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Agent Skill · 待分类

proj-optimize(项目优化)

proj-optimize 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

proj-optimize 是待分类类 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,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 10,454。

总安装 196周安装 8GitHub Stars 64下载 63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:proj-optimize(项目优化)
来源仓库:https://github.com/zhangloveyan/backend-skill
仓库路径:skills/proj-optimize
安装命令:
npx skills add https://github.com/zhangloveyan/backend-skill --skill proj-optimize
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/zhangloveyan/backend-skill --skill proj-optimize

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库、Issue 和代码协作信息,适合围绕性能或结构优化进行整理。可分析代码复杂度、依赖关系或运行时表现,提出改进方向。需结合具体技术栈与运行环境使用,建议先评估改动影响再实施变更。

安装命令:npx skills add https://github.com/zhangloveyan/backend-skill --skill proj-optimize 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/proj-optimize

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/zhangloveyan/backend-skill --skill proj-optimi…;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

proj-optimize 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zhangloveyan/backend-skill --skill proj-optimize。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

proj-optimize 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。

proj-optimize 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。

proj-optimize 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。

proj-optimize 用的人多吗?

公开数据是累计安装 196 次,近一周安装 8 次,下载 63 次,GitHub 64 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。

proj-optimize 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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
proj-optimize

项目优化 · 本页

19664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

持续优化与自我进化

适用场景

  • 开发过程中发现规范缺失或流程问题
  • 项目结束后批量优化积累的问题
  • 定期检查和改进开发规范体系

任务文档同步

  • 如存在全流程任务文档,将优化相关文件记录到“扩展产物”
  • 上下文快照记录优化状态(不写细节)
  • 更新下一步指令

使用方式

/proj-optimize record    # 记录问题和优化点
/proj-optimize          # 执行批量优化(默认模式)
/proj-optimize check    # 检查是否有待优化项
/proj-optimize clean    # 清理已完成的优化记录

1. 记录模式 (/proj-optimize record)

存储位置

问题记录保存在项目本地文件中:

  • 待优化问题:docs/optimization/pending-issues.md
  • 优化历史:docs/optimization/optimization-log.md

优势:

  • 项目级隔离:不同项目的优化问题分开管理
  • 持久保存:本地文件,不会丢失
  • 版本控制:可纳入 Git 管理,团队共享
  • 避免臃肿:每个项目只关注自己的优化点

使用时机

  • 开发中遇到规范缺失
  • 发现流程执行问题
  • Skill 使用不便
  • 重复性问题出现

记录内容

每次记录包含以下信息:

  • 问题描述:具体遇到什么问题
  • 影响范围:对开发的影响
  • 优化建议:初步的解决思路
  • 优先级:P0(阻塞) / P1(重要) / P2(优化)
  • 涉及文件:相关的 Skill 或文档文件

记录方式

  1. 打开 docs/optimization/pending-issues.md
  2. 根据优先级添加到对应分类下
  3. 使用模板格式记录问题详情
  4. 保存文件
  5. 同步任务文档(扩展产物与上下文快照)

记录模板

参考 问题记录模板


2. 执行模式 (/proj-optimize)

执行流程

  1. 读取问题列表:从 docs/optimization/pending-issues.md 读取待优化问题
  2. 优先级排序:P0 → P1 → P2 顺序处理
  3. 生成优化方案:分析每个问题,生成详细的修改方案
  4. 用户确认:逐项展示优化方案,等待用户确认
  5. 执行修改:只执行用户确认的优化项
  6. 验证改进:确认优化是否解决问题
  7. 更新记录:将完成的问题移动到 docs/optimization/optimization-log.md
  8. 同步文档:必要时更新 CLAUDE.md 索引
  9. 同步任务文档:更新扩展产物与下一步指令

用户确认机制

每个优化方案都会详细展示:

  • 修改文件:具体要修改哪些文件
  • 修改内容:详细的修改说明
  • 影响范围:对现有功能的影响
  • 风险评估:修改的风险等级

确认选项:

  • y - 执行此优化
  • n - 跳过此优化
  • s - 跳过所有剩余优化
  • a - 执行所有剩余优化(批量确认)

