Skill Seekers

技能寻求者

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](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases)      ](https://pypi.org/project/skill-seekers/) ](https://pypi.org/project/skill-seekers/) ](https://pypi.org/project/skill-seekers/)   ](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) ](https://pepy.tech/projects/skill-seekers)

🧠 AI系统的数据层。 Skill Seekers将文档网站、GitHub仓库、PDF、视频、笔记本电脑、维基和10多种源代码类型转化为结构化知识资产——在几分钟内即可为AI技能（Claude、Gemini、OpenAI）、RAG管道（LangChain、LlamaIdex、Pinecone）和AI编码助手（Cursor、Windsurf、Cline）提供动力，而不是几个小时。

🌐 访问SkillsSeekersWeb.com -浏览24+预设配置，分享您的配置，并访问完整的文档！

📋 查看开发路线图和任务 -10个类别的134个任务，选择任何一个来贡献！

🌐 生态系统

Skill Seekers是一个多仓库项目。这里是万物生存的地方：

想贡献吗？ 网站和配置仓库是新贡献者的良好起点！

🧠 人工智能系统的数据层

技能探索者是通用的预处理层 它位于原始文档和使用它的每个AI系统之间。无论您是在构建Claude技能、LangChain RAG管道还是Cursor .cursorrules 文件——数据准备是相同的。您只需执行一次，即可导出到所有目标。

# One command → structured knowledge asset
skill-seekers create https://docs.react.dev/
# or: skill-seekers create facebook/react
# or: skill-seekers create ./my-project

# Export to any AI system
skill-seekers package output/react --target claude      # → Claude AI Skill (ZIP)
skill-seekers package output/react --target langchain   # → LangChain Documents
skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes
skill-seekers package output/react --target cursor      # → .cursorrules
skill-seekers package output/react --target ibm-bob     # → IBM Bob skill directory

建造什么

为什么这很重要

• ⚡ 速度提高99% --手动数据准备天数→ 15–45 分钟
• 🎯 AI技能素质 --500多行SKILL.md文件，包含示例、图案和参考线
• 📊 RAG就绪块 --智能分块保留代码块并维护上下文
• 🎬 视频 --从YouTube和本地视频中提取代码、成绩单和结构化知识
• 🔄 多源 --将18种源类型（文档、GitHub、PDF、视频、笔记本、维基等）组合到一个知识资产中
• 🌐 一个准备，每个目标 --将同一资产导出到20个平台（12 LLM+8 RAG/向量），无需重新抓取
• ✅ 战斗测试 --3194+测试，24+框架预设，生产就绪

🚀 快速启动（3个命令）

# 1. Install
pip install skill-seekers

# 2. Create skill from any source
skill-seekers create https://docs.django.com/

# 3. Package for your AI platform
skill-seekers package output/django --target claude

就是这样！ 你现在有 output/django-claude.zip 准备使用。

# Use a different AI agent for enhancement (default: claude)
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent kimi
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent codex
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent-cmd "my-custom-agent run"

其他来源（支持18个）

# GitHub repository
skill-seekers create facebook/react

# Local project
skill-seekers create ./my-project

# PDF document
skill-seekers create manual.pdf

# Word document
skill-seekers create report.docx

# EPUB e-book
skill-seekers create book.epub

# Jupyter Notebook
skill-seekers create notebook.ipynb

# OpenAPI spec
skill-seekers create openapi.yaml

# PowerPoint presentation
skill-seekers create presentation.pptx

# AsciiDoc document
skill-seekers create guide.adoc

# Local HTML file (auto-detected by extension)
skill-seekers create page.html

# Whole directory of HTML files (auto-detected for HTML-dominant dirs)
skill-seekers create ./mirror_output/site/

# Force HTML mode on a mixed/code-heavy directory
skill-seekers create ./repo/ --html-path ./repo/docs/build/html/

# RSS/Atom feed
skill-seekers create feed.rss

# Man page
skill-seekers create curl.1

# Video (YouTube, Vimeo, or local file — requires skill-seekers[video])
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
# First time? Auto-install GPU-aware visual deps:
skill-seekers video --setup

# Confluence wiki
skill-seekers confluence --space TEAM --name wiki

# Notion pages
skill-seekers notion --database-id ... --name docs

# Slack/Discord chat export
skill-seekers chat --export-dir ./slack-export --name team-chat

出口各地

# Package for multiple platforms
for platform in claude gemini openai langchain; do
  skill-seekers package output/django --target $platform
done

