🦞 Carl Skills
我自己真实跑通、反复用过的AI工作流，都收在这里
我每天会试AI工具，也会把它们塞进真实工作里，选题、写稿、做评测、整理资料、改PPT、发文章、维护Obsidian，让Hermes/Codex/OpenClaw这类Agent真的帮上忙。
很多东西不是想出来的，是一遍遍跑出来的。
所以这个仓库只做一件事：把那些已经跑顺的AI工作流，整理成下次还能交给Agent继续用的skill。
- Skills，Agent能直接加载的结构化工作流，安装后可以在Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes里复用
- Registry，给Agent和脚本读的机器目录，记录每个skill从哪个canonical repo安装
- Catalog，给人看的入口，告诉你每个skill适合干什么、不适合干什么
📋 目录
| 名字 | Star | 一句话 | 安装来源 |
|---|---|---|---|
| 🛰️ ai-news-radar |  |
24小时AI/科技信息雷达，持续追踪高信号更新 | canonical |
| 🪚 鲁班 luban |  |
把能用的skill打磨成能被装、能传播、能验证的公共资产 | canonical |
| 🎯 humanize-ppt |  |
先把资料变成人愿意听的PPT主线，再交给下游工具生成页面 | canonical |
| 🧩 cc-harness-skills |  |
一套Agent工作底座，记忆、压缩、协调、验证、主动模式一起用 | canonical |
| 🏘️ skillrush-town |  |
淘金小镇，追踪ClawHub Top100和潜力Skill变化 | canonical |
| 📚 carl-weread |  |
微信读书行动型阅读教练，按当前问题推荐今天读的一小节 | canonical |
| 🔪 庖丁 paoding |  |
零API拆解任何博主的爆款打法，蒸馏成可安装的内容教练 | canonical |
| 🤝 搭子 dazi |  |
让Claude和Codex结对开发，分工、互查、合并一条线 | canonical |
| ✍️ x-article-publisher |  |
把飞书或本地Markdown文章发布到X Articles草稿 | canonical |
| 🔁 skill-sync |  |
把多端Agent skills整理成一个可信来源 | canonical |
| 🧭 Skill 瘦身 |  |
把Agent能力整理成全局、项目和按需触发 | collection-native |
| 🏮 阿福 afu |  |
Obsidian收件箱管家，Inbox到Wiki到待办到周历一条线 | canonical |
| 📜 蔡伦 cailun |  |
把对话里聊出来的结论，3秒造成一页能传阅的单文件纸 | canonical |
| ⛰️ 愚公 yugong |  |
Loop工程方法论，把模糊目标改造成带验证门的自动循环 | canonical |
| 🎨 Irasutoya配图 |  |
给中文文章配会吐槽的Irasutoya反应人物正文配图 | canonical |
📦 安装方式
装一个skill
比如只装这个仓库原生维护的Skill 瘦身：
npx skills add LearnPrompt/carl-skills --skill skill-slimming -g
这条命令会读取仓库目录来发现Skill，但只把skill-slimming这一个完整目录安装到Agent，不会把Carl Skills里的其他Skill一起启用。
Skill 瘦身包含本地复审网页、状态服务和参考合同，不能只下载raw SKILL.md。因此它暂不支持Hermes的单文件raw安装；否则能看到提示词，却缺少实际运行层。
装这个目录里的全部可安装skill
git clone https://github.com/LearnPrompt/carl-skills.git
cd carl-skills
python3 scripts/install_all_hermes_skills.py --dry-run
python3 scripts/install_all_hermes_skills.py --yes
--dry-run只打印安装命令，不改本机环境。确认没问题后再执行--yes。脚本会明确跳过需要整目录安装、而Hermes当前只能按raw SKILL.md处理的条目。
🧠 这个仓库的逻辑
Carl Skills现在是catalog-first，同时允许少量只属于这个合集的collection-native skill。
也就是说，这里不会把外部skill的SKILL.md复制一份做镜像。已有独立canonical repo的skill，源码、README、demo、issue、更新仍在那里维护；只属于Carl Skills合集的能力，才直接放在本仓库的skills/目录。
这样有两个好处：
- 更新Humanize PPT这类独立skill时，只需要改它自己的主仓库
- Agent批量安装时，仍然可以通过
registry.json找到全部canonical install URL - Skill 瘦身这类collection-native skill可以直接在同一仓库长期迭代和安装
