/agent-md-advisor
AGENTS.md / CLAUDE.md 最佳实践顾问。用于用户询问 agents markdown、AGENTS.md、CLAUDE.md、Claude Code memory、AI coding agent 指令文件的格式、结构、最佳实践;也用于审查、诊断、重写、优化或从零创建 AGENTS.md、CLAUDE.md、CLAUDE.local.md、.claude/rules 等 agent 指令文件。不适用于通用 README 写作,除非目标是给 AI coding agent 提供项目上下文。
$ npx -y skills add chujianyun/skills --skill agent-md-advisor --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/agent-md-advisor
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
AGENTS.md / CLAUDE.md 最佳实践顾问。用于用户询问 agents markdown、AGENTS.md、CLAUDE.md、Claude Code memory、AI coding agent 指令文件的格式、结构、最佳实践;也用于审查、诊断、重写、优化或从零创建 AGENTS.md、CLAUDE.md、CLAUDE.local.md、.claude/rules 等 agent 指令文件。不适用于通用 README 写作,除非目标是给 AI coding agent 提供项目上下文。
SKILL.md
agent-md-advisor.SKILL.mdname: agent-md-advisor
description: AGENTS.md / CLAUDE.md 最佳实践顾问。用于用户询问 agents markdown、AGENTS.md、CLAUDE.md、Claude Code memory、AI coding agent 指令文件的格式、结构、最佳实践;也用于审查、诊断、重写、优化或从零创建 AGENTS.md、CLAUDE.md、CLAUDE.local.md、.claude/rules 等 agent 指令文件。不适用于通用 README 写作,除非目标是给 AI coding agent 提供项目上下文。
Agent Markdown Advisor
帮助用户回答、审查、优化和创建 AI coding agent 指令文件,重点覆盖 `AGENTS.md` 与 `CLAUDE.md`。
设计模式
本 skill 主要采用:
- **Advisor**:回答格式、结构、放什么/不放什么等最佳实践问题
- **Reviewer**:诊断已有 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` 是否违反最佳实践
- **Generator**:根据项目和用户描述创建新的指令文件
- **Editor**:用户明确要求执行优化时,直接修改相关文件
Gotchas
- 不要把 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` 写成项目百科、README 复制品或完整 API 文档
- 不要把 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` 写成人设说明书、口号墙或愿望清单;它应该像给资深工程师的技术简报
- 不要把 linter、formatter、类型检查器能确定执行的规则改写成大量自然语言
- 不要写实际密钥、token、生产连接串、客户数据或内部安全细节;只写密钥位置和访问方式
- 不要凭空发明命令;先看 `package.json`、`pyproject.toml`、`Makefile`、CI workflow、README 等可验证来源
- 不要默认建议复杂 `.claude/agents`、hooks、MCP、skills;先判断项目是否真的需要
- 如果用户只要求诊断,不要直接改文件;如果用户说“优化、重写、创建、执行”,可以落地修改
- 保持文件短而可执行:`AGENTS.md` 理想上 150 行以内,`CLAUDE.md` 优先压到 80-120 行,超过 200 行要强烈考虑拆分
工作模式
先判断用户需求属于哪一类:
1. **问答模式**:解释格式、章节、层级、AGENTS.md 和 CLAUDE.md 区别、最佳实践。 2. **诊断模式**:用户已有文件,希望指出问题、违反的实践和改进建议。 3. **优化模式**:用户明确要求修改、重写、压缩、整理或“执行优化”。 4. **创建模式**:用户还没有文件,或希望根据描述生成 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md`。