什么是技能寻求者？

技能寻求者是 人工智能系统的数据层。它将18种源类型（文档网站、GitHub存储库、PDF、视频、Jupyter笔记本、Word/EPUB/AsciiDoc文档、OpenAPI规范、PowerPoint演示文稿、RSS提要、手册页、Confluence wiki、Notion页面、Slack/Discord导出等）转换为每个AI目标的结构化知识资产：

📚 文档

完整的文件： docs/README.md

技能寻求者们没有花几天时间进行手动预处理，而是：

1. 摄入 --文档、GitHub存储库、本地代码库、PDF、视频、笔记本、wiki和10多种源代码类型
2. 分析 -深度AST解析、模式检测、API提取
3. 结构 --带有元数据的分类参考文件
4. 增强 --人工智能驱动的SKILL.md一代（克劳德、双子座或当地）
5. 出口 --一个资产中有16种特定于平台的格式

为什么使用这个？

面向人工智能技能建设者（Claude、Gemini、OpenAI）

• 🎯 生产级技能 --500多行SKILL.md文件，包含代码示例、模式和指南
• 🔄 增强工作流程 --申请 security-focus, architecture-comprehensive，或自定义YAML预设
• 🎮 任何域名 --游戏引擎（Godot、Unity）、框架（React、Django）、内部工具
• 🔧 团队 --将内部文档+代码合并到一个真实来源中
• 📚 质量 --通过示例、快速参考和导航指导增强人工智能

面向RAG建设者和人工智能工程师

• 🤖 RAG就绪数据 --预碎LangChain Documents，LlamaIdex TextNodes，干草堆 Documents
• 🚀 速度提高99% --预处理天数→ 15–45 分钟
• 📊 智能元数据 --类别、来源、类型→ 更高的检索精度
• 🔄 多源 --将文档+GitHub+PDF+视频合并到一个管道中
• 🌐 平台无关 --导出到任何矢量数据库或框架，无需重新抓取

适用于AI编码助手用户

• 💻 光标/风帆/克莱恩 --生成 .cursorrules / .windsurfrules / .clinerules 自动地
• 🎯 持久上下文 --AI“知道”你的框架，无需反复提示
• 📚 始终为最新 --文档更改时在几分钟内更新上下文

主要特点

🌐 文件报废

• ✅ 智能SPA探索 -JavaScript SPA站点的三层发现（sitemap.xml→ llms.txt→ 无头浏览器渲染）
• ✅ llms.txt支持 -自动检测和使用LLM就绪文档文件（速度提高10倍）
• ✅ 通用刮刀 -适用于任何文档网站
• ✅ 智能分类 -按主题自动组织内容
• ✅ 代码语言检测 -识别Python、JavaScript、C++、GDScript等。
• ✅ 24+即用型预设 -Godot、React、Vue、Django、FastAPI等

📄 PDF支持

• ✅ 基本PDF提取 -从PDF文件中提取文本、代码和图像
• ✅ 用于扫描PDF的OCR -从扫描的文档中提取文本
• ✅ 密码保护的PDF -处理加密的PDF
• ✅ 表格提取 -从PDF中提取复杂表格
• ✅ 并行处理 -对于大型PDF文件，速度提高了3倍
• ✅ 智能高速缓存 -重新运行速度提高50%

🎬 视频提取

• ✅ YouTube和本地视频 -从视频中提取文字记录、屏幕代码和结构化知识
• ✅ 视觉框架分析 -从代码编辑器、终端、幻灯片和图表中提取OCR
• ✅ GPU自动检测 -自动安装正确的PyTorch版本（CUDA/ROCm/MPS/CPU）
• ✅ AI增强 -两步：清理OCR伪影+生成抛光SKILL.md
• ✅ 时间剪辑 -提取特定部分 --start-time 和 --end-time
• ✅ 播放列表支持 -批量处理YouTube播放列表中的所有视频
• ✅ 愿景API回退 -使用Claude Vision处理低置信度OCR帧

🐙 GitHub存储库分析

• ✅ 深度代码分析 -AST解析Python、JavaScript、TypeScript、Java、C++、Go
• ✅ API提取 -带有参数和类型的函数、类、方法
• ✅ 存储库元数据 -README、文件树、语言分解、星/叉
• ✅ GitHub问题和PR -使用标签和里程碑获取打开/关闭的问题
• ✅ 变更日志和发布 -自动提取版本历史记录
• ✅ 冲突检测 -将记录的API与实际代码实现进行比较
• ✅ MCP集成 -自然语言：“废弃GitHub仓库facebook/react”

