skill-harvester

Skill Harvester

自动将过往工作转化为可复用的 Claude Code 技能。

概述

Skill Harvester 是一项元技能，可帮助你系统地从 Claude Code 会话中提取可复用的模式、工作流和专业知识，并将它们转换为结构良好的技能，以便分享和复用。

适用场景

在以下情况下使用此技能：

• 完成重要项目或工作会话后
• 发现多个会话中反复出现的模式时
• 构建组织知识库时
• 创建团队级技能库时
• 记录复杂工作流以供日后复用时
• 将基础设施或工具方面的专业知识转化为技能时
• 解决了可能对未来工作有帮助的复杂问题后

技能提取流程

1. 反思与分析

检查近期工作：

# Review recent git commits
git log --oneline -20

# Analyze file changes
git diff HEAD~10..HEAD --stat

# Check which files were most modified
git log --pretty=format: --name-only | sort | uniq -c | sort -rg | head -20

识别领域：

• 使用了哪些技术？（框架、语言、工具）
• 解决了哪些问题？（部署、测试、优化）
• 出现了哪些模式？（错误处理、API 集成、工作流）
• 积累了哪些专业知识？（领域知识、最佳实践）

2. 技能识别

要思考的问题：

1. 可复用性：这能对未来的项目有所帮助吗？
2. 通用性：它是否适用于当前特定情境之外？
3. 复杂度：它是否足够复杂，值得形成一项技能？
4. 价值：其他人会从这一模式中受益吗？
5. 完整性：能否将它记录为一项独立的技能？

可考虑的技能类别：

• 基础设施：Docker、Kubernetes、云平台、CI/CD
• 后端：API 设计、数据库优化、身份验证
• 前端：组件模式、状态管理、构建优化
• DevOps：部署策略、监控、自动化
• 数据工程：ETL 流水线、数据验证、转换
• 安全：身份验证模式、加密、漏洞扫描
• 测试：测试策略、模拟、覆盖率分析
• 文档：API 文档、架构图、运行手册

3. 创建技能模板

优秀技能的必要组成部分：

---
name: skill-name (kebab-case)
description: Clear, concise 1-2 sentence description of what the skill does
license: MIT
tags: [relevant, searchable, tags]
---

# Skill Title

Brief overview paragraph explaining the skill's purpose and value.

## When to Use

- Specific scenario 1
- Specific scenario 2
- Specific scenario 3

## Core Concepts

Explain the fundamental ideas and principles.

## Workflow

Step-by-step process for using the skill.

### Step 1: [Action]
Detailed explanation with code examples.

### Step 2: [Action]
More details and examples.

## Common Patterns

### Pattern 1: [Name]
Description and example.

### Pattern 2: [Name]
Description and example.

## Best Practices

### ✅ DO
- Recommended approach 1
- Recommended approach 2

### ❌ DON'T
- Anti-pattern 1
- Anti-pattern 2

## Examples

### Example 1: [Scenario]
Full working example with explanation.

### Example 2: [Scenario]
Another complete example.

## Troubleshooting

### Issue 1: [Problem]
**Symptoms**: What you see
**Cause**: Why it happens
**Solution**: How to fix

## Reference

Quick reference table or cheat sheet.

## Additional Resources

- Links to relevant documentation
- Related skills
- External references

4. 提取内容

从各种来源提取：

# From code files
# Look for:
# - Complex functions that solve specific problems
# - Utility scripts with general applicability
# - Configuration patterns that work well
# - Error handling strategies
# - Integration patterns

# From documentation
# Harvest:
# - README instructions
# - Setup guides
# - Troubleshooting notes
# - Architecture decisions
# - Lessons learned

# From git commits
git log --all --grep="fix\|feat\|refactor" --pretty=format:"%h %s" -20

# From issue trackers
# Extract:
# - Common problems and solutions
# - Debugging strategies
# - Workarounds and fixes

5. 组织技能

目录结构：

harvestable_skills/
├── automation/
│   ├── skill-name/
│   │   └── skill.md
├── backend/
├── devops/
├── frontend/
├── infrastructure/
├── testing/
└── documentation/

分类指南：

• automation：工作流自动化、脚本编写、批量操作
• backend：服务端开发、API、数据库
• cloud：云平台、无服务器、基础设施
• data-engineering：数据处理、ETL、分析
• devops：CI/CD、部署、监控
• documentation：文档生成、图表
• frontend：UI 开发、客户端框架
• infrastructure：容器编排、VM、网络
• security：身份验证、授权、加密
• testing：测试框架、策略、自动化
• web-development：全栈 Web 开发模式