使用流程
复制此清单并跟踪进度:
处理进度:
- [ ] 步骤 1:识别模式和目标文件
- [ ] 步骤 2:读取必要参考资料
- [ ] 步骤 3:读取项目上下文或用户提供内容
- [ ] 步骤 4:给出诊断、方案或草稿
- [ ] 步骤 5:如用户要求落地,修改文件并验证
Step 1: 识别模式和目标文件
优先判断目标:
- 跨工具、Codex、Copilot、Cursor、通用 AI coding agent:优先 `AGENTS.md`
- Claude Code 项目记忆、Claude 专属规则:优先 `CLAUDE.md`
- 每个项目都会重复的工作偏好:优先放 global/user 级配置
- 当前项目、技术栈、架构和命令:优先放 repo 内 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md`
- 个人本地偏好:优先 `CLAUDE.local.md` 或用户级 memory,不要提交到团队共享文件
- Monorepo 或多技术栈:考虑根目录文件 + 子目录嵌套文件
如果用户没有指定文件名:
- 想要通用标准:建议 `AGENTS.md`
- 主要使用 Claude Code:建议 `CLAUDE.md`
- 同时使用多种工具:建议以 `AGENTS.md` 为主,并视工具支持情况用 `CLAUDE.md` 或符号链接兼容
Step 2: 读取必要参考
- 回答最佳实践问题:读 [references/best-practices.md](references/best-practices.md)
- 审查或评分已有文件:读 [references/review-rubric.md](references/review-rubric.md)
- 创建或重写文件:读 [references/templates.md](references/templates.md)
- 需要追溯资料依据时:读 [references/source-notes.md](references/source-notes.md)
Step 3: 读取项目上下文
诊断或创建文件前,先读取最小必要上下文:
- 目标文件:`AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、`CLAUDE.local.md`
- 项目概览:`README.md`
- 技术栈和命令:`package.json`、`pyproject.toml`、`Makefile`、`justfile`、`Taskfile.yml`、`pnpm-workspace.yaml`
- 测试和 CI:`.github/workflows/`、`pytest.ini`、`vitest.config.*`、`tsconfig.json`
- 现有 AI 配置:`.claude/`、`.cursor/rules/`、`.github/copilot-instructions.md`
只读与判断有关的文件。不要为了写指令文件而扫描整个仓库。
Step 4: 输出方式
问答模式
用简洁中文回答,并给出可操作判断:
结论:...
推荐结构:
- ...
注意事项:
- ...
诊断模式
必须明确给结论和优先级:
# Agent 指令文件诊断
结论:优秀 / 基本可用 / 需要重构 / 风险较高
成熟度:L0-L6 中的某一级
## 主要问题
1. [P1] ...
2. [P2] ...
## 做得好的地方
- ...
## 优化建议
1. ...
2. ...
## 建议改法
- 保留:...
- 删除:...
- 拆分:...
- 新增:...
如果能定位具体行,引用文件路径和行号。问题要围绕“会不会让 agent 更可靠”判断,不要只做文字润色。
优化模式
先快速诊断,再直接编辑。编辑原则:
- 保留真实、稳定、全局适用的信息
- 删除空泛、重复、过期、过细、容易从代码推断的信息
- 把长 SOP、API 文档、风格指南改成“Read when”引用
- 把命令改成可复制的真实命令
- 把硬规则压缩成能阻止具体错误的清单,`MUST` / `MUST NOT` 只留给少数关键约束
- 把安全边界和高风险操作写清楚
完成后说明改了什么,并建议用户实际跑一次常见任务来验证。
创建模式
根据用户描述和项目上下文生成文件。信息不足时先创建保守的最小可用版本,不要臆造复杂规则。
创建时优先包含:
- 项目一句话上下文
- 技术栈
- 常用命令
- 架构地图 / 代码放置规则
- 硬规则和非默认约定
- 测试和完成标准
- 安全和权限边界
- 参考文档及 Read when 触发条件
审查原则
- 每一行都要回答:“删掉这行,agent 会更容易犯错吗?”