🔄 统一多源报废

• ✅ 合并多个来源 -将文档、GitHub和PDF结合在一起
• ✅ 冲突检测 -自动查找文档和代码之间的差异
• ✅ 智能合并 -基于规则或人工智能的冲突解决
• ✅ 透明报告 -并排比较⚠️ 警告
• ✅ 文件差距分析 -识别过时的文档和未记录的功能
• ✅ 单一事实来源 -一种既显示意图（文档）又显示现实（代码）的技能
• ✅ 向后兼容 -传统的单源配置仍然有效

🤖 多LLM平台支持

• ✅ 12个LLM平台 -Claude AI、Google Gemini、OpenAI ChatGPT、MiniMax AI、通用Markdown、OpenCode、Kimi（Moonshot AI）、DeepSeek AI、Qwen（阿里巴巴）、OpenRouter、Together AI、Fireworks AI
• ✅ 通用刮擦 -相同的文档适用于所有平台
• ✅ 平台特定包装 -为每个LLM优化格式
• ✅ 一个命令导出 - --target 标志选择平台
• ✅ 可选依赖关系 -只安装你需要的东西
• ✅ 100%向后兼容 -现有的Claude工作流程不变

# Claude (default - no changes needed!)
skill-seekers package output/react/
skill-seekers upload react.zip

# Google Gemini
pip install skill-seekers[gemini]
skill-seekers package output/react/ --target gemini
skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini

# OpenAI ChatGPT
pip install skill-seekers[openai]
skill-seekers package output/react/ --target openai
skill-seekers upload react-openai.zip --target openai

# MiniMax AI
pip install skill-seekers[minimax]
skill-seekers package output/react/ --target minimax
skill-seekers upload react-minimax.zip --target minimax

# Generic Markdown (universal export)
skill-seekers package output/react/ --target markdown
# Use the markdown files directly in any LLM

🔧 Environment Variables for Claude-Compatible APIs (e.g., GLM-4.7)

技能寻求者支持任何兼容Claude的API端点：

# Option 1: Official Anthropic API (default)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Option 2: GLM-4.7 Claude-compatible API
export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1

# All AI enhancement features will use the configured endpoint
skill-seekers enhance output/react/
skill-seekers analyze --directory . --enhance

备注：设置 ANTHROPIC_BASE_URL 允许您使用任何兼容Claude的API端点，如GLM-4.7（AI）或其他兼容服务。

安装：

# Install with Gemini support
pip install skill-seekers[gemini]

# Install with OpenAI support
pip install skill-seekers[openai]

# Install with MiniMax support
pip install skill-seekers[minimax]

# Install with all LLM platforms
pip install skill-seekers[all-llms]

🔗 RAG框架集成

• ✅ LangChain文档 -直接出口至 Document 格式与 page_content +元数据

- 非常适合：QA链、检索器、矢量库、代理 - 例子： LangChain RAG管道 - 指南： LangChain集成

• ✅ LlamaIdex文本节点 -出口到 TextNode 具有唯一ID+嵌入的格式

- 非常适合：查询引擎、聊天引擎、存储上下文 - 例子： LlamaIndex查询引擎 - 指南： LlamaIdex集成

• ✅ 松果就绪格式 -针对矢量数据库升级进行了优化

- 非常适合：生产向量搜索、语义搜索、混合搜索 - 例子： 松果上升 - 指南： 松果集成

快速导出：

# LangChain Documents (JSON)
skill-seekers package output/django --target langchain
# → output/django-langchain.json

# LlamaIndex TextNodes (JSON)
skill-seekers package output/django --target llama-index
# → output/django-llama-index.json

# Markdown (Universal)
skill-seekers package output/django --target markdown
# → output/django-markdown/SKILL.md + references/

完整的RAG管道指南： RAG管道文件

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🧠 AI编码助手集成

将任何框架文档转换为4+AI助手的专家编码上下文：

• ✅ 光标IDE -生成 .cursorrules 用于AI驱动的代码建议

- 非常适合：特定于框架的代码生成、一致的模式 - 适用于：游标IDE（VS代码分叉） - 指南： 光标集成 - 例子： 光标反应技能

• ✅ 帆板运动 -自定义Windsurf的AI助手上下文 .windsurfrules

- 非常适合：IDE原生AI辅助、基于流的编码 - 使用：Codeium的Windsurf IDE - 指南： Windsurf集成 - 例子： Windsurf FastAPI上下文