提取策略

策略 1：提取领域专业知识

当你深入使用过某个特定工具或技术时：

1. 记录思维模型：它如何运作？有哪些关键概念？
2. 总结常见操作：你最常做什么？
3. 记录易错点：常见陷阱有哪些？
4. 创建速查指南：你总会查些什么？

示例领域：

• 数据库查询优化
• Docker 多阶段构建
• JWT 身份验证模式
• GraphQL 模式设计
• Terraform 模块创建

策略 2：提取工作流模式

当你开发出有效的工作流时：

1. 梳理步骤：操作顺序是什么？
2. 确定决策点：在哪些环节需要做出选择？
3. 记录前置条件：开始前需要什么？
4. 明确成功标准：如何判断操作成功？

示例工作流：

• 蓝绿部署
• 功能分支审查流程
• 数据库迁移策略
• API 版本管理方法

策略 3：问题解决模式挖掘

解决复杂问题后：

1. 描述问题：哪里出现故障或缺失？
2. 说明诊断过程：你是如何发现问题的？
3. 详述解决方案：是什么解决了问题？
4. 归纳模式：如何预防或解决类似问题？

模式示例：

• 内存泄漏调试
• 竞态条件解决
• 性能瓶颈分析
• 安全漏洞修补

策略 4：工具精通文档

熟练掌握某个工具后：

1. 核心操作：有哪些必要命令？
2. 高级功能：有哪些进阶技巧？
3. 集成模式：它如何与其他工具协同工作？
4. 故障排除：有哪些常见错误及解决方法？

工具示例：

• 用于 Kubernetes 的 kubectl
• 用于云操作的 AWS CLI
• 用于 JSON 处理的 jq
• 用于版本控制的 git

自动化辅助工具

批量生成技能

#!/bin/bash
# bulk-harvest.sh - Generate multiple skills from a list

SKILLS_FILE="$1"
OUTPUT_DIR="harvestable_skills"

while IFS='|' read -r category name description; do
    # Skip header and empty lines
    [[ "$category" == "Category" ]] && continue
    [[ -z "$category" ]] && continue

    SKILL_DIR="$OUTPUT_DIR/$category/$name"
    mkdir -p "$SKILL_DIR"

    cat > "$SKILL_DIR/skill.md" << EOF
---
name: $name
description: $description
license: MIT
---

# ${name//\-/ }

$description

## When to Use

TODO: Add specific scenarios

## Implementation

TODO: Add implementation details

## Examples

TODO: Add working examples

## Best Practices

TODO: Add recommendations
EOF

    echo "✓ Created: $category/$name"
done < "$SKILLS_FILE"

用法：

# Create skills-to-harvest.txt
cat > skills-to-harvest.txt << EOF
Category|Name|Description
devops|docker-layer-optimization|Optimize Docker image layers for faster builds and smaller images
backend|api-rate-limiting|Implement rate limiting for API endpoints with Redis
testing|snapshot-testing|Create and manage snapshot tests for UI components
EOF

./bulk-harvest.sh skills-to-harvest.txt

Git 历史分析

#!/bin/bash
# analyze-work.sh - Analyze recent work for harvestable patterns

echo "=== Most Modified Files ==="
git log --since="1 month ago" --pretty=format: --name-only | \
    sort | uniq -c | sort -rg | head -20

echo ""
echo "=== Technologies Used ==="
git log --since="1 month ago" --pretty=format:"%s" | \
    grep -oE "(docker|kubernetes|terraform|ansible|python|node|react|vue|postgres|redis|mongodb)" | \
    sort | uniq -c | sort -rg

echo ""
echo "=== Common Commit Themes ==="
git log --since="1 month ago" --pretty=format:"%s" | \
    grep -oE "^(feat|fix|refactor|docs|test|chore)" | \
    sort | uniq -c | sort -rg

echo ""
echo "=== Recent Problem Areas ==="
git log --since="1 month ago" --all --grep="fix\|bug\|issue" --pretty=format:"%h %s" | head -10

质量检查清单

发布整理完成的技能前，请确保：

完整性：

• 名称清晰且具有描述性（kebab-case）
• 描述简洁（1-2 句话）
• 包含「适用场景」部分，列出具体场景
• 解释核心概念
• 提供分步工作流
• 至少包含 2 个可运行的示例
• 提供最佳实践（应该做和不应该做的事）
• 包含故障排除部分
• 提供快速参考或速查表

质量：

• 示例可以直接复制粘贴并运行
• 代码注释清晰
• 说明清楚简洁
• 涵盖常见边缘情况
• 包含错误处理
• 提及性能注意事项
• 说明安全影响
• 链接到官方文档

