AI Skills

deepflow-labs-tools

The single setup point for Claude Code at DeepFlow Labs

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运行一次安装脚本并获取 一切 您需要跨所有DeepFlow Labs存储库使用Claude Code——团队技能、MCP服务器（Linear、Clerk、Converx、Vercel、Playwright）和推荐的官方插件。

您不需要在每个仓库中配置Claude Code。 这是所有设置的地方。

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目录

• 为什么存在
• 快速设置
• 所得
• 路线图——我们正在培养的技能
• 有效运用技能
• MCP服务器
• 它如何在repo中工作
• 贡献
• 创建和更新技能
• 本地测试
• 版本控制和更新
• 插件结构
• 故障排除

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🧭 为什么存在

我们都在重复执行相同的操作任务——编写PRD、在Linear中归档错误、创建GitHub问题、审查PR、构建功能。每个人做这些事情的方式略有不同，质量也各不相同。

这个仓库通过将这些可重复的流程转化为 共享、版本化的技能 克劳德代码执行一致。把它想象成 AI运行手册 --我们将这个过程编码为Claude每次都会一步一步遵循的技能，而不是一个描述如何编写一份好的bug报告的维基页面。

目标很简单：

1. 标准化 --每个人都遵循相同的过程来创建bug、PRD、史诗和其他操作工件
2. 提高质量 --技能强制执行易于手动跳过的结构、必填字段和审核步骤
3. 节省时间 --与其将上下文切换到Linear/GitHub并填写模板，不如描述你需要什么，让Claude处理格式化和创建
4. 分享知识 --当有人想出一个更好的工作流程时，他们会将其编码为一种技能，整个团队都会受益

经验法则： 如果你发现自己在Linear、GitHub或任何其他工具中做了一些可重复的事情——这可能是这个仓库中的一项技能。

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🚀 快速设置

一次性设置——运行一次，处处高效。 此后，每 claude 任何DeepFlow Labs仓库中的会话都可以访问团队技能、MCP服务器和所有推荐的插件。

选项A：安装脚本（推荐）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/deepflow-labs/ai-skills/main/setup.sh | bash

或者克隆并在本地运行：

git clone git@github.com:deepflow-labs/ai-skills.git
cd ai-skills
./setup.sh

该脚本安装了所有内容：市场、团队插件和所有10个官方插件。它是幂等的——如果你想检查缺少的插件，可以安全地再次运行。

选项B：手动设置

如果您更喜欢单独安装：

Click to expand manual steps

1.添加市场和团队插件

claude plugin marketplace add deepflow-labs/ai-skills
claude plugin install deepflow-labs-tools@deepflow-labs-tools

2.安装推荐的官方插件

# Service integrations
claude plugin install github@claude-plugins-official          # GitHub PRs, issues, code search

# Development workflows
claude plugin install commit-commands@claude-plugins-official # Git commit, push, PR
claude plugin install pr-review-toolkit@claude-plugins-official # PR review agents
claude plugin install code-review@claude-plugins-official     # Code review
claude plugin install code-simplifier@claude-plugins-official # Code simplification
claude plugin install feature-dev@claude-plugins-official     # Guided feature development
claude plugin install skill-creator@claude-plugins-official   # Create & review skills
claude plugin install hookify@claude-plugins-official         # Create hooks from conversation

# Output style (optional)
claude plugin install explanatory-output-style@claude-plugins-official  # Educational insights

3.对MCP服务器进行身份验证

首次使用时，系统会提示您：

就这样

打开克劳德代码 任何 DeepFlow Labs仓库并开始工作：

/deepflow-labs-tools:review-skill     # Review a skill for quality
/commit                               # Commit, push, open PR
/code-review                          # Review code
/feature-dev                          # Guided feature development

一切都安装在 用户范围 --它适用于每个repo，不需要每个repo配置。

重要提示：启用自动更新。 运行安装程序后，打开Claude并运行 /plugin → 市场 → 深流实验室工具 → 启用自动更新。默认情况下，第三方市场禁用此选项。没有它，当我们更新市场时，您将不会自动获得新技能或改进。

