 适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤；通常不需要额外…
- 面向提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理，优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。

## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。

## 执行规则
- 围绕「用户输入 / 核心原则 / 黄金法则」组织步骤，不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例，确认结果可检查后再扩大任务范围。

## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown，不编造命令、平台或依赖。

证据边界与执行链路

作者原文负责流程事实；仓库文件负责来源和命令；流狐只补充适用场景、限制和质量判断。

skill "claude-md" {
  输入层     -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
  上下文层   -> 用户输入 / 核心原则 / 黄金法则
  规则层     -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
  运行层     -> Node.js | 读取文件、写入/修改文件 | 主要在本地完成
  安全层     -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
  输出层     -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
}

解读按原文结构重写，命令、链接、术语均保留；右侧可核对作者原始 SKILL.md

先判断是否适合

核心用途：用于组织测试、定位失败并形成修复闭环适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤；通常不需要额外 API Key，适…
适用任务：更适合 AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理，尤其是输入、步骤、验收口径可以反复复用的场景。
不宜硬套：如果任务只有一次性问答、来源材料很少，或需要作者没有说明的命令和外部服务，应先降级为普通对话。

作者设计意图

触发依据：使用时机、上下文收集、输出格式和失败处理共同决定它是否适合当前任务。
来源边界：作者原文负责事实，仓库文件负责命令和文件证据；Fluxly 只补充用途、限制和使用判断。

作者的方法与取舍

执行主线：任务围绕「用户输入 / 核心原则 / 黄金法则」组织，把触发条件、必要上下文、执行规则和交付标准连成一条可复核的链路。
设计重点：重点不在重复教程，而在解释作者为什么规定这些步骤、哪些条件不可省略，以及结果偏离时应回到哪一层检查。
使用判断：先确认任务与原文边界一致，再决定是否启用；来源没有说明的命令、平台和依赖保持未知，不由 Fluxly 补写。

边界和复核

依赖条件：通常不需要额外 API Key，适合先用小任务验证触发是否稳定。
权限提醒：会涉及 read / write 权限，执行前要说明可读写范围、命令边界和回退方式。
质量标准：结果应包含明确产物、必要证据和下一步动作；如果只是泛泛解释，需要补充输入和验收条件后重跑。

用户输入

$ARGUMENTS

在继续之前，你必须先考虑用户输入（如果不为空）。用户可能会指定：

create - 从零创建新的 CLAUDE.md
update - 改进已有的 CLAUDE.md
audit - 分析并报告当前 CLAUDE.md 的质量
一个具体路径，用于创建或更新（例如 src/api/CLAUDE.md 代表目录级说明）

核心原则

LLM 是无状态的：CLAUDE.md 是每次对话中唯一会自动包含的文件。它是让 AI agent 了解代码库的主要入门文档。

黄金法则

少即是多：前沿 LLM 大约能遵循 150-200 条指令。Claude Code 的系统提示词本身已经占了大约 50 条，因此 CLAUDE.md 必须聚焦且简洁。
只放通用信息：只包含每次会话都适用的内容。任务特定的说明应该放在单独文件里。
不要把 Claude 当成 lint 工具：风格指南会膨胀上下文并降低指令遵循效果。应改用确定性工具（如 prettier、eslint 等）。
绝不自动生成：CLAUDE.md 是 AI harness 中杠杆最高的位置。应该经过认真思考后手工编写。

执行流程

1. 项目分析

首先分析当前项目状态：

检查是否存在已有的 CLAUDE.md 文件：
- 根目录：./CLAUDE.md 或 .claude/CLAUDE.md
- 目录级：**/CLAUDE.md
- 全局用户配置：~/.claude/CLAUDE.md
识别项目结构：
- 技术栈（语言、框架）
- 项目类型（monorepo、单体应用、库）
- 开发工具（包管理器、构建系统、测试运行器）
查看已有文档：
- README.md
- CONTRIBUTING.md
- package.json、pyproject.toml、Cargo.toml 等

2. 内容策略（WHAT, WHY, HOW）

围绕三个维度组织 CLAUDE.md：

WHAT - 技术与结构

技术栈概览
项目组织方式（对 monorepo 尤其重要）
关键目录及其用途

WHY - 目的与背景

项目是做什么的
为什么做出这些架构决策
每个主要组件负责什么

HOW - 工作流与约定

开发流程（bun vs node、pip vs uv 等）
测试流程和命令
验证与构建方法
关键“坑点”或非显而易见的要求

3. 渐进式披露策略

对于较大的项目，建议创建 agent_docs/ 文件夹：

agent_docs/
  |- building_the_project.md
  |- running_tests.md
  |- code_conventions.md
  |- architecture_decisions.md

