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🧰 Khazix Skills
我自己每天在用的一些 AI Skill，都开源在这里
都是在自己项目里跑通了一段时间，确实省事，才搬出来开源的。没什么花活，就是几个挺实用的东西。
这里的每个 Skill 都是 Agent 能直接加载的结构化指令集，遵循 Agent Skills 开放标准。Claude Code、Codex、Qoder、Kimi Code、iFlow、CodeBuddy、Cursor 等 40+ 支持该标准的 Agent 都能装。
📋 目录
📦 安装方式
在 Claude Code、Codex 等支持 Agent Skills 的工具里，直接说：
帮我安装这个 skill：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/<skill-name>
把 <skill-name> 换成你想装的那个，比如 neat-freak、hv-analysis、khazix-writer。Agent 会自己 clone 到对应目录，不用你操心路径。
安装时保留整个 Skill 目录，包括 references/、scripts/、assets/ 和 agents/（如有）。只粘贴 SKILL.md 可以参考方法，但不能替代配套脚本和资源。普通聊天模型没有文件或联网工具时，无法完成本机扫描、实时研究或生成文件；请用具备相应工具的 Agent。搜索工具不限模型或厂商。
手动安装就把整个目录放进 Agent 读取的 skills 目录：
| 工具 | 所有项目可用 | 只在某个项目里用 |
|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/<skill-name>/ | .claude/skills/<skill-name>/ |
| Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot 等 | ~/.agents/skills/<skill-name>/ | .agents/skills/<skill-name>/ |
也可以把全部六个 Skill 当成一个插件装，以后跟着版本更新。Claude Code 里输入：
/plugin marketplace add KKKKhazix/khazix-skills
/plugin install khazix-skills@khazix-skills
更新：在 /plugin 的 Installed 里选 khazix-skills 点 Update now，或在终端运行 claude plugin update khazix-skills@khazix-skills。第三方插件目录默认不自动更新，想自动更新就在 /plugin 的 Marketplaces 里选 khazix-skills，打开 Enable auto-update。
Codex 在终端运行：
codex plugin marketplace add KKKKhazix/khazix-skills
codex plugin add khazix-skills@khazix-skills
更新：codex plugin marketplace upgrade khazix-skills。
插件方式装的 Skill 带前缀，例如 khazix-skills:leader。插件和手动复制只留一种，避免同一个 Skill 出现两份。
固定版本和完整下载包见 Releases。第三方市场可能滞后或漏带资源，完整内容以此仓库和 Release 为准。
本仓库目前维护下面列出的六个 Skill，不分发旧的 skill-manage／自演进管理器三件套。请不要把旧教程中的名称当成当前安装目录。
维护与源头
安装与清理状态、写入入口
六个 Skill 各自的目录包含指令和配套资源，.claude-plugin/marketplace.json 只负责把它们作为一个插件分发。
aihot/ 是 AIHOT 官方发行文件的镜像，保持逐字节一致。2.0.0 运行包的 SKILL.md、LICENSE、agents/openai.yaml 已固定，不再修改；新能力在服务端 /api/v1/agent 的使用说明中演进。安装说明或安装器需要更新时，先在 AIHOT 源项目按兼容规则改好并上线，再同步这里；不要只改镜像或单独重算校验值。- 其余五个 Skill 的指令、脚本和资源在本仓库维护。
neat-freak/evals/fixtures/ 是评测用的假项目，不是待清理的公司仓库。
- human-writing 是独立维护的通用中文写作 Skill；本仓库的
