AI编程

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相关概念协议

  • Skills vs MCP vs Subagents
    • Skills 教 AI 怎么做（可移植的专业知识）
    • MCP 给 AI 连接数据（外部数据源和 API）
    • Subagents 让 AI 分身干活（独立运行的子任务）

MCP

Skills

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## (推荐)基于 openskills 管理技能
npm i -g openskills
# 安装技能(如在家目录执行), 会安装到当前目录的 ./.claude/skills/ 目录
openskills install anthropics/skills # 科学上网
# openskills install your-org/custom-skills # 安装自定义技能库
openskills sync # 同步技能到当前目录的 AGENTS.md 文件中

## 基于[skills-installer](https://www.npmjs.com/package/skills-installer) 安装技能
npx skills-installer install @anthropics/claude-code/frontend-design --client claude-code # 安装前端设计技能包

## 基于 claude-code 提供的插件市场安装技能
/plugin marketplace add anthropics/skills # 安装 claude-code 官方技能库
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills # 文档技能包
/plugin install example-skills@anthropic-agent-skills # 示例技能包
  • trae中使用: 新版本内置技能设置; 下文是手动触发技能方案
    • 先 openskills install 及 sync 安装并同步技能到当前目录的 AGENTS.md 文件中
    • 然后对话中使用技能名或相关关键词触发技能. eg: 基于 frontend-design skills 设计一个宠物记事的H5网页

Skills收集分类

AI编程工具

Claude-Code

命令行安装

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# 使用 npm 全局安装 Claude Code. 依赖 Node.js 18+
# 或者 mac安装: curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash    windows ps安装: irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# (推荐) 使用 cc-switch 工具切换不同模型. 切换模型后 ~/.claude/settings.json 文件也会被此插件接管. 可设置通用配置和每个模型自己的配置
# 设置: 勾选"跳过 Claude Code 初次安装确认"
https://github.com/farion1231/cc-switch
# (忽略) 使用智谱 GLM 模型: 基于智谱提供的工具 @z_ai/coding-helper 进行配置智谱 API-KEY. 参考: https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/claude
# npx @z_ai/coding-helper

# 验证安装是否成功. 2.1.7 (Claude Code)
# claude update # 更新到最新版本
# 配置文件在 ~/.claude 目录
claude --version
/login # 登录账户

# 进入文件夹后只需命令即可启动. 上下文会限制在这个目录
cd xxx # 进入某个文件夹作为工作空间, 不要在家目录执行
claude # 启动 Claude Code 会话, 会话会限制在这个目录下
# claude --dangerously-skip-permissions # 危险模式. 跳过一切确认完全授权执行


## 常用命令: https://code.claude.com/docs/zh-CN/cli-reference
# 基础操作
claude                    # 启动 Claude Code 会话
    claude --dangerously-skip-permissions # 危险模式. 跳过一切确认完全授权执行
claude --version          # 查看版本
claude -p "prompt"        # Headless 模式(非交互式)，可集成到 Shell 脚本或 CI/CD 流程中. eg: git diff | claude -p "解释这些更改"
    claude -p --output-format json # 结构化输出，便于脚本消费
    claude -p --output-format stream-json # 实时 JSON 事件流，适合长任务监控、增量处理、流式集成到自己的工具
claude --continue               # 恢复当前目录最近会话，隔天接着做
    claude --continue --fork    # 从已有会话分叉，同一起点不同方案
claude --resume                 # 打开选择器恢复历史会话

# 斜杠命令
/clear                    # 清空对话
/compact                  # 压缩对话
/plan	                  # 生成项目计划
/init	                  # 初始化 Claude.md 文件
/add-dir <路径>	           # 添加更多工作目录到上下文
/export conversation-260106.json # 导出当前会话的 JSON 格式记录
/context                  # 查看上下文
/cost                     # 查看费用
/model                    # 切换模型
/mcp                      # 管理 MCP
/skills                   # 查看 Skills
/hooks                    # 管理 Hooks
/agents                   # 管理子代理
/status                   # 系统状态
/doctor                   # 诊断环境
/help                     # 查看帮助
# 其他命令
/memory                   # 查看内存使用情况
/permissions              # 查看或更新权限白名单
/sandbox                  # 配置沙箱隔离，高自动化场景必备
/rewind                   # 不是”撤销”，而是回到某个会话 checkpoint 重新总结对话; 想保留前半段共识但丢掉后半段失败

# 快捷键
Ctrl+R                    # 搜索历史
Ctrl+S                    # 暂存提示词
Ctrl+C                    # 中止操作
Shift+Tab × 2             # Plan 模式
ESC ESC                   # 回溯，可以回到上一条输入重新编辑，不用重新手打
Alt+V                     # 粘贴图片

# 文件操作
@file.ts                  # 引用文件
@src/                     # 引用目录
!command                  # 执行 Bash 命令. Ctrl+o 切换显隐全部内容. eg: !ls


## 安装MCP. 常用如: Chrome DevTools (从而可操控浏览器)
claude mcp add chrome-devtools npx chrome-devtools-mcp@latest
claude mcp list # 命令行查看; claude 中查看: /mcp
claude mcp remove chrome-devtools # 移除已安装的 MCP 服务器

配置说明

  • 配置文件~/.claude.json
  • 配置目录~/.claude，目录下包括
    • settings.json 参考下文
    • projects 文件夹名按项目路径命名（斜杠变横杠），每个会话是一个 .jsonl 文件
  • ~/.claude/settings.json <== 项目目录 .claude/settings.json 或 .claude/settings.local.json
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{
    "env": {
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.moonshot.cn/anthropic",
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxx",
        "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k2.5",
        "ANTHROPIC_REASONING_MODEL": "kimi-k2.5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k2.5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k2.5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k2.5",
        "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
        "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1
    },