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📦 所得

团队技能

MCP服务器（与插件捆绑在一起）

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🗺️ 路线图——我们正在培养的技能

这些是我们计划培养的技能。如果你对其他人有想法，打开一个问题或对现有的问题发表评论。

有主意吗？ 如果你发现自己在Linear、GitHub、Slack或其他任何地方做重复的事情——这是一项技能的候选者。只需构建它并打开一个PR。

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💡 有效运用技能

复习技能——新技能的质量门

在合并任何新的或更新的技能之前，请运行审阅器：

/deepflow-labs-tools:review-skill
Review the create-bug skill

它检查了4个类别的17个标准： - 前言 --名称格式、描述质量、触发条件 - 内容 --长度、渐进式披露、简洁、术语 - 工作流程 --明确的步骤、示例、错误处理、边缘情况 - 安全 --用户审批门，没有硬编码的秘密

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🔌 MCP服务器

该插件附带了一个 .mcp.json 它配置了五个MCP服务器。这些在安装插件的每个Claude Code会话中都可用。

线性（项目管理）

Transport: stdio (via mcp-remote bridge)
URL: https://mcp.linear.app/sse
Auth: Browser-based OAuth on first use

您可以做什么：

• 创建和搜索问题
• 管理项目、周期和里程碑
• 更新问题状态、优先级和标签
• 发布和阅读评论
• 将问题分配给团队成员

文员（身份验证）

Transport: HTTP (remote)
URL: https://mcp.clerk.com/mcp
Auth: Browser-based OAuth on first use

您可以做什么：

• 管理用户和组织
• 检查会话和身份验证流
• 查看登录活动和用户元数据
• 调试实时数据中与身份验证相关的问题

凸（后端）

Transport: stdio
Package: convex@latest (built-in MCP command)
Auth: Uses your existing Convex login

您可以做什么：

• 查询表格并检查数据
• 运行凸函数（查询、突变、操作）
• 使用实时数据调试后端逻辑
• 探索您的凸模式

注： 默认情况下，连接到您的 发展 部署。生产访问需要明确的标志。

Vercel（部署）

Transport: HTTP (remote)
URL: https://mcp.vercel.com
Auth: Browser-based OAuth on first use

您可以做什么：

• 检查部署状态和生成日志
• 管理域和环境变量
• 查看项目配置
• 检查无服务器功能日志

剧作家（浏览器自动化）

Transport: stdio
Package: @playwright/mcp@latest
Auth: None required

您可以做什么：

• 导航到URL并与网页交互
• 单击元素，填写表单，选择选项
• 截取屏幕截图进行视觉验证
• 自动化重复的浏览器工作流程

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🤝 它如何在repo中工作

运行安装脚本后， 所有内容都安装在用户范围内 --这意味着它会自动跟随您进入每个DeepFlow Labs仓库。不需要每个repo插件配置。

每个回购需要什么 .claude/settings.json

只有两件事——特定于仓库的权限和市场指针：

{
  "permissions": {
    "allow": ["...repo-specific rules..."],
    "deny": ["...repo-specific rules..."]
  },
  "extraKnownMarketplaces": {
    "deepflow-labs-tools": {
      "source": {
        "source": "github",
        "repo": "deepflow-labs/ai-skills"
      }
    }
  }
}

就这样 不 enabledPlugins 需要列表。 这 extraKnownMarketplaces 指针确保如果有人还没有运行安装脚本，Claude将在他们第一次打开该仓库时提示他们安装市场。

什么来自哪里

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🤝 贡献

发现一个可重复的过程？培养技能并打开公关。不需要正式的提案——我们是一个小团队，所以行动要快。

如何添加技能

1. 克隆此仓库并运行 claude --plugin-dir ./
2. 使用 /skill-creator 培养技能 --不要从头开始编写SKILL.md文件。技能创建者本身就是一种引导您完成整个过程的技能：它生成适当的前体、顺序步骤、示例、错误处理和边缘案例。它还知道我们可用的MCP服务器（Linear、Clerk、Converx、Vercel、Playwright），因此它产生的技能从一开始就连接到我们现有的堆栈中。
3. 在本地测试，用 /deepflow-labs-tools:review-skill
4. 打开PR

有一种创造技能的技能。 这是有意的——它确保每项技能都遵循相同的结构，使用正确的MCP集成，并在达到PR之前达到质量标准。不要手写skill.md文件。

是什么造就了一个优秀的技能候选人？

• 你做吧 每周两次以上
• 它遵循a 可预测结构 （例如，错误报告总是需要重新执行步骤）
• 它涉及 在工具之间复制粘贴 （例如，线性模板+GitHub上下文）
• 这 质量各不相同 这取决于谁做或他们有多匆忙
• 它是 乏味但重要 （例如，撰写详尽的公关描述）