• ✅ Cline（VS代码） -VS Code代理的系统提示+MCP

- 非常适合：VS code中的代理代码生成 - 适用于：VS Code的Cline扩展 - 指南： 临床整合 - 例子： Cline Django助手

• ✅ Continue.dev -IDE无关AI的上下文服务器

- 非常适合：多IDE环境（VS代码、JetBrains、Vim）、自定义LLM提供商 - 适用于：任何带有Continue.dev插件的IDE - 指南： 持续集成 - 例子： 继续通用上下文

AI编码工具的快速导出：

# For any AI coding assistant (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev)
skill-seekers scrape --config configs/django.json
skill-seekers package output/django --target claude  # or --target markdown

# Copy to your project (example for Cursor)
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules

# Or for Windsurf
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md

# Or for Cline
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules

# Or for Continue.dev (HTTP server)
python examples/continue-dev-universal/context_server.py
# Configure in ~/.continue/config.json

集成中心： 所有AI系统集成

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🌊 三流GitHub架构

• ✅ 三流分析 -将GitHub仓库拆分为代码、文档和见解流
• ✅ 统一代码库分析器 -适用于GitHub URL和本地路径
• ✅ C3.x作为分析深度 -选择“基本”（1-2分钟）或“c3x”（20-60分钟）分析
• ✅ 增强型路由器生成 -GitHub元数据、README快速入门、常见问题
• ✅ 问题整合 -GitHub问题的主要问题和解决方案
• ✅ 智能路由关键字 -GitHub标签权重为2倍，可更好地检测主题

解释三条流：

• 流1：代码 -深度C3.x分析（模式、示例、指南、配置、架构）
• 流2：文档 -存储库文档（README、贡献、docs/\*.md）
• 流3：见解 -社区知识（问题、标签、星星、叉子）

from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer

# Analyze GitHub repo with all three streams
analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer()
result = analyzer.analyze(
    source="https://github.com/facebook/react",
    depth="c3x",  # or "basic" for fast analysis
    fetch_github_metadata=True
)

# Access code stream (C3.x analysis)
print(f"Design patterns: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
print(f"Test examples: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}")

# Access docs stream (repository docs)
print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}")

# Access insights stream (GitHub metadata)
print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}")
print(f"Common issues: {len(result.github_insights['common_problems'])}")

查看完整文档: 三流实施总结

🔐 智能速率限制管理和配置

• ✅ 多令牌配置系统 -管理多个GitHub帐户（个人、工作、OSS）

- 安全配置存储在 ~/.config/skill-seekers/config.json （600个权限） - 按配置文件速率限制策略： prompt, wait, switch, fail - 每个配置文件可配置超时（默认值：30分钟，防止无限期等待） - 智能回退链：CLI arg→ 环境变量→ 配置文件→ 提示 - Claude、Gemini、OpenAI的API密钥管理

• ✅ 交互式配置向导 -美观的终端用户界面，易于设置

- 用于创建令牌的浏览器集成（自动打开GitHub等） - 令牌验证和连接测试 - 带有颜色编码的视觉状态显示

• ✅ 智能速率限制处理器 -不再无限期等待！

- 关于速率限制的预先警告（60/小时vs 5000/小时） - 从GitHub API响应实时检测 - 实时倒计时，显示进度 - 速率受限时自动切换配置文件 - 四种策略：提示（询问）、等待（倒计时）、切换（尝试另一个）、失败（中止）

• ✅ 恢复能力 -继续中断的作业

- 以可配置的时间间隔自动保存进度（默认值：60秒） - 列出所有可恢复的作业及其进度详细信息 - 自动清理旧作业（默认：7天）

• ✅ CI/CD支持 -自动化的非交互模式

- --non-interactive 标志在没有提示的情况下快速失效 - --profile 标记以选择特定的GitHub帐户 - 清除管道日志的错误消息

快速设置：

# One-time configuration (5 minutes)
skill-seekers config --github

# Use specific profile for private repos
skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work

# CI/CD mode (fail fast, no prompts)
skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive

# Resume interrupted job
skill-seekers resume --list
skill-seekers resume github_react_20260117_143022

利率限制策略说明：

• 提示 （默认）-询问在速率受限时该怎么办（等待、切换、设置令牌、取消）
• 等待 -使用倒计时器自动等待（尊重超时）
• 开关 -自动尝试下一个可用配置文件（用于多帐户设置）
• 失败 -立即失败，出现明显错误（非常适合CI/CD）

🎯 Bootstrap技能-自助托管

生成技能寻求者作为在您的AI代理（Claude Code、Kimi、Codex等）中使用的技能：

# Generate the skill
./scripts/bootstrap_skill.sh

# Install to Claude Code
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/

您将获得：

• ✅ 完整的技能文档 -所有CLI命令和使用模式
• ✅ CLI命令参考 -记录每个工具及其选项
• ✅ 快速入门示例 -常见工作流程和最佳实践
• ✅ 自动生成的API文档 -代码分析、模式和示例

🔐 私有配置存储库

• ✅ 基于Git的配置源 -从私有/团队git存储库获取配置
• ✅ 多源管理 -注册无限GitHub、GitLab、Bitbucket存储库
• ✅ 团队协作 -在3-5人的团队中共享自定义配置
• ✅ 企业支持 -通过基于优先级的解决方案扩展到500多名开发人员
• ✅ 安全认证 -环境变量令牌（GITHUB_TOKEN、GITLAB_TOKEN）
• ✅ 智能高速缓存 -克隆一次，自动拉取更新
• ✅ 离线模式 -脱机时使用缓存的配置

🤖 代码库分析（C3.x）

C3.4：基于AI增强的配置模式提取

• ✅ 9种配置格式 -JSON、YAML、TOML、ENV、INI、Python、JavaScript、Dockerfile、Docker Compose
• ✅ 7种图案类型 -数据库、API、日志记录、缓存、电子邮件、身份验证、服务器配置
• ✅ AI增强 -可选双模人工智能分析（API+LOCAL）

- 解释每个配置的作用 - 提出最佳实践和改进建议 - 安全分析 -查找硬编码的秘密、暴露的凭据

• ✅ 自动文档 -生成所有配置的JSON+Markdown文档
• ✅ MCP集成 - extract_config_patterns 支持增强功能的工具

C3.3：人工智能增强指南

• ✅ 全面的人工智能增强 -将基本指南转化为专业教程
• ✅ 5自动改进 -步骤说明、故障排除、先决条件、下一步、用例
• ✅ 双模式支持 -API模式（Claude API）或本地模式（Clade Code CLI）
• ✅ 本地模式下无API成本 -使用您的Claude Code Max计划进行免费增强
• ✅ 质量转型 -75行模板→ 500+ 线路综合指南

用途：

# Quick analysis (1-2 min, basic features only)
skill-seekers analyze --directory tests/ --quick

# Comprehensive analysis with AI (20-60 min, all features)
skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive

# With AI enhancement
skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance

完整文档： docs/HOW_TO_GUIDES.md

🔄 增强工作流程预设

可重用的YAML定义的增强管道，控制AI如何将原始文档转化为精湛的技能。

• ✅ 5个捆绑预设 — default, minimal, security-focus, architecture-comprehensive, api-documentation
• ✅ 用户自定义预设 --将自定义工作流添加到 ~/.config/skill-seekers/workflows/
• ✅ 多个工作流 --在一个命令中链接两个或多个工作流
• ✅ 完全托管CLI --列出、检查、复制、添加、删除和验证工作流

# Apply a single workflow
skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus

# Chain multiple workflows (applied in order)
skill-seekers create ./my-project \
  --enhance-workflow security-focus \
  --enhance-workflow minimal

# Manage presets
skill-seekers workflows list                          # List all (bundled + user)
skill-seekers workflows show security-focus           # Print YAML content
skill-seekers workflows copy security-focus           # Copy to user dir for editing
skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml        # Install a custom preset
skill-seekers workflows remove my-workflow            # Remove a user preset
skill-seekers workflows validate security-focus       # Validate preset structure

# Copy multiple at once
skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation

# Add multiple files at once
skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml

# Remove multiple at once
skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b

YAML预设格式：

name: security-focus
description: "Security-focused review: vulnerabilities, auth, data handling"
version: "1.0"
stages:
  - name: vulnerabilities
    type: custom
    prompt: "Review for OWASP top 10 and common security vulnerabilities..."
  - name: auth-review
    type: custom
    prompt: "Examine authentication and authorisation patterns..."
    uses_history: true