    // 权限. 禁用 WebSearch 功能. 或者使用 Brave<brave.com> 的 MCP 服务
    // "permissions": { "deny":[ "WebSearch" ] },

    // 禁用 WebFetch 工具前置的风控检查 (anthropic.com 会拒绝所有来自中国大陆、香港的请求)
    "skipWebFetchPreflight": true,

    // 基于插件显示状态栏 https://github.com/Wangnov/claude-code-statusline-pro
    "statusLine": {
        "command": "npx ccsp@latest --preset PMBTUS --force-emoji",
        "type": "command"
    }
}

CLAUDE.md文件

  • 大小 10K - 20K
  • 实用技巧与误区
    • 应该很短：只在 Claude 容易出错的地方加说明，别想着写完整手册
    • 别用 @ 引用文档：正确做法是推销这个文件，告诉它为什么和何时该读。例如：遇到复杂用法或 FooBarError 错误时，参考 path/to/docs.md 的高级故障排除
    • 别只说禁止：不要写纯否定约束，比如永远不要用某个标志。智能体真需要这个标志时就傻了。永远提供替代方案
    • 把 CLAUDE.md 当倒逼函数：对于复杂的工作应该写个简洁的 Bash 包装脚本，提供清晰的 API，然后只给包装脚本写文档
  • AGENTS.md 可以同步维护一个 AGENTS.md 文件，兼容工程师可能用的其他 AI IDE

实践技巧

  • /context 建议编码时至少运行一次，看看 200k 个 token 的上下文窗口用了多少
  • /compact 压缩上下文。尽量别用，自动压缩不透明、容易出错、优化不好
    • 简单重启会话用 /clear 清除上下文，然后通过快捷命令让 Claude 读取 git 变更记录
    • 复杂任务让 Claude 把计划和进度写进 .md 文件，/clear 清状态，然后新会话读取 .md 继续干
  • 自定义子智能体存在问题：隔离上下文
    • 应该把上下文给主智能体（通过 CLAUDE.md），让它用 Task/Explore(…) 自己管理任务分配
  • claude --resume 和 claude --continue 重启会话
  • 技能（Skills）可能比 MCP 更重要
    • MCP 应该是管理认证、网络和安全边界，然后退居幕后。它为智能体提供入口点，智能体随后用脚本和 markdown 上下文执行实际工作
  • 对话前加ultrathink: 开启深度思考模式(Claude 会分配高达 32k 的 Token 进行内部推理)
  • 本地与云端同步开发(貌似要 pro 用户)
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# 在 claude.ai/code 网页端运行几个会话
# 利用 & 命令将本地会话"甩"给网页端后台运行
& 将这个任务转到网页端继续

# 在网页版开始新任务
# 然后在终端用 claude --teleport session_id 拉回本地

钩子

Trea

  • 项目开发基础模块: 登录登基础页面, 统一日志, 统一提示, 统一异常, 多语言, 日期, 币制, 主题
  • MCP配置
    • Figma: 支持基于个人 Token 进行调用, 对话时提供项目链接即可
    • Firebase
  • Skills技能: 新版本内置技能设置; 也可参考上文手动触发
  • SOLO工作模式
    • Agent: 默认模式; 适合日常开发任务、快速解决问题
    • Plan(对话前加/plan触发): 先制定计划, 确认后执行; 适合复杂任务
    • Spec(对话前加/spec触发): 先制定详细的规格(spec.md、tasks.md、checklist.md), 再确认(可多轮对话反复修改此 spec 文件), 后执行(按上述规范文件执行); 适合大型功能开发

Antigravity

  • 文档
  • 科学使用
    • TUN模式
    • 或者Proxifier代理: "Antigravity.app"; "Antigravity"; "Antigravity Helper"; "language_server_macos_arm"; com.google.antigravity; com.google.antigravity.helper 注意 language_server_macos_arm 这个服务, 不同 CPU 可能是 language_server_macos_x64
  • MCP配置(AI对话框右上角3个点进入)
    • 自定义 MCP 配置: AI对话框右上角3个点进入 - Manage MCP Servers - View raw config
    • Figma

OpenClaw小龙虾

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# 安装openclaw
npm install -g openclaw@latest
# 初始化openclaw
# 配置文件在 ~/.openclaw/openclaw.json
# 自己安装的插件在 ~/.openclaw/extensions/ 目录
# 工作空间在 ~/.openclaw/workspace/ 目录
openclaw onboard --install-daemon
# 启动网关
openclaw gateway --port 18789 --verbose

## 其他命令
# 查看状态
openclaw status
# 查看日志
openclaw logs --follow
openclaw tui # 打开命令行UI对话界面
  • 创建多个 Agent
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# 查看所有 Agent. 默认的为 main
openclaw agents list

# 创建新 Agent
openclaw agents add operation --workspace ~/.openclaw/workspace-operation
# 为每个 Agent 配置飞书渠道后重启: openclaw.json
{
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "domain": "feishu",
      "groupPolicy": "open", // 注意：生产环境建议改为 "allowlist" 以提高安全性
      "accounts": {
        "main": {
          "appId": "cli_a91be1951578dcca",
          "appSecret": "你的主应用Secret",
          "botName": "小虾米"
        },
        "operation": {
          "appId": "cli_a910c62c59b8dcb5",
          "appSecret": "你的新应用Secret",
          "botName": "运营虾"
        }
      }
    }
  },
  "bindings": [
    {
      "agentId": "main",
      "match": {
        "channel": "feishu",
        "accountId": "main"
      }
    },
    {
      "agentId": "operation",
      "match": {
        "channel": "feishu",
        "accountId": "operation"
      }
    }
  ]
}
ChatGPT开源小程序