claude-101
27个人工智能工具，如MCP服务器+CLI+技能。跟克劳德谈谈，剩下的就交给他了。
   
这是什么？
安装一次，获得24个超能力。Claude 101是一个MCP服务器，它为Claude提供 实际计算能力 --统计、代码分析、SQL解析、金融数学等等——LLM自己无法可靠地完成这些任务。
它是如何工作的：
You: "Compare React, Vue, and Svelte for our project"
↓
Skill tells Claude to call build_comparison_matrix
↓
MCP tool computes: Vue 8.1 > React 7.9 > Svelte 7.5 (weighted scoring)
↓
Claude writes: "Vue leads by 0.2 points. The result is sensitive to
the DX weight — if you value Ecosystem more, React wins."无claude-101： 克劳德猜测数字和排名。 使用claude-101： 克劳德使用精确的计算，然后对结果进行推理。
设置（2分钟）
步骤1：添加MCP服务器
添加到您的 .mcp.json （项目根或 ~/.claude/.mcp.json):
{
"mcpServers": {
"claude-101": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "claude-101[mcp]", "claude-101-server"]
}
}
}第二步：安装技能
技能教克劳德 *当* 调用每个工具 *怎么* 使用结果中的每个字段：
mkdir -p ~/.claude/skills/claude-101-mastery/references
cd ~/.claude/skills/claude-101-mastery
BASE=https://raw.githubusercontent.com/claude-world/claude-101/main/skills/claude-101-mastery
curl -sLO $BASE/SKILL.md
curl -sLO $BASE/references/writing-workflows.md --output-dir references
curl -sLO $BASE/references/analysis-workflows.md --output-dir references
curl -sLO $BASE/references/coding-workflows.md --output-dir references
curl -sLO $BASE/references/business-workflows.md --output-dir references完成。 开始一个新的Claude Code会话，自然地说话。
24个用例
设置完成后，您可以简单地让Claude执行以下任何操作——其余操作由Skill处理：
写作与沟通
| 你说。 | 克劳德打电话来 | 你得到了什么 | |
|---|---|---|---|
| 1 | “给客户写一封跟进电子邮件” | draft_email | 带有计算形式评分、Flesch可读性、语气分析、预发送清单的电子邮件 |
| 2 | “计划一篇关于FastAPI的博客文章” | draft_blog_post | 每节单词目标、SEO字段、关键字分析、标题验证的大纲 |
| 3 | “整理这些会议记录” | parse_meeting_notes | 提取与会者、所有者行动项目+截止日期、决定、主题 |
| 4 | “为此发布创建Threads帖子” | format_social_content | 平台格式文本、字符计数检查、标签、参与信号 |
| 5 | “为这个项目写一个README” | scaffold_tech_doc | 模板+代码结构分析、完整性评分、工作量估算 |
| 6 | “帮我组织这部小说” | structure_story | 故事节奏与单词目标、张力曲线、节奏/对话/过渡分析 |
分析与研究
| 你说。 | 克劳德打电话来 | 你得到了什么 | |
|---|---|---|---|
| 7 | “分析此CSV数据” | analyze_data | 每列统计、Pearson相关性、IQR异常检测 |
| 8 | “总结这份10页的报告” | summarize_document | 关键句子（算法评分）、Flesch可读性、关键字频率 |
| 9 | “比较这3个框架” | build_comparison_matrix | 基于分数、胜者+利润、敏感性分析的加权排名 |
| 10 | “分析我们的调查结果” | analyze_survey | 每个问题的统计数据、NPS得分（推广者/被动者/贬低者）、满意度百分比 |
| 11 | “回顾本季度的财务状况” | analyze_financials | 毛利率/营业利润率/净利润率、增长率、烧钱率、现金跑道 |
| 12 | “检查本合同是否有问题” | review_legal_document | 18+子句检测、缺失子句警报、复杂性评分、风险等级 |
编码与技术
| 你说。 | 克劳德打电话来 | 你得到了什么 | |
|---|---|---|---|
| 13 | “搭建UserService类” | scaffold_code | 描述-软件代码（CRUD/neneneba API/auth模式），6种语言x 8种模式 |