⚡ 性能和规模

• ✅ 异步模式 -使用async/await将抓取速度提高2-3倍（使用 --async 旗帜）
• ✅ 大型文档支持 -智能拆分处理10K-40K+页文档
• ✅ 路由器/集线器技能 -智能路由到专业子技能
• ✅ 平行刮擦 -同时处理多种技能
• ✅ 检查点/恢复 -永远不要在长时间的摩擦中失去进展
• ✅ 缓存系统 -报废一次，立即重建

🤖 Agent不可知技能生成

• ✅ 多代理支持 -通过以下方式为Claude、Kimi、Codex、Copilot、OpenCode或任何自定义代理生成技能 --agent 旗帜
• ✅ 自定义代理命令 -使用 --agent-cmd 指定用于增强的自定义代理CLI命令
• ✅ 通用旗帜 - --agent 和 --agent-cmd 在所有命令上都可用（创建、抓取、github、pdf等）

📦 市场管道

• ✅ 发布到市场 -将技能发布到Claude Code插件市场仓库
• ✅ 端到端管道 -从文档来源到已发布的市场条目

✅ 质量保证

• ✅ 经过全面测试 -2540+测试，全面覆盖

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📦 安装

# Basic install (documentation scraping, GitHub analysis, PDF, packaging)
pip install skill-seekers

# With all LLM platform support
pip install skill-seekers[all-llms]

# With MCP server
pip install skill-seekers[mcp]

# Everything
pip install skill-seekers[all]

需要帮助选择吗？ 运行安装向导：

skill-seekers-setup

安装选项

视频可视化deps（GPU感知）： 安装后 skill-seekers[video-full]，跑 skill-seekers video --setup 自动检测GPU并安装正确的PyTorch 变体+easyocr。这是安装视觉提取依赖项的推荐方法。

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🚀 One命令安装工作流

从配置到上传技能的最快方法——完全自动化：

# Install React skill from official configs (auto-uploads to Claude)
skill-seekers install --config react

# Install from local config file
skill-seekers install --config configs/custom.json

# Install without uploading (package only)
skill-seekers install --config django --no-upload

# Preview workflow without executing
skill-seekers install --config react --dry-run

时间： 总共20-45分钟| 质量： 生产就绪（9/10）| 成本： 自由

执行的阶段：

📥 PHASE 1: Fetch Config (if config name provided)
📖 PHASE 2: Scrape Documentation
✨ PHASE 3: AI Enhancement (MANDATORY - no skip option)
📦 PHASE 4: Package Skill
☁️  PHASE 5: Upload to Claude (optional, requires API key)

要求：

• ANTHROPIC_API_KEY环境变量（用于自动部署）
• Claude Code Max计划（用于本地AI增强），或使用 --agent 选择其他AI代理

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📊 特征矩阵

技能寻求者支持 12个LLM平台, 8个RAG/矢量目标, 18种源类型，以及所有目标之间的全功能对等。

平台： Claude AI、Google Gemini、OpenAI ChatGPT、MiniMax AI、通用Markdown、OpenCode、Kimi（Moonshot AI）、DeepSeek AI、Qwen（阿里巴巴）、OpenRouter、Together AI、Fireworks AI 源类型： 文档网站、GitHub仓库、PDF、Word（.docx）、EPUB、视频、本地代码库、Jupyter笔记本、本地HTML、OpenAPI/Swagger、AsciiDoc、PowerPoint（.pptx）、RSS/Atom提要、手册页、Confluence wiki、Notion页面、Slack/Discord聊天导出

看 完整的功能矩阵 详细的平台和功能支持。

快速平台比较

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使用示例

文件报废

# Scrape documentation website
skill-seekers scrape --config configs/react.json

# Quick scrape without config
skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react

# With async mode (3x faster)
skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8

# Use a specific AI agent for enhancement
skill-seekers scrape --config configs/react.json --agent kimi

PDF提取

# Basic PDF extraction
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill

# Advanced features
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \
    --extract-tables \        # Extract tables
    --parallel \              # Fast parallel processing
    --workers 8               # Use 8 CPU cores

# Scanned PDFs (requires: pip install pytesseract Pillow)
skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr

视频提取

# Install video support
pip install skill-seekers[video]        # Transcripts + metadata
pip install skill-seekers[video-full]   # + Whisper + visual frame extraction