每个条目的真实安装方式以registry.json为准：单文件Skill使用raw_skill_url，带脚本和资源的Skill使用install_mode: skill-folder与install_command。
✨ Skills
🛰️ ai-news-radar
"AI圈一天发太多东西，真正有用的信号得有人替你扫出来。"
AI News Radar是一个24小时AI/科技信息雷达。它把RSS、OPML、GitHub feed、来源健康检查、GitHub Actions和网页展示串起来，用来持续追踪高信号更新。
它不是普通资讯收藏夹，更像是给内容创作者和研究型Agent准备的上游信号源。
适合
- 每天需要找AI工具、模型、产品、论文的新动向
- 想维护自己的信息源池，而不是只刷平台推荐
- 做选题前需要先看到上游发生了什么
不适合
- 只想临时查一条新闻
- 不准备维护来源质量
- 只看中文二手总结
→ canonical repo · raw SKILL.md
🪚 鲁班 luban
"Skill不是写完就算完，要经得住安装、触发、执行和传播。"
鲁班负责把一个“能用”的Skill打磨成可以公开交付的产品。它会检查真实来源、用户路径、触发描述、目录结构、安装方式和验证证据，再通过访行、过尺和回炉收紧缺口。
适合
- 已经有一个Skill，但安装、说明或验证还不完整
- 准备把内部工作流发布到GitHub
- 想让Skill经过结构化体检和真实试跑
不适合
- 还没有明确能力，只想从零头脑风暴
- 只是修一处普通代码问题
- 不准备提供真实安装和运行证据
npx skills add LearnPrompt/luban-skill -g
🎯 humanize-ppt
"PPT不是资料容器，是观众状态改变器。"
很多AI工具都能生成PPT，但它们经常只是把资料塞进页面里。页数不少，信息不少，听众却不知道为什么要继续听。
Humanize PPT做的是更前面的那一步：先把原始资料整理成一条人愿意听下去的演示路径。它会先处理听众、场景、状态转移、叙事张力、页级意图，再把结构交给下游工具生成页面。
适合
- 已经有一堆资料，但PPT主线很散
- 想把文章、报告、产品介绍改成演讲型deck
- 做AI生成PPT前，先把观众路径和页面意图定住
不适合
- 只想一键生成漂亮模板
- 只需要改字体、配色、版式
- 原始资料还完全没有方向
→ canonical repo · raw SKILL.md
🧩 CC Harness Skills
"这不是六个散装skill，是一套Agent工作底座。"
CC Harness Skills来自同一个仓库，适合一起用。它们处理的不是某个具体内容任务，而是Agent长期工作时绕不开的底层问题：怎么记忆、怎么压缩上下文、怎么协调多Agent、怎么验证完成声明、怎么做轻量主动模式。
所以在Carl Skills里统一加cc-harness-前缀，并放在同一个suite里。
| 名字 | 用来干什么 |
|---|---|
cc-harness-dream-memory |
把近期日志、会话和记忆文件整理成可持续使用的主题记忆 |
cc-harness-kairos-lite |
构建轻量主动模式，包含定时检查、睡眠间隔和过期保护 |
cc-harness-memory-extractor |
从近期对话里提取长期记忆，避免把临时状态写成永久事实 |
cc-harness-structured-context-compressor |
把长会话压缩成可续接摘要，保留当前工作和下一步 |
cc-harness-swarm-coordinator |
拆分多Agent工作，让协调者专注集成而不是淹没在探索里 |
cc-harness-verification-gate |
做只读验证，检查完成声明和测试结果是不是真的 |
适合
- 长时间跑Agent任务
- 多Agent协作
- 需要跨会话延续上下文
- 不想让Agent越跑越乱
不适合
- 只想完成一次简单问答
- 不需要记忆、压缩、验证和调度
→ canonical repo · registry suite
🏘️ skillrush-town
"不是所有skill都值得装，但值得装的东西应该被更早发现。"
Skillrush Town，淘金小镇，用来追踪ClawHub Top100下载快照和潜力AI Skill变化。它把每天的市场变化沉淀下来，方便看出哪些skill在涨、哪些只是昙花一现。
这更像一个AI Skill市场雷达，而不是单纯榜单页面。
适合
- 观察ClawHub生态和skill增长趋势
- 给自己的Skill产品找参考对象
- 做AI Agent生态选题和案例研究
不适合
- 只想找一个马上能用的单点工具
- 不关心skill市场变化
→ canonical repo · GitHub Pages · raw SKILL.md
📚 carl-weread
"把微信读书从「读了多少」改成「今天哪个问题可以被读懂一点」。"
carl-weread是一个微信读书行动型阅读教练。它根据你当前卡住的问题，交叉书架、笔记和章节，推荐一本书里今天读的一小节，并把阅读收束成一张读后行动卡，Markdown回流，周阅读行动复盘。
它解决的不是「读什么书」，而是「今天读哪一小节、读完做什么」。
适合
- 微信读书里囤了很多书，但阅读和手头问题脱节
- 想让每次阅读都落成一个可执行动作
- 希望Agent帮你做书架、笔记、章节的交叉推荐
不适合
- 只想要一串书单推荐
- 不用微信读书
- 不想登录微信读书API
npx skills add LearnPrompt/carl-weread -g
🔪 庖丁 paoding
"不是模仿一篇爆文，而是拆出这个创作者稳定重复的刀法。"
庖丁在不依赖平台API的前提下，读取公开内容样本，拆解选题、标题、结构、语气和转化机制，再把规律蒸馏成可安装、可盲评的内容教练。
适合
- 想系统拆解小红书、公众号、抖音等创作者
- 需要从多篇样本提取稳定方法，而不是抄一篇
- 想把拆解结果继续做成内容Skill
不适合
- 只提供一条无法访问的内容链接
- 想批量抓取私人或受限数据
- 只需要普通文章摘要
npx skills add LearnPrompt/paoding-skill -g
🤝 搭子 dazi
"我的 Claude Code 和 Codex 天下第一好。"
搭子让Claude Code和Codex围绕同一份目标事实源协作：一边负责高价值规划、交互判断和复核，另一边负责主要实现、命令验证和持续推进，并保留可继续执行的交接与验收记录。
适合
- 需要Claude与Codex分工完成成规模开发
- 希望规划、实现和Review由不同视角完成
- 长任务需要Goal、PR和Verification闭环
不适合
- 一次性的小改动或普通问答
- 只有一个Agent可用
- 不准备验证子任务的真实输出
npx skills add LearnPrompt/partner-skill --skill partner-skill -g
✍️ x-article-publisher
"文章写完，不该卡在复制、粘贴、丢格式这一步。"
X Article Publisher负责把飞书或本地Markdown文章发布到X Articles草稿里，尽量保留富文本结构、封面图和媒体位置。
它解决的是发布链路里最烦人的那段：内容已经写完了，但平台编辑器不听话。
适合
- 飞书或Markdown文章已经定稿，要发到X Articles
- 文章里有封面、图片、视频、分割线等结构
- 希望Agent帮你把发布动作跑完，而不是只给一段文本
不适合
- 没有X Premium/Articles权限
- 还没登录X或不想使用浏览器自动化
- 只是发一条普通短推
→ canonical repo · raw SKILL.md
🔁 skill-sync
"Skill多了以后，最大的问题不是没有工具，是到处都有一份。"
Skill Sync用来审计Codex、Claude、OpenClaw、OpenCode、本地workspace和共享目录里的skills，把重复、冲突、过期安装整理成一个可信来源。
它适合在你已经装了一堆skill之后，用来做一次大扫除。
适合
- 多个Agent环境里都有skills，已经分不清谁是最新
- 想把本地skills整理成统一源头
- 迁移或公开前，需要先做一次清点和去重
不适合
- 你只有一两个skill
- 只是临时安装，不准备长期维护
→ canonical repo · raw SKILL.md
🧭 Skill 瘦身（skill-slimming）
"装Skill很容易，难的是让正确的能力只在正确的项目、正确的时机出现。"
Skill 瘦身把已经在本地控制台中跑通的治理过程，整理成一个可直接安装的完整Skill目录。它先只读盘点Codex、Claude Code等宿主中的Skills、插件和MCP，再用来源证据、实际使用信号和两阶段上下文成本，给出全局、项目、按需触发三档建议。瘦掉的是无效全局暴露和上下文负担，不是粗暴删除能力。
它不会看到低频就删除。首轮只生成审计和本地复审页面，用户选择会自动保存并在下次恢复；用户说“我选好了”后，Agent直接读取持久状态并生成独立执行计划。RARE_CRITICAL、60天观察、可逆归档和恢复入口都写进了同一份治理合同。
复审页支持按状态快速分段、筛选结果批量设置和核心/保守全局分布条，apply之后的回执还能在页面顶部只读回显。配套的probe命令会顺手查出断链symlink、跨机器绝对路径和宿主配置里已被禁用的条目，把治理漂移在下一轮复审前暴露出来。
适合
- 装了很多Skill，已经分不清安装数、暴露数、内容版本和唯一名称
- 想知道哪些能力来自系统、插件、项目或用户目录
- 想把Skill改成全局、项目或先询问再加载的触发空壳
- 想用
/doctor、/context、session日志和fresh-session A/B核对上下文成本
不适合
- 只想安装一个新Skill
- 想跳过复审直接批量删除
- 希望保存选择后不经计划与确认就自动执行
npx skills add LearnPrompt/carl-skills --skill skill-slimming -g
🏮 阿福 afu
"收件箱不是仓库，是门口；东西进来以后要知道往哪里走。"
阿福是Obsidian收件箱管家，把临时资料整理成Wiki、待办卡和周历，并保留处理日志与恢复路径。它强调本地运行、可追溯状态和不误删源笔记。
适合
- Obsidian收件箱长期堆积，资料与待办混在一起
- 想把Inbox稳定流转到Wiki和周计划
- 需要本地LLM和可回滚处理记录
不适合
- 不使用Obsidian
- 想直接永久删除原始笔记
- 只需要一次性的文件分类
npx skills add LearnPrompt/afu-llm-todo -g
📜 蔡伦 cailun
"对话里聊出来的结论，应该马上变成一张能传阅的纸。"
蔡伦把已经明确的内容造成一页零依赖HTML：文字是真实内容，版式固定而克制，打开就能读、截图和分享，不把信息藏进复杂交互。
适合
- 把聊天结论快速整理成单页说明
- 需要离线可打开、方便截图的HTML
- 做方案纸、决策纸、复盘纸或交接纸
不适合
- 需要复杂Web应用或后台系统
- 内容本身还没有形成结论
- 只想套一个炫技模板
npx skills add LearnPrompt/cailun-skill -g
⛰️ 愚公 yugong
"真正的自动化不是多跑几轮提示词，而是先把循环的停止判据和护栏装好。"
愚公把“让Agent自己反复做某件事”的愿望装配成Loop Spec：goal、intake、trigger、worktree、maker/checker、state、verification和guardrails都有明确落点，最后交付可运行命令，但不替用户扣下启动扳机。
适合
- 反复维护、triage、升级或内容流水线
- 需要Agent自主迭代到可验证目标
- 想让Claude Code和Codex共用一份Loop事实源
不适合
- 普通一次性任务
- 从零编写一个普通Skill
- 没有可判定的完成条件
npx skills add LearnPrompt/loop-engineering --skill loop-engineering -g
🎨 Irasutoya 配图
"不是给每一段配图，而是给文章里最值钱的判断配一个会吐槽的人。"
Irasutoya配图从中文文章中挑出值得视觉化的判断，设计白底、圆润、有梗图感的反应人物和生图提示词，并通过角色DNA保持跨图一致。
适合
- 公众号、博客、Notion文章需要正文配图
- 想用人物反应强化观点和节奏
- 同一角色需要跨多张图保持一致
不适合
- 需要复刻Irasutoya原作素材
- 只想生成装饰性背景图
- 不提供文章上下文和关键判断
npx skills add LearnPrompt/carl-irasutoya-illustrations -g
🗂 Registry
registry.json是这个仓库的机器可读目录。它记录：
- 哪些skill已经可安装
- 每个skill的canonical repo在哪里
- 同一套skill是否属于同一个
suite - 应该用
raw_skill_url还是完整skill-folder安装 - 外部canonical skill当前索引到哪个
source_commit - collection-native skill在本仓库的哪个
canonical_path - 20个实际Skill如何通过
catalog_anchor映射到上面的15个工作流卡片
如果你只装一个skill，不需要关心registry。单文件Skill可以装raw SKILL.md；带脚本和资源的Skill要用目录感知安装器并通过--skill只选择目标项。
如果你想让Agent理解「Carl Skills里到底有什么」，或者想批量安装，就看registry。README里的每一行目录都必须对应一张同名卡片；Registry可以把同一个套装拆成多个实际Skill，但必须共享同一个catalog_anchor。
🛣 Roadmap
- 建立catalog-first registry
- 收录LearnPrompt下已公开且带
SKILL.md的skill项目 - 将Humanize PPT安装入口改回canonical repo，避免collection mirror版本同步问题
- 将CC Harness Skills按suite统一分组
- 收录班门家族（鲁班/庖丁/搭子/蔡伦/愚公/阿福/Irasutoya配图）并为每项提供独立卡片
- 保证15个工作流目录、15张README卡片和20个Registry Skill自动对账
- 收录首个collection-native skill：Skill 瘦身
- 给每个active skill补真实案例截图和更具体的使用入口
🌟 关于
我是Carl，日常主要做AI工具实测、内容创作、工作流搭建和Agent协作。
这个仓库不会追求「技能数量很多」，更在意一件事：这些skill是不是真的在真实工作里跑过，能不能让下一个Agent少走一点弯路。
如果你也在把AI从「聊天窗口」推进到真实工作流里，欢迎直接clone、安装、改造。
MIT License · Real-world AI workflows for creators
更多好用 Skill · More Skills → learnprompt.pro/skills
鲁班·Skill打磨 · 庖丁·博主蒸馏 · 蔡伦·对话造纸 · 阿福·LLM Todo · 愚公·Loop工程 · 搭子·结对开发 · AI雷达·零API资讯
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