khazix-writer/ 维护卡兹克个人写作风格，两者不是镜像。
改动走合并请求，Validate skills 在 Ubuntu、macOS、Windows 检查测试、安装包和评测材料。只改首页不改 Skill 版本或已有 Release；实际安装内容变化时再更新发布包。
✨ Skills
🧭 leader（领导）
"你说让测试变绿，最省力的办法不是修代码，是把测试删了。"
它只解决一件事：帮你定义目标。
把你脑子里那句模模糊糊、自己都还没想清楚的需求，变成一份目标任务书——粘进目标模式（Claude Code 和 Codex 都是 /goal）就能让 AI 独立跑几个小时到完成。你全程只做一次复制粘贴。
为什么是「目标」
人和 AI 的协作单位一直在变大：过去是一轮对话，后来是一个任务，2026 年的今天是一个目标——你给它一个目标，它自己拆任务、自己调工具、自己验证、失败自己重试，跑一整夜，你只管验收。
但当 AI 真能跑一整夜，一个以前还能临场补救的问题就变得致命：你的目标写得对不对。短任务跑偏你看一眼就能纠正；长程任务跑偏，你睡醒时它已经朝错误方向狂奔了八小时。它越勤奋，浪费得越彻底。
目标里最重要的部分，是「什么不能做」
肯尼迪那句登月宣言，关键不在「登月」，在后半句——把人送上月球，然后安全带回地球。多出来的「安全返回」四个字，一笔删掉了「单程票」这个最省钱的解法。
Goal 告诉 AI 往哪走，Harness 告诉它哪些路不许走。没有 Harness 的 Goal，AI 永远会找到你没想到的捷径。
目标七问（心法）
给 AI 定目标就像派一艘船出海，出海前你必须想清楚七件事，缺一条都不行：
| # | 问题 | 出海版 | 落到任务书 |
|---|
| 1 | 目的 | 我们为什么出这趟海，找香料还是探航线 | 遇到没写到的岔路口，它靠这句自己判断 |
| 2 | 完成态 | 「出去转一圈」不算，「带回三船香料」才算 | 具体到靠岸那一刻机器就能判 |
| 3 | 证据 | 谁上船清点货舱。不能船长说满载就是满载 | 每条验收都要贴出实际命令输出 |
| 4 | 反作弊 | 不许劫商船凑数：指标达成，事一件没干 | 把偷懒路径一条条点名禁止 |
| 5 | 地界 | 只许走这三条航线；粮食只够三十天 | 白名单 + 跑满 N 轮即停 |
| 6 | 取舍 | 风暴里保货还是保船？不说，船长只能猜 | 「算得对 > 做得全 > 做得快」 |
| 7 | 未知 | 空白海域别硬闯也别抛锚，记下来绕过去 | 拿不准的写进待裁决清单，跳过做别的 |
还有第零问：这张海图是你自己测的，还是听来的。所以它动笔前一定先钻进代码库亲手跑一遍——文档里写的命令，实际可能根本不存在。
怎么用
跟它说一句想法（下面任意一句都能触发），它先实测调研，再问你最多 5 个必须你拍板的问题，然后写出任务书。信息足够时可以不提问，无法查明且会改变范围或授权的决定才问。
帮我给 agent 写个目标
帮我详细拆一下这个目标
写个 goal 提示词
让 agent 自己跑这个项目
产出是纯 Markdown，没有目标模式的 Agent 直接粘贴发送也一样用。拿到任务书后推荐用规划强的模型出目标、执行强的模型跑长程——具体模型按你的工具可用性选择。
→ SKILL.md
💽 storage-analyzer（清理垃圾）
"清 Mac 垃圾这件事，过去十几年都靠 CleanMyMac 这种翻译层软件。现在一个 skill 就够了。"
随口跟 Agent 说一句"帮我看看存储"或"C 盘满了"，它会扫一遍整机磁盘，在浏览器里打开一份交互式 HTML 报告：磁盘总览、占用 Top 5、清理优先级、🟢🟡🔴 三色分级清单。命令一键复制，也可以直接点按钮移到废纸篓 / 删除（每次都有二次确认弹窗）。
它和 CleanMyMac 的区别
CleanMyMac 是个写死规则的软件，扫到一个 3.8G 的 Chrome 文件夹只会告诉你"用户缓存文件，可删"——但你不知道里面到底是什么、删了哪些网站要重新登录。
这个 skill 由 Agent 驱动，每一项都给你具体路径 + 类型说明 + 删了的影响 + 推荐处置方式。比如那 97 GB 的 UUID Container 它会告诉你是 B 站离线视频缓存、建议在 B 站客户端里清而不是手删。
三色分级是核心
- 🟢 绿灯 — 纯缓存、临时文件，删了自动再生。可以让 Agent 一键清
- 🟡 黄灯 — 含用户数据（离线视频、下载、项目代码）。只给"在访达打开"和"移废纸篓"，让你自己决定，不给直接删
- 🔴 红灯 — 运行中应用核心数据、系统文件。解释为什么不能动，最多给"打开文件夹"，永远不给删除按钮
铁律
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