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✏️ 创建和更新技能

创造新技能

1. 克隆此仓库并启动Claude代码：

   cd ai-skills && claude

1. 使用技能创建者——不要手动编写skill.md文件：

   /skill-creator

按照提示操作。它生成了一个结构合理的技能，包括前体、步骤、示例和边缘案例。

1. 添加一个 README.md 在技能目录中包含：它的功能、先决条件和使用示例。

1. 本地测试 （参见 本地测试 在......下面

1. 复习技能 在打开PR之前：

   /deepflow-labs-tools:review-skill

1. 创建PR 定位 main:

- 在下面包含新技能目录 skills/ - 将版本插入 .claude-plugin/plugin.json （参见 版本控制) - 遵循分支命名约定： {acronym}-DEEPFLOW-{ticket}-{description}

更新现有技能

1. 编辑 SKILL.md （以及 README.md 如果需要）
2. 本地测试： claude --plugin-dir ./
3. 评审： /deepflow-labs-tools:review-skill
4. 将版本插入 .claude-plugin/plugin.json
5. 创建公关目标 main

技能设计模式

所有的创作技巧（bug、史诗、PRD、设计文档）都遵循以下流程：

Interview → Draft → Review → Execute

技能写作指南

• 明确点 --克劳德严格遵循指示；不要留下任何模棱两可的东西
• 声明先决条件 --说明需要哪些MCP服务器、CLI工具或环境变量
• 包括示例 --显示预期的输入/输出，以便Claude理解格式
• 包括验证 --添加步骤，让Claude在继续之前检查自己的工作
• 保持技能专注 --一项技能=一个工作流程
• 问，不要猜 --技能应该向用户询问缺失的信息

命名约定

• 目录： 动词首串格 （例如。， create-bug, review-document)
• 技能在安装时是以命名空间分隔的： /deepflow-labs-tools:

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🧪 本地测试

选项1： --plugin-dir （最快迭代）

直接从本地签出加载插件——更改会立即反映出来，无需安装：

claude --plugin-dir /path/to/ai-skills

然后测试你的技能：

/deepflow-labs-tools:review-skill

将其用于内部开发循环。 编辑SKILL.md，重新启动Claude，并立即测试更改。

选项2：从分支安装（集成测试）

在合并之前，从您的分支测试完整的市场安装流程：

# Add marketplace from your branch
claude plugin marketplace add deepflow-labs/ai-skills#your-branch-name

# Install the plugin
claude plugin install deepflow-labs-tools@deepflow-labs-tools

# Launch Claude and verify
claude

合并前使用一次 验证整个分发管道是否端到端工作。

要验证什么

• \[\]键入时，技能出现在自动补全中 /deepflow-labs-tools:
• \[\]至少一项技能正确执行（例如。， review-skill 启动评估流程）
• \[\]MCP服务器可访问（首次使用时出现线性身份验证提示）
• \[\]命名空间正确--技能显示为 (deepflow-labs-tools) 在自动补全菜单中

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📌 版本控制和更新

版本控制是如何工作的

这 version 领域 .claude-plugin/plugin.json 控制更新检测。 每当你改变技能时，一定要碰它 --否则用户将不会收到更新。

// .claude-plugin/plugin.json
{
  "name": "deepflow-labs-tools",
  "version": "1.1.0"  // ← bump this
}

使用 语义版本控制:

更新如何到达用户

引擎盖下的工作原理： 没有中央插件注册表。当你添加一个市场时，Claude Code会将GitHub仓库克隆到 ~/.claude/plugins/cache/当检测到更新时（版本冲突） plugin.json)，它重新克隆新鲜。仓库永远不会被拉取——每个版本都是并排缓存的干净克隆。

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📁 插件结构

ai-skills/
├── setup.sh                     # One-time setup script — installs everything
├── .claude-plugin/
│   ├── plugin.json              # Plugin identity: name, version, description
│   └── marketplace.json         # Marketplace catalog
├── skills/                      # Team skills distributed with the plugin
│   └── review-skill/
│       ├── SKILL.md             # The prompt Claude executes
│       └── README.md            # Human-readable docs
├── .mcp.json                    # MCP server configs (Linear, Clerk, Convex, Vercel, Playwright)
├── .claude/
│   └── settings.json            # Permissions for this repo
├── CLAUDE.md                    # Conventions for contributing
└── README.md                    # This file

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🧩 安装什么

安装脚本一次性安装所有内容。以下是完整列表：

所有官方插件均来自 claude-plugins-official团队插件来自 deepflow-labs-tools 市场（此回购）。

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🔧 故障排除

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Built with Claude Code by the DeepFlow Labs Team