Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

fixing-claude-export-conversations(fixing Claude 导出 conversations)

用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑的开发与维护。它适合让 Agent 生成或审查 React、Next.js、Vue、Tailwind、CSS 等相关代码,整理组件结构,或定位布局和性能问题。使用时需要结合项目现有设计系统、路由和构建方式,避免只生成孤立片段;涉及页面改动时,应配合本地预览和构建检查确认视觉效果。

fixing-claude-export-conversations 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 29,889。

总安装 2,980周安装 128GitHub Stars 956下载 1,044核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:fixing-claude-export-conversations(fixing Claude 导出 conversations)
来源仓库:https://github.com/daymade/claude-code-skills
仓库路径:skills/fixing-claude-export-conversations
安装命令:
npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill fixing-claude-export-conversations
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill fixing-claude-export-conversations

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

fixing-claude-export-conversations 用于辅助前端页面、组件和样式开发与维护。适合生成 React、Vue 或 CSS 代码,审查组件结构或定位布局问题。使用时需结合项目设计系统和路由,避免生成孤立片段。涉及页面改动时应配合本地预览和构建检查确认视觉效果。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/fixing-claude-export-conversations

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill fixing-clau…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

fixing-claude-export-conversations 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/daymade/claude-code-skills --skill fixing-claude-export-…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fixing-claude-export-conversations 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

fixing-claude-export-conversations 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

fixing-claude-export-conversations 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

fixing-claude-export-conversations 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,980 次,近一周安装 128 次,下载 1,044 次,GitHub 956 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

fixing-claude-export-conversations 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
fixing-claude-export-conversations

fixing Claude 导出 conversations · 本页

2,980956权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Fixing Claude Code Export Conversations

Reconstruct broken line wrapping in Claude Code exported .txt files.

Quick Start

# Fix and show stats
uv run <skill-path>/scripts/fix-claude-export.py <export.txt> --stats

# Custom output
uv run <skill-path>/scripts/fix-claude-export.py <export.txt> -o fixed.txt

# Validate the result (53 automated checks)
uv run <skill-path>/scripts/validate-claude-export-fix.py <export.txt> fixed.txt

Replace <skill-path> with the resolved path to this skill's directory. Find it with:

find ~/.claude -path "*/fixing-claude-export-conversations/scripts" -type d 2>/dev/null

Workflow

Copy this checklist and track progress:

- [ ] Step 1: Locate the exported .txt file
- [ ] Step 2: Run fix script with --stats
- [ ] Step 3: Run validation suite
- [ ] Step 4: Spot-check output (tables, CJK paragraphs, tool results)
- [ ] Step 5: Deliver fixed file to user

Step 1: Locate the file. Claude Code exports use the naming pattern YYYY-MM-DD-HHMMSS-<slug>.txt.

Step 2: Run the fix script.

uv run <skill-path>/scripts/fix-claude-export.py <input.txt> -o <output.txt> --stats

Review the stats output — typical results: 20-25% line reduction, 80+ table borders fixed, 160+ table cells fixed.

Step 3: Run the validation suite.

uv run <skill-path>/scripts/validate-claude-export-fix.py <input.txt> <output.txt>

All checks must pass. If any fail, investigate before delivering. Use --verbose for full details on passing checks too.

Step 4: Spot-check. Open the output and verify:

  • Tables have intact borders (box-drawing characters on single lines)
  • CJK/English mixed text has pangu spacing (Portal 都需要, not Portal都需要)
  • Tool result blocks (⎿) have complete content on joined lines
  • Diff output within tool results has each line number on its own line

Step 5: Deliver the fixed file to the user.

What Gets Fixed

The script handles 10 content types using a state-machine with next-line look-ahead:

  • User prompts (❯ prefix, dw=76 padding) — paragraph joins with pangu spacing
  • Claude responses (● prefix) — narrative, bullet, and numbered list joins
  • Claude paragraphs (2-space indent) — next-line look-ahead via _is_continuation_fragment
  • Tables — border reconstruction, cell re-padding with pipe-count tracking
  • Tool calls (● Bash( etc.) — path and argument reconstruction
  • Tool results (⎿ prefix) — continuation joins including deeper-indented fragments
  • Plan text (5-space indent) — next-line look-ahead via _is_plan_continuation_fragment
  • Agent tree (├─/└─) — preserved structure
  • Separators (────, ---) — never joined
  • Tree connectors (standalone │) — preserved

Key Design Decisions

Next-line look-ahead (not dw thresholds): Instead of asking "was this line wrapped?" (fragile threshold), the script asks "does the next line look like a continuation?" by examining its content patterns — lowercase start, CJK ideograph start, opening bracket, hyphen/slash/underscore continuation.

Pangu spacing: Inserts spaces between ASCII alphanumeric characters and CJK ideographs at join boundaries. Also triggers for %, #, +, : adjacent to CJK.

Mid-token detection: Joins without space when boundaries indicate identifiers (BASE_ + URL), paths (documents + /05-team), or hyphenated names (ready + -together). Exception: -- prefix gets a space (run + --headed).

Safety

  • Never modifies the original file
  • Marker counts verified: ❯, ●, ✻, ⎿, … must match input/output
  • Runaway join detection: warns if any line exceeds 500 display-width
  • Strict UTF-8 encoding — no silent fallbacks

Dependencies

Python 3.10+ via uv run — zero external packages (stdlib only: unicodedata, argparse, re, pathlib, dataclasses).

平台分布

Codex

32.76%
按下载量换算342

Claude

30.63%
按下载量换算320

Cursor

17.28%
按下载量换算180

Gemini CLI

10.52%
按下载量换算110

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills