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在线上使用Claude Code时，发现学习曲线比较陡峭，官方文档多为功能列表，缺少实操方法，导致很多强大功能没能充分发挥。 Claude How To 是一份从入门到高级的可视化、示例驱动教程。它不仅涵盖了slash命令、内存、技能、子代理、 hooks、MCP协议、插件等全部Claude Code核心功能，还有实用的拷贝即用模版，帮你快速构建自动化代码审查、文档生成、DevOps流水线等复杂工作流。 项目特点： - 十大教学模块，手把手带你玩转Claude Code全功能； - 丰富的Mermaid流程图，帮你搞懂背后的原理和机制； - 复制粘贴的配置文件和脚本，秒速搭建示例项目； - 内置自测功能帮你检测学习盲点，定制个性化学习路径； - 开源免费，MIT协议，支持离线生成EPUB电子书阅读。 适合各阶段开发者，特别是想用Claude Code构建智能自动化开发流程的团队和开源爱好者。 快速开始只需15分钟，复制一个slash命令试试就能立刻体验；全套学习路径大概11-13小时深入掌握。

如果说 OpenAI Codex CLI 是开发者手中的利剑，那么 Oh My Codex（OMX）就是一套完整的指挥系统。 在 AI 编码工具日新月异的今天，我们正在见证一个关键的转变：从“与单个聊天机器人对话”转向“指挥一支自动化的 AI 专家团队”。由韩国开发者 Yeachan Heo 主导的开源项目 Oh My Codex，正是这一趋势的集大成者。 它不是 Codex 的替代品，而是它的“类固醇”增强层。以下是对 OMX 核心价值与技术范式的深度拆解： 1. 智能体的“指挥部”：从对话到协作 OMX 的核心逻辑在于“编排”。它预设了 30 多个专业角色（如架构师、执行者、安全审计员）和 40 多项工作流技能。 这意味着你不再是面对一个通用的模型，而是在调度一个拥有明确分工的工程团队。这种角色专精化（Specialization）是解决复杂工程问题的必经之路。 2. 标准化工作流：让偶然的成功变为必然的产出 OMX 提炼了一套极具启发性的“三部曲”工作流，将模糊的意图转化为确定的代码： - $deep-interview：意图优先的深度访谈，在动手前彻底澄清边界与非目标。 - $ralplan：将澄清后的需求转化为可执行的架构计划，并进行权衡审查。 - $team 或 $ralph：根据任务规模，选择多智能体并行执行（$team）或由单一负责人持续推动至完成（$ralph）。 这种流程化的思维，将 AI 编码从“撞大运”变成了可预测的工程实践。 3. 团队工作树：解决并行开发的“熵增” 在多智能体协作中，最头疼的是代码冲突。OMX 引入了“团队工作树（Team Worktrees）”机制： 每个 AI 协作成员都会获得一个隔离的 Git 工作树，在独立的脱离分支上运行。OMX 会自动进行增量合并跟踪和冲突检测。 这种设计让 AI 能够像真正的开发团队一样并行工作，而不会把主分支搞得一团糟。 4. 持久化状态：赋予 AI “长期记忆” OMX 在项目根目录下维护一个 .omx/ 文件夹，用于存储所有的计划、日志、内存和运行时状态。 这解决了大模型“随聊随忘”的痛点。无论会话如何中断，你的 AI 团队始终记得之前的决策逻辑和技术债。这种持久化的上下文，是实现复杂重构和长期维护的关键。 5. 深度洞察：效率的本质是编排的精密程度 正如 OMX 的口号所言：“你的 Codex 并不孤单。” 未来的软件开发，竞争的将不再是写代码的速度，而是管理 AI 算力的精度。OMX 通过 --madmax 和 --high 等模式，允许开发者根据任务难度调节推理强度和并发度。这实际上是将“计算成本”与“任务复杂度”进行了精细化的匹配。 AI 并不只是在学习写代码，它正在学习如何像一个团队一样思考。 真正的效率提升，不在于生成速度的快慢，而在于需求澄清与执行编排之间的逻辑严密性。