在 CLAUDE.md 中引用这些文件，并写明：

关于详细的构建说明，请参考 `agent_docs/building_the_project.md`

重要：使用 file:line 引用，而不是代码片段，以避免上下文过时。

4. 质量约束

创建或更新 CLAUDE.md 时：

目标长度：少于 300 行，理想情况下少于 100 行
不要写风格规则：移除任何 lint/format 相关说明
不要写任务特定说明：移到单独文件中
不要写代码片段：改用文件引用
不要重复信息：不要重复 package.json 或 README 中已有内容

5. 必备章节

一个结构良好的 CLAUDE.md 应包含：

# 项目名称

一句简短的项目描述。

## 技术栈
- 主语言和版本
- 关键框架/库
- 数据库/存储（如有）

## 项目结构
[仅适用于 monorepo 或复杂结构]
- `apps/` - 应用入口
- `packages/` - 共享库

## 开发命令
- 安装：`command`
- 测试：`command`
- 构建：`command`

## 关键约定
[只保留非显而易见、高影响的约定]
- 约定 1，简要说明
- 约定 2，简要说明

## 已知问题 / 坑点
[经常让开发者踩坑的内容]
- 问题 1
- 问题 2

6. 需要避免的反模式

不要包含：

代码风格指南（交给 lint 工具）
如何使用 Claude 的说明
对显而易见模式的冗长解释
复制粘贴的代码示例
泛泛而谈的最佳实践（例如“写干净的代码”）
特定任务的说明
自动生成内容
大量 TODO 列表

7. 验证清单

在最终确定前，检查：

少于 300 行（最好少于 100 行）
每一行都适用于所有会话
没有风格/格式规则
没有代码片段（使用文件引用）
命令已经验证可用
对复杂项目使用了渐进式披露
已记录关键坑点
没有与 README.md 重复

输出格式

对于 `create` 或默认模式：

分析项目
按上述结构起草 CLAUDE.md
向用户展示草稿以供审阅
在获得批准后写入相应位置

对于 `update`：

读取现有 CLAUDE.md
按最佳实践进行审计
识别：
- 需要删除的内容（风格规则、代码片段、任务特定内容）
- 需要压缩的内容
- 缺失的重要信息
向用户展示修改建议
在获得批准后应用修改

对于 `audit`：

读取现有 CLAUDE.md
生成报告，包括：
- 当前行数与目标的对比
- 可通用于所有会话内容的百分比
- 发现的反模式列表
- 改进建议
不要修改文件，只做报告

AGENTS.md 处理

如果用户请求创建或更新 AGENTS.md：

AGENTS.md 用于定义专门的 agent 行为。与 CLAUDE.md（项目上下文）不同，AGENTS.md 定义的是：

自定义 agent 角色和能力
agent 级约束与说明
多 agent 场景下的工作流定义

同样适用以下原则：

保持聚焦和简洁
使用渐进式披露
用外部文档引用代替内联内容

备注

在写入前始终验证命令是否可用
不确定时就不要写，少即是多
系统提醒会告诉 Claude，CLAUDE.md “可能相关，也可能不相关” - 噪音越多，越容易被忽略
monorepo 最需要清晰的 WHAT/WHY/HOW 结构
目录级 CLAUDE.md 应该更聚焦

安装命令

一键复制安装选择包管理器,点击右侧复制,粘贴到终端回车即可

npx skills add luongnv89/claude-howto/zh/03-skills/claude-md -y

查看通用安装教程

查看 Skill 原文

兼容工具

Claude Code
Cursor
Cline
Codex
Windsurf
Gemini
OpenCode
Roo Code
AAide
+Augment
GitHub Copilot
OpenClaw
KKiro
Junie
WWarp
Goose
Trae
Kilo Code
OpenHands
Amp
Zencoder
CContinue
AIAider
CodeBuddy
CodeGeeX
Replit Agent

安全审计

88 / 100

社区

未声明 license/许可。
未声明 version。
未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

元信息

来源: github
luongnv89/claude-howto
English

@luongnv89 的其他技能

分类与标签

分类 AI 智能