优化方案预览格式

## 优化方案预览

### 问题 1/3: [P1] 代码生成缺少异常处理模板

**修改文件**:
- `.claude/skills/proj-gen/templates/service.md`

**修改内容**:
- 在 Service 模板的方法中增加 try-catch 异常处理
- 添加 BusinessException 转换逻辑

**影响范围**:
- 后续使用 /proj-gen 生成的 Service 代码将包含异常处理
- 不影响已有代码

**风险评估**:低风险,向后兼容

**是否执行此优化?**
[y] 是  [n] 否  [s] 跳过所有  [a] 全部执行

优化原则

  • 基于实践:所有优化都来自真实开发经验
  • 用户主导:所有修改都需要用户明确确认
  • 小步快跑:每次优化1-3个问题,避免大幅变动
  • 向后兼容:尽量保持现有使用方式不变
  • 验证效果:优化后在下次开发中验证是否有效

安全保障

  • 预览优先:先展示修改方案,不立即执行
  • 逐项确认:每个修改都需要用户明确同意
  • 批量选项:提供批量确认,提高效率
  • 记录选择:记录用户的确认/拒绝选择,便于后续参考

智能跳过

  • 如果 docs/optimization/pending-issues.md 中没有待处理问题
  • 自动提示"当前无待优化项,跳过执行"
  • 避免无意义的重复操作

3. 检查模式 (/proj-optimize check)

功能

  • 读取 docs/optimization/pending-issues.md 文件
  • 统计各优先级问题数量
  • 给出优化建议

输出示例

优化状态检查:
- 待优化问题:5个
  - P0 (阻塞):1个
  - P1 (重要):2个
  - P2 (优化):2个
- 建议:存在P0问题,建议立即执行优化

检查文件

  • docs/optimization/pending-issues.md - 待优化问题
  • docs/optimization/optimization-log.md - 历史记录(可选)

4. 清理模式 (/proj-optimize clean)

功能

  • 清理 docs/optimization/pending-issues.md 中已标记为完成的问题
  • 整理 docs/optimization/optimization-log.md 历史记录
  • 保持文件整洁,便于查看

清理规则

  • 移除状态为"已完成"的问题记录
  • 保留模板和说明部分
  • 整理历史记录的格式

优化触发点

触发场景记录方式优先级
开发阻塞立即记录,标记P0立即优化
流程不顺开发结束后记录,标记P1项目结束后优化
使用不便积累记录,标记P2定期批量优化
重复问题第二次出现时记录,标记P1优先处理

自我进化机制

进化路径

开发实践 → 发现问题 → /proj-optimize record → 积累问题 → /proj-optimize → 验证效果 → 固化经验

持续改进循环

  1. 实践中发现:每次开发都可能发现新问题
  2. 及时记录:使用 record 模式立即记录
  3. 批量优化:积累一定数量后统一处理
  4. 验证效果:下次开发中验证改进是否有效
  5. 持续迭代:无效的优化继续改进,有效的固化为规范

质量保证

  • 问题追踪:每个问题都有完整的生命周期记录
  • 效果验证:优化后必须在实际开发中验证
  • 回滚机制:无效优化可以回滚到之前版本
  • 知识积累:成功的优化经验固化为最佳实践

最佳实践

记录问题时

  • 描述要具体,避免模糊表达
  • 提供初步解决思路,便于后续优化
  • 标记准确的优先级,合理安排优化顺序

执行优化时

  • 一次处理1-3个问题,避免过度变动
  • 优化后立即在小范围验证效果
  • 保留优化前的版本,便于必要时回滚

验证效果时

  • 在真实开发场景中测试改进效果
  • 收集使用反馈,持续调整优化方案
  • 将验证结果记录,为后续优化提供参考

通过这套机制,整个开发规范体系能够基于实践不断自我完善,最终实现真正的自我进化。


模板文件

模板文件说明
问题记录模板templates/issue-template.md记录问题的标准格式和示例
优化记录模板templates/optimization-log-template.md记录优化历史的标准格式

项目文件结构

docs/
└── optimization/
    ├── pending-issues.md           # 待优化问题列表
    └── optimization-log.md         # 优化历史记录

优势:

  • 项目隔离:每个项目独立管理优化问题
  • 持久保存:本地文件,不会丢失
  • 版本控制:可纳入 Git,团队共享
  • 避免臃肿:不同项目的问题分开,保持精简

平台分布

Codex

35.16%
按下载量换算22

Claude

28.43%
按下载量换算18

Cursor

19.44%
按下载量换算12

Gemini CLI

9.78%
按下载量换算6

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。

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