# Auto-detect GPU and install visual deps (PyTorch + easyocr)
skill-seekers video --setup

# Extract from YouTube video
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial

# Extract from a YouTube playlist
skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist

# Extract from a local video file
skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording

# Extract with visual frame analysis (requires video-full deps)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual

# With AI enhancement (cleans OCR + generates polished SKILL.md)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2

# Clip a specific section of a video (supports seconds, MM:SS, HH:MM:SS)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00

# Use Vision API for low-confidence OCR frames (requires ANTHROPIC_API_KEY)
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr

# Re-build skill from previously extracted data (skip download)
skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial

完整指南： 看 docs/VIDEO_GUIDE.md 对于完整的CLI参考， 可视化管道细节、AI增强选项和故障排除。

GitHub存储库分析

# Basic repository scraping
skill-seekers github --repo facebook/react

# With authentication (higher rate limits)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
skill-seekers github --repo facebook/react

# Customize what to include
skill-seekers github --repo django/django \
    --include-issues \        # Extract GitHub Issues
    --max-issues 100 \        # Limit issue count
    --include-changelog       # Extract CHANGELOG.md

统一多源报废

将文档、GitHub和PDF整合为一项具有冲突检测功能的统一技能：

# Use existing unified configs
skill-seekers unified --config configs/react_unified.json
skill-seekers unified --config configs/django_unified.json

# Or create unified config
cat > configs/myframework_unified.json  B[Skill Seekers]
    B --> C[Scraper]
    B --> D[AI Enhancement]
    B --> E[Packager]
    C --> F[Organized References]
    D --> F
    F --> E
    E --> G[AI Skill .zip]
    G --> H[Upload to AI Platform]

1. 检测llms.txt -首先检查llms-full.txt、llms.txt、llms-small.txt（智能SPA发现的一部分）
2. 刮擦：从文档中提取所有页面
3. 分类：将内容组织为主题（API、指南、教程等）
4. 增强：AI分析文档并通过示例创建全面的SKILL.md（通过以下方式支持多个代理 --agent)
5. 包裹：将所有内容捆绑到一个平台中 .zip 文件

建筑

该系统分为 8个核心模块 和 5个实用模块 （总共约200个班级）：

实用模块： 解析器 （28个CLI解析器）， 存储 （S3/GCS/Alue）， 嵌入 （多提供者矢量）， 基准 演出 公用事业 （16名共享助手）。

完整的UML图： docs/UML_ARCHITECTURE.md |StarUML项目： docs/UML/skill_seekers.mdj |HTML API参考： docs/UML/html/

📋 先决条件

在开始之前，请确保您已经：

1. Python 3.10或更高版本 - 下载 |检查： python3 --version
2. Git - 下载 |检查： git --version
3. 15-30分钟 用于首次设置

首次用户？ → 从这里开始：防弹快速入门指南 🎯

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📤 上传技能给Claude

一旦你的技能被打包，你需要将其上传到Claude：

选项1：自动上载（基于API）

# Set your API key (one-time)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

# Package and upload automatically
skill-seekers package output/react/ --upload

# OR upload existing .zip
skill-seekers upload output/react.zip

选项2：手动上传（无API密钥）

# Package skill
skill-seekers package output/react/
# → Creates output/react.zip

# Then manually upload:
# - Go to https://claude.ai/skills
# - Click "Upload Skill"
# - Select output/react.zip

选项3:MCP（克劳德代码）

In Claude Code, just ask:
"Package and upload the React skill"

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🤖 安装到AI代理

技能寻求者可以自动为19个AI编码代理安装技能。

# Install to specific agent
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor

# Install to IBM Bob (project-local .bob/skills/)
skill-seekers install-agent output/react/ --agent bob

# Install to all agents at once
skill-seekers install-agent output/react/ --agent all

# Preview without installing
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run

支持的代理

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🔌 MCP集成（26个工具）

技能寻求者会提供一个MCP服务器，供Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code+Cline或IntelliJ IDEA使用。

# stdio mode (Claude Code, VS Code + Cline)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp

# HTTP mode (Cursor, Windsurf, IntelliJ)
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765

# Auto-configure all agents at once
./setup_mcp.sh

所有26个可用工具：

• 核心（9）： list_configs, generate_config, validate_config, estimate_pages, scrape_docs, package_skill, upload_skill, enhance_skill, install_skill
• 扩展（10）： scrape_github, scrape_pdf, unified_scrape, merge_sources, detect_conflicts, add_config_source, fetch_config, list_config_sources, remove_config_source, split_config
• 矢量数据库（4）： export_to_chroma, export_to_weaviate, export_to_faiss, export_to_qdrant
• 云（3）： cloud_upload, cloud_download, cloud_list

完整指南： docs/MCP_SETUP.md

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⚙️ 配置

可用预设（24+）

# List all presets
skill-seekers list-configs

创建自己的配置

# Option 1: Interactive
skill-seekers scrape --interactive

# Option 2: Copy and edit a preset
cp configs/react.json configs/myframework.json
nano configs/myframework.json
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json

配置文件结构

{
  "name": "myframework",
  "description": "When to use this skill",
  "base_url": "https://docs.myframework.com/",
  "selectors": {
    "main_content": "article",
    "title": "h1",
    "code_blocks": "pre code"
  },
  "url_patterns": {
    "include": ["/docs", "/guide"],
    "exclude": ["/blog", "/about"]
  },
  "categories": {
    "getting_started": ["intro", "quickstart"],
    "api": ["api", "reference"]
  },
  "rate_limit": 0.5,
  "max_pages": 500
}

在哪里存储配置

该工具按以下顺序搜索：

1. 提供的确切路径
2. ./configs/ （当前目录）
3. ~/.config/skill-seekers/configs/ （用户配置目录）
4. SkillSeekersWeb.com API（预设配置）

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📊 创造什么

output/
├── godot_data/              # Scraped raw data
│   ├── pages/              # JSON files (one per page)
│   └── summary.json        # Overview
│
└── godot/                   # The skill
    ├── SKILL.md            # Enhanced with real examples
    ├── references/         # Categorized docs
    │   ├── index.md
    │   ├── getting_started.md
    │   ├── scripting.md
    │   └── ...
    ├── scripts/            # Empty (add your own)
    └── assets/             # Empty (add your own)

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🐛 故障排除

未提取内容？

• 检查你的 main_content 选择器
• 尝试： article, main, div[role="main"]

数据存在但不会使用它？

# Force re-scrape
rm -rf output/myframework_data/
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json

类别不好？

编辑配置 categories 使用更好的关键字。

想要更新文档吗？

# Delete old data and re-scrape
rm -rf output/godot_data/
skill-seekers scrape --config configs/godot.json

增强不起作用？

# Check if API key is set
echo $ANTHROPIC_API_KEY

# Try LOCAL mode instead (uses Claude Code Max, no API key needed)
skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL

# Monitor background enhancement status
skill-seekers enhance-status output/react/ --watch

GitHub利率限制问题？

# Set a GitHub token (5000 req/hour vs 60/hour anonymous)
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here

# Or configure multiple profiles
skill-seekers config --github

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📈 演出

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📚 文档

入门指南

• 公告PROOF_QUICKSTART.md - 🎯 从这里开始 如果你是新来的！
• QUICKSTART.md -经验丰富的用户快速入门
• 故障排除.md -常见问题和解决方案
• docs/QUICK_REFERENCE.md -一页备忘单

建筑

• docs/UML_ARCHITECTURE.md -UML架构概述，附14个图表
• docs/UML/exports/ -PNG图表导出（包概述+13个类图）
• docs/UML/html/ -完整的HTML API引用（所有类、操作、属性）
• docs/UML/skill_seekers.mdj -StarUML项目文件（用打开 例图)

指南

• docs/LARGE_DOCUMENTATION.md -处理10K-40K+页文档
• ASYNC_SUPPORT.md -异步模式指南（抓取速度提高2-3倍）
• docs/ENHANCEMENT_MODES.md -AI增强模式指南
• docs/MCP_SETUP.md -MCP集成设置
• docs/UNIFIED_SCRAPING.md -多源抓取
• docs/VIDEO_GUIDE.md -视频提取指南

集成指南

• 文档/集成/LANGCHAIN.md -朗链RAG
• docs/集成/CURSOR.md -光标IDE
• docs/集成/WINDSURF.md -Windsurf IDE
• docs/integrations/CLINE.md -Cline（VS代码）
• docs/integrations/RAG_PIPELINES.md -所有RAG管道

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📝 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 详细信息文件

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快乐的技能建设！ 🚀

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🔒 安全

](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)