AI编程代理经常缺乏生产级工程技能，容易跳过规格编写、测试验证、代码审查等关键步骤，导致代码质量低下、后期维护成本高。 agent-skills 为AI编码代理提供生产级工程技能包，覆盖从需求定义到部署上线全开发生命周期的最佳实践。 包含19个结构化技能工作流和7个斜杠命令，支持Claude、Cursor、Gemini CLI等多平台AI工具，让代理像资深工程师一样规范开发。 主要功能： - 7个开发生命周期命令：`/spec`（规格先行）、`/plan`（任务分解）、`/build`（增量实现）、`/test`（测试验证）、`/review`（代码审查）、`/code-simplify`（代码简化）、`/ship`（安全部署）； - 19个核心技能：从`idea-refine`（想法提炼）到`shipping-and-launch`（上线发布），每个技能包含步骤、工作流验证和反合理化表； - 专业代理角色：`code-reviewer`（资深工程师视角）、`test-engineer`（测试专家）、`security-auditor`（安全审计）； - 参考清单：测试模式、安全检查、性能优化、无障碍标准等快速参考； - Google工程实践：集成Hyrum's Law、测试金字塔、Chesterton's Fence、Trunk-based Development等实战经验； - 多平台集成：Claude Code一键安装，Cursor规则文件，Gemini原生技能，支持任何Markdown提示的AI代理。 通过`git clone`本地运行或Marketplace安装，适合开发团队、AI代理爱好者和工程实践训练。

Caveman，一个 Claude Code 技能/插件和 Codex 插件，让Agent说话像原始人人——在保持完全技术准确性的同时，减少约 75% 的 token。 Caveman 仅影响输出 token——思考/推理 token 不受影响。Caveman 不会让大脑变小。Caveman 只会让嘴巴变小。最大收益是可读性和速度，成本节省只是附加优势。 2026 年 3 月发表的论文《Brevity Constraints Reverse Performance Hierarchies in Language Models》发现，将大型模型限制为简短回复在某些基准测试上的准确率提高了 26 个百分点，并完全颠倒了性能层级。冗长并不总是更好，有时少说话 = 更正确。| #插件

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面对大型代码库，常常不知道从哪里入手，文件函数关系复杂，来回grep查找效率低下。 Understand-Anything 把代码分析功能全部整合到一起，提供了可视化理解代码库的解决方案。 不仅能生成交互式知识图谱，还支持语义搜索、引导式架构游览、变更影响分析，甚至能处理Karpathy风格的LLM知识库。 主要功能： - 交互式知识图谱，支持文件、函数、类及依赖关系可视化探索； - 多代理管道分析，按架构层（API、服务、数据层等）自动着色分组； - 模糊搜索与语义搜索，能按含义查找代码组件； - 引导式架构游览，按依赖顺序自动生成学习路径； - 变更影响分析，预览修改对系统的波及范围； - 支持知识库分析，将文档/维基转为可导航的知识图谱； - 跨平台兼容Claude Code、Cursor、Copilot、Gemini CLI等多款AI编码工具。 支持Claude Code原生插件安装，分析后生成交互式React Flow仪表盘，适合新手上手大型项目或团队协作代码审查。

.NET 开发者的 AI 编码助手.NET Agent Skills 仓库为 Copilot、Claude Code 等工具提供了一整套官方精选技能插件，涵盖 .NET 数据访问、性能诊断、MSBuild 构建、NuGet 包管理、.NET MAUI、ASP.NET Core 以及 .NET 11 新特性等常见场景，让 AI 代理更懂 .NET，编码效率直接拉满。 主要功能： - 核心 dotnet 插件，处理日常 .NET 编码任务 - dotnet-data、dotnet-msbuild、dotnet-nuget 等细分领域技能 - 支持 .NET 升级迁移、MAUI 开发、AI 集成等进阶场景 - 兼容 Copilot CLI、Claude Code、Cursor、VS Code 等主流工具 - 遵循 agentskills.io 标准，可快速安装与更新 无论你是日常维护项目还是升级老代码，dotnet/skills 都能让 AI 代理更精准地帮你完成任务。

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