| 14 | “检查此代码是否存在问题” | analyze_code | 圈复杂度、嵌套深度、幻数、质量等级A-F |
| 15 | “解释并优化此SQL” | process_sql | 格式化查询、执行计划、性能提示（SELECT\*、索引使用） |
| 16 | “为这些端点生成API文档” | scaffold_api_doc | OpenAPI YAML/Markdown，一致性检查，从代码中检测身份 |
| 17 | “编写此功能的测试” | generate_test_cases | 签名解析、快乐/边缘/边界情况、覆盖率分析 |
| 18 | “我们应该使用Kafka还是SQS？” | create_adr | 具有技术知识库（28项技术）的ADR，差异化权衡 |
商业与生产力
| 你说。 | 克劳德打电话来 | 你得到了什么 | |
|---|---|---|---|
| 19 | “计划这个为期8周的项目” | plan_project | WBS，包括小时数、里程碑、关键路径、风险、资源分配 |
| 20 | “让我为这次面试做好准备” | prepare_interview | 角色特定问题、STAR验证、JD技能提取、时间分配 |
| 21 | “写商业计划书” | scaffold_proposal | AIDA框架、ROI/NPV计算、论证强度分析 |
| 22 | “处理这个愤怒的客户” | build_support_response | 问题分类、升级风险0-100、解决方案估计、质量评分 |
| 23 | “为此功能创建PRD” | scaffold_prd | 用户故事、MoSCoW优先级、完整性评分、依赖性检测 |
| 24 | “帮我在这些选项之间做出选择” | evaluate_decision | 加权评分矩阵、排名、敏感性分析 |
命令行用法
也可作为独立的命令行工具使用：
# Install
pip install "claude-101[mcp]"
# List all tools
claude-101 list
claude-101 list --category analysis
# Run any tool directly
claude-101 draft-email "meeting follow-up" --tone assertive
claude-101 --pretty analyze-data "name,score\nAlice,95\nBob,87"
claude-101 scaffold-proposal business "Cloud Migration" --investment 100000 --annual-return 50000
# Pipe from stdin
echo "SELECT * FROM users" | claude-101 process-sql -
cat mycode.py | claude-101 analyze-code -
# Tool help
claude-101 draft-email --helpPython库
from claude_101.analysis.data import analyze_data
from claude_101.business.decision import evaluate_decision
result = analyze_data("name,score\nAlice,95\nBob,87", output_format="csv", operations="all")
result["correlations"] # [{"column_a": "score", "column_b": "hours", "pearson_r": 0.94}]
result = evaluate_decision("A,B", "Speed,Cost", "0.6,0.4", "A:Speed=9,Cost=5;B:Speed=6,Cost=9")
result["winner"] # {"option": "A", "score": 7.4, "margin": 0.2}建筑
claude-101/
src/claude_101/
server.py # MCP server (27 tools via FastMCP)
cli.py # CLI (auto-generated from function signatures)
_utils.py # 14 shared computation functions
_guides.py # 24 embedded use-case guides
writing/ # 6 tools: email, blog, meeting, social, techdoc, story
analysis/ # 6 tools: data, summary, comparison, survey, financial, legal
coding/ # 6 tools: codegen, review, sql, apidoc, testgen, adr
business/ # 6 tools: planning, interview, proposal, support, prd, decision
skills/
claude-101-mastery.md # Skill file (teaches Claude how to use all 24 tools)
tests/ # 157 tests across 6 files依赖关系： 仅 sqlparse （其他都是stdlib）。MCP是可选的。
贡献
看 贡献.md 作为指导方针。看 更改日志.md 发布历史。
许可证
麻省理工学院——见 许可证.