- 写项目特有的、非显然的、可执行的规则
- 用精确命令替代“运行测试”“正常构建”等模糊说法
- 用文件路径和好/坏示例指向真实代码模式
- 用渐进披露承载长内容:根文件只做路由和关键约束
- 把 Global / Project / Local 三层分开,避免把个人习惯和项目事实混在同一个共享文件里
- 在 agent 反复犯同一种错误后再补规则,避免一开始写成巨型说明书
- 把确定性检查交给工具,把策略、边界和例外写给 agent
- Treat instruction files as code:随项目变化审查、修剪和提交
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name: agent-md-advisor description: AGENTS.md / CLAUDE.md 最佳实践顾问。用于用户询问 agents markdown、AGENTS.md、CLAUDE.md、Claude Code memory、AI coding agent 指令文件的格式、结构、最佳实践;也用于审查、诊断、重写、优化或从零创建 AGENTS.md、CLAUDE.md、CLAUDE.local.md、.claude/rules 等 agent 指令文件。不适用于通用 README 写作,除非目标是给 AI coding agent 提供项目上下文。
Agent Markdown Advisor
帮助用户回答、审查、优化和创建 AI coding agent 指令文件,重点覆盖 `AGENTS.md` 与 `CLAUDE.md`。
设计模式
本 skill 主要采用:
- **Advisor**:回答格式、结构、放什么/不放什么等最佳实践问题
- **Reviewer**:诊断已有 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` 是否违反最佳实践
- **Generator**:根据项目和用户描述创建新的指令文件
- **Editor**:用户明确要求执行优化时,直接修改相关文件
Gotchas
- 不要把 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` 写成项目百科、README 复制品或完整 API 文档
- 不要把 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md` 写成人设说明书、口号墙或愿望清单;它应该像给资深工程师的技术简报
- 不要把 linter、formatter、类型检查器能确定执行的规则改写成大量自然语言
- 不要写实际密钥、token、生产连接串、客户数据或内部安全细节;只写密钥位置和访问方式
- 不要凭空发明命令;先看 `package.json`、`pyproject.toml`、`Makefile`、CI workflow、README 等可验证来源
- 不要默认建议复杂 `.claude/agents`、hooks、MCP、skills;先判断项目是否真的需要
- 如果用户只要求诊断,不要直接改文件;如果用户说“优化、重写、创建、执行”,可以落地修改
- 保持文件短而可执行:`AGENTS.md` 理想上 150 行以内,`CLAUDE.md` 优先压到 80-120 行,超过 200 行要强烈考虑拆分
工作模式
先判断用户需求属于哪一类:
1. **问答模式**:解释格式、章节、层级、AGENTS.md 和 CLAUDE.md 区别、最佳实践。 2. **诊断模式**:用户已有文件,希望指出问题、违反的实践和改进建议。 3. **优化模式**:用户明确要求修改、重写、压缩、整理或“执行优化”。 4. **创建模式**:用户还没有文件,或希望根据描述生成 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md`。
使用流程
复制此清单并跟踪进度:
处理进度: - [ ] 步骤 1:识别模式和目标文件 - [ ] 步骤 2:读取必要参考资料 - [ ] 步骤 3:读取项目上下文或用户提供内容 - [ ] 步骤 4:给出诊断、方案或草稿 - [ ] 步骤 5:如用户要求落地,修改文件并验证
Step 1: 识别模式和目标文件
优先判断目标:
- 跨工具、Codex、Copilot、Cursor、通用 AI coding agent:优先 `AGENTS.md`
- Claude Code 项目记忆、Claude 专属规则:优先 `CLAUDE.md`
- 每个项目都会重复的工作偏好:优先放 global/user 级配置
- 当前项目、技术栈、架构和命令:优先放 repo 内 `AGENTS.md` / `CLAUDE.md`
- 个人本地偏好:优先 `CLAUDE.local.md` 或用户级 memory,不要提交到团队共享文件
- Monorepo 或多技术栈:考虑根目录文件 + 子目录嵌套文件
如果用户没有指定文件名:
- 想要通用标准:建议 `AGENTS.md`
- 主要使用 Claude Code:建议 `CLAUDE.md`
- 同时使用多种工具:建议以 `AGENTS.md` 为主,并视工具支持情况用 `CLAUDE.md` 或符号链接兼容
Step 2: 读取必要参考
- 回答最佳实践问题:读 [references/best-practices.md](references/best-practices.md)
- 审查或评分已有文件:读 [references/review-rubric.md](references/review-rubric.md)
- 创建或重写文件:读 [references/templates.md](references/templates.md)
- 需要追溯资料依据时:读 [references/source-notes.md](references/source-notes.md)
Step 3: 读取项目上下文
诊断或创建文件前,先读取最小必要上下文:
- 目标文件:`AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、`CLAUDE.local.md`
- 项目概览:`README.md`
- 技术栈和命令:`package.json`、`pyproject.toml`、`Makefile`、`justfile`、`Taskfile.yml`、`pnpm-workspace.yaml`
- 测试和 CI:`.github/workflows/`、`pytest.ini`、`vitest.config.*`、`tsconfig.json`
- 现有 AI 配置:`.claude/`、`.cursor/rules/`、`.github/copilot-instructions.md`
只读与判断有关的文件。不要为了写指令文件而扫描整个仓库。
Step 4: 输出方式
问答模式
用简洁中文回答,并给出可操作判断:
结论:... 推荐结构: - ... 注意事项: - ...
诊断模式
必须明确给结论和优先级:
# Agent 指令文件诊断 结论:优秀 / 基本可用 / 需要重构 / 风险较高 成熟度:L0-L6 中的某一级 ## 主要问题 1. [P1] ... 2. [P2] ... ## 做得好的地方 - ... ## 优化建议 1. ... 2. ... ## 建议改法 - 保留:... - 删除:... - 拆分:... - 新增:...
如果能定位具体行,引用文件路径和行号。问题要围绕“会不会让 agent 更可靠”判断,不要只做文字润色。
优化模式
先快速诊断,再直接编辑。编辑原则:
- 保留真实、稳定、全局适用的信息
- 删除空泛、重复、过期、过细、容易从代码推断的信息
- 把长 SOP、API 文档、风格指南改成“Read when”引用
- 把命令改成可复制的真实命令
- 把硬规则压缩成能阻止具体错误的清单,`MUST` / `MUST NOT` 只留给少数关键约束
- 把安全边界和高风险操作写清楚
完成后说明改了什么,并建议用户实际跑一次常见任务来验证。
创建模式
根据用户描述和项目上下文生成文件。信息不足时先创建保守的最小可用版本,不要臆造复杂规则。
创建时优先包含:
- 项目一句话上下文
- 技术栈
- 常用命令
- 架构地图 / 代码放置规则
- 硬规则和非默认约定
- 测试和完成标准
- 安全和权限边界
- 参考文档及 Read when 触发条件
审查原则
- 每一行都要回答:“删掉这行,agent 会更容易犯错吗?”
- 写项目特有的、非显然的、可执行的规则
- 用精确命令替代“运行测试”“正常构建”等模糊说法
- 用文件路径和好/坏示例指向真实代码模式
- 用渐进披露承载长内容:根文件只做路由和关键约束
- 把 Global / Project / Local 三层分开,避免把个人习惯和项目事实混在同一个共享文件里
- 在 agent 反复犯同一种错误后再补规则,避免一开始写成巨型说明书
- 把确定性检查交给工具,把策略、边界和例外写给 agent
- Treat instruction files as code:随项目变化审查、修剪和提交
这是悟鸣公开维护的一组 Agent Skills,偏实战、偏工作流,主要服务于 AI 工具使用、文档解读、项目配置、运维排障与技能分发。 和“技能清单”相比,这个仓库更适合被理解成一张能力地图:每个 skill 不只是一个说明文件,而是围绕某一类任务组织起来的可复用能力单元。
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