很多人用 Claude Code 还停留在「聊天问问题」，其实它真正强的地方是 skill——一段能教会它「按我的规矩、接我的工具链干活」的说明书。装好之后，它就从一个通用助手，变成懂我习惯的干活搭子。
分享 5 个我每天真在用的。有的是我自己写的，有的是拿现成的改来用，重点是——它们都嵌进了我的真实工作流。
1. alioss-drop（我自己写的）
把截图/图片直传阿里云 OSS、立刻拿公网链接。主要用在用 Claude Code 接 DeepSeek 这类模型的时候——Claude 自家模型是多模态的、能直接看图，用不上它；但接进来的 DeepSeek 不能直接吃图，就得靠它把截图转成链接喂进去。平时想要个图片公网地址也顺手。
2. gitee（我自己写的）
在终端里管 Gitee 的仓库、Issue、PR、Release。装成 skill 后，AI 能直接帮我建仓库、提 issue，不用切回网页断节奏。
3. downloads-organizer
一句「整理下载目录」，AI 就把那个一团乱的文件夹按图片 / 视频 / 文档 / 压缩包 / 安装包 / 代码分门别类归好档。下载目录是每个人的灾难现场，这个治好了我的强迫症。
4. core-workflow / riper-protocol（给 AI 立规矩）
这两个是「让 AI 守规矩」的。core-workflow 给它定编码规范、git 规则；riper-protocol 强制它「先研究、再计划、最后动手」（Research → Plan → Act），不准上来就乱改。AI 越强，越需要给它立规矩——不然它热情过度，能把你代码库搅乱。
5. github-kb
把我克隆到本地的一堆 GitHub 项目，变成一个可检索的知识库。想参考某个项目怎么实现的，让 AI 直接在本地库里翻，比开浏览器一个个看快太多。
一点心得
skill 的意义，是把 AI 从「通用聊天」变成「懂你规矩、接你工具链的干活搭子」。你不需要全自己写——官方和社区有一堆现成的，拿来改改就好。关键是想清楚：你工作流里哪一步最烦、最重复，就给它装一个。
我自己写的那两个（alioss-drop、gitee）都开源了：github.com/karrychow
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