实用性：

• 解决实际问题
• 适用于多种场景
• 比从头开始更高效
• 包含领域专业知识
• 提供可操作的指导

组织：

• 放置在正确的类别中
• 添加了恰当的标签
• 不与现有技能重复
• 清楚说明与相关技能的关系

集成工作流

第 1 步：在可整理目录中创建

mkdir -p harvestable_skills/[category]/[skill-name]
# Create skill.md with full content

第 2 步：审核并完善

• 测试所有示例
• 验证说明
• 补充缺失部分
• 提高清晰度

第 3 步：移至技能集合

# Copy to final location
cp -r harvestable_skills/[category]/[skill-name] skills/

# Or organize by category
cp -r harvestable_skills/[category]/[skill-name] skills-by-category/[category]/

第 4 步：提交并分享

git add skills/ harvestable_skills/
git commit -m "🎯 Harvest skills: [description]"
git push

整理完成的技能示例

示例 1：从基础设施工作中提炼技能

原始工作：管理包含容器和 VM 的 Proxmox VE 集群

提炼出的技能：proxmox-manager

• 容器生命周期管理
• VM 配置
• GPU 直通配置
• 网络故障排除
• 备份与恢复流程

示例 2：从问题解决中提炼技能

原始工作：处理 Claude Code 在批量操作期间的超时问题

提炼出的技能：session-timeout-handler

• 分块策略
• 检查点模式
• 进度跟踪
• 恢复机制
• 后台进程管理

示例 3：从工作流中提炼技能

原始工作：使用 Claude 专属分支策略管理多个 Git 仓库

提炼出的技能：claude-git-branching

• 分支命名约定
• 带重试逻辑的推送
• 多仓库协调
• 冲突解决
• PR 自动化

有效整理技巧

🎯 聚焦价值

整理能够：

• 显著节省时间
• 减少错误
• 沉淀专业知识
• 实现新能力
• 解决反复出现的问题

的技能。

📝 记录上下文

包含：

• 这种方法为何有效
• 何时使用替代方案
• 权衡与注意事项
• 真实场景
• 经验教训

🔄 迭代改进

• 从基础版本开始
• 添加实际使用中的示例
• 纳入反馈
• 根据经验完善
• 按需进行版本管理

🤝 分享与协作

• 为团队仓库做贡献
• 接受贡献
• 审核并合并改进
• 借鉴他人的技能
• 创建技能组合

技能组合

组合多项技能，打造强大的工作流：

# Example: Full-Stack Deployment Skill

Combines:
- docker-optimization (build efficient images)
- kubernetes-deploy (deploy to cluster)
- database-migration (update schema)
- health-check-monitoring (verify deployment)
- rollback-strategy (revert if needed)

测量与跟踪

跟踪技能的价值：

# Track skill usage
echo "$(date): Used skill-harvester for project X" >> ~/.claude/skill-usage.log

# Count skill reuse
grep "skill-harvester" ~/.claude/skill-usage.log | wc -l

# Measure time saved
# Before: 4 hours to set up manually
# After: 20 minutes with skill
# Savings: 3.67 hours per use

高级模式

模式 1：渐进式披露

从简单模板开始，按需增加复杂度：

1. 基础：仅包含必要操作
2. 中级：常见模式和变体
3. 高级：边缘情况和优化
4. 专家：深入探讨和内部机制

模式 2：技能系列

创建能够协同工作的相关技能：

database-skills/
├── postgres-optimization/
├── postgres-backup/
├── postgres-replication/
└── postgres-monitoring/

模式 3：元技能

帮助创建或管理其他技能的技能：

• skill-harvester（此技能）
• skill-tester（验证技能是否有效）
• skill-documenter（生成文档）
• skill-versioner（管理版本）

资源

技能仓库

• anthropics/claude-code-skills
• 社区技能集合
• 团队专属仓库

工具

• 使用 Git 进行版本控制
• 使用 Markdown 编写文档
• 使用 YAML 编写元数据
• 使用 Shell 脚本实现自动化

最佳实践

• 遵循 Claude Code 技能约定
• 使用一致的格式
• 包含元数据 frontmatter
• 添加恰当的标签
• 按需进行版本管理

---

版本：1.0.0 作者：从 your_claude_skills 仓库收集 最后更新：2025-11-18 许可证：MIT

快速开始

1. 回顾：检查近期工作（git log、更改的文件、解决的问题）
2. 识别：列出 3-7 项值得收集的技能
3. 创建：为每项技能使用技能模板
4. 整理：将其放入合适的类别
5. 提交：添加到仓库
6. 分享：推送并提供给团队使用

记住：最好的技能能够解决实际问题，并凝聚真正的专业知识。祝收集愉快！🎯