## 概述 本期是新星首发第六轮，口径先交代清楚：本轮的“新星”不是榜单涨幅，而是**装机层的差集面孔**——把这台机器 `~/.claude/skills/` 里的实物逐个翻出，对照本栏已覆盖的150期选题索引，凡从未被拆过的才算新星。共翻出九件，归成三条线：**外DNA件**（openai-docs、atlas、yeet，带着 OpenAI/Codex 血统爬进了 Claude 的门）、**脚手架件**（planning-with-files、long-running-agent，给 Agent 的注意力和记忆搭架子）、**通道件**（defuddle、mcp-cli、office-mcp，管进出 Agent 的字节流），外加两件中文自产的家用件（notebook-fix、skill-sync-github）。需要声明：本轮未接星标与上架日期数据，所有评分只对每件 SKILL.md 的文本本身负责，不替作者背书热度。 ## 评测速览 | 件 | 一句话定位 | 功能完整度 | 设计质量 | 上手难度 | 实战保障 | |---|---|---|---|---|---| | planning-with-files | 把工作记忆写进磁盘 | ★★★★★ | ★★★★★ | 低 | ★★★★ | | long-running-agent | 跨会话状态机 | ★★★★ | ★★★★★ | 中 | ★★★★ | | mcp-cli | MCP 的命令行方言 | ★★★★ | ★★★★ | 低 | ★★★ | | office-mcp | 39 个 Office 工具打包 | ★★★★★ | ★★★ | 高 | ★★★ | | defuddle | 网页取干净正文 | ★★★ | ★★★★★ | 极低 | ★★★ | | notebook-fix | 修 ipynb 的家用体检单 | ★★★ | ★★★ | 极低 | ★★★★ | | yeet | 从改码直通 PR | ★★★ | ★★★★ | 中 | ★★★ | | openai-docs | OpenAI 官方文档通道 | ★★★ | ★★★★ | 中 | ★★ | | atlas | 遥控 ChatGPT Atlas 浏览器 | ★★★ | ★★★ | 高 | ★★ | 评分口径：完整度看边界场景与降级路径；设计质量看说明书结构、触发设计与提示词工程；上手难度反向计星，越易星越多；实战保障看备份、确认、回滚这类防翻车设计。 ## 一、深度拆解：planning-with-files，把 Manus 的方法论写成九段说明书 这件的开篇第一句就把师承亮了出来：**"Work like Manus: Use persistent markdown files as your working memory on disk."** 不藏着掖着，直接承认整套东西来自 Manus 的工程实践——这是本轮九件里唯一一个在正文第一行就引用外部方法论的 SKILL.md，等于把「我不是发明者，我是翻译者」写在了门牌上。 逐段看它的结构，是教科书级的四层楼： **第一层，Quick Start 四步。** 收到复杂任务先建 `task_plan.md`、给阶段打勾、每阶段结束更新、决策前先重读。“Read before deciding - refresh goals in attention window” 这半句是全件的题眼：它把「注意力窗口」当成会被冲刷的缓存，读一遍计划文件等于手动刷新缓存。这不是玄学，是对上下文衰减的直接对抗。 **第二层，3-File Pattern 表。** 三列小表把文件分工钉死：`task_plan.md` 管阶段与进度（每阶段后更新）、`notes.md` 管调研发现（调研中随手写）、交付物文件管最终产出（完成时写）。妙处在“何时更新”这一列——它规定的是**节奏**而不是内容，模型照抄节奏就能跑。 **第三层，两个完整模板。** `task_plan.md` 模板里有 Goal、Phases、Key Questions、Decisions Made、Errors Encountered、Status 六段。最值钱的是后三段：决策留痕（“决定：理由”）、错误日志（“报错：解法”）、当前状态一行。这三段合起来，等于给一次会话装了黑匣子。 **第四层，铁律与反模式。** 五条 Critical Rules 里最狠的是第一条："ALWAYS Create Plan First. This is non-negotiable."——SKILL.md 里极少见这种不留余地的措辞，作者清楚模型会跳过铺垫直接干活，所以把最关键动作写成了禁区。Anti-Patterns 表则是五组「别这样/改成这样」对照，其中一条直接点名：**别拿 TodoWrite 当持久化**——任务清单是会话内的，文件才是跨调用的。 短板也明显：它只管“一次会话内”的记忆，会话一断，`task_plan.md` 就成了考古现场。这个缺口正好由下一件补上。 ## 二、对照组：long-running-agent，给跨会话的烂尾楼装电梯 如果说 planning-with-files 管会话内，long-running-agent 管的就是**会话之间**。开篇就把长任务的三大死法列了出来：一口气梭哈到上下文耗尽、看到半成品就宣布完工、留下一堆没文档的断点状态。 它的解法是**双 Agent 制**：第一个会话由“初始化 Agent”搭台——生成 `init.sh` 装环境、生成 `feature_list.json` 列全需求、初始化 `claude-progress.txt` 记进度、做首次 git 提交；之后每个会话由“编码 Agent”接力。每个会话开工必须走七步启动序列：pwd、读进度文件、读特性清单、看最近20条提交、跑 init.sh、跑基础测试、挑一个失败特性。 两个设计细节值得单独说： **一是用 JSON 锁字段。** 特性清单为什么用 JSON 不用 Markdown？文件里写得很直白：防模型乱改（"Use JSON format to prevent inappropriate edits"）。配套铁律：测试描述一个字不许动，只许改 `passes` 字段，而且**必须端到端验证过才能标 true**。这是把「磨洋工式自评」的口子直接焊死了。 **二是失败模式表。** 五组常见死法与解法，比如“提前宣布胜利”对应“去查 feature_list.json 里还有没有 false”。和 planning-with-files 的反模式表一样，作者都明白：给 Agent 写说明书，正面指令的约束力远不如把踩坑现场提前摆出来。 两件合起来正好是两层记忆栈：内层管注意力，外层管状态接力。单独装一件都缺一条腿。 ## 三、外DNA三件：谁爬进了谁的门 本轮最有生态信号的三件，共同点是**出生地不在 Claude**。 **openai-docs** 是 OpenAI 官方文档的查询通道，走 developers.openai.com 的 MCP 服务器，开头就下死命令：查 OpenAI 相关问题优先用文档 MCP，别用通用搜索。它最露馅的是降级流程——MCP 服务器不在时，它教 Agent 自己跑 `codex mcp add openaiDeveloperDocs --url https://developers.openai.com/mcp`，最后一步是“请用户重启 Codex”。**在一台 Claude Code 的机器上，这句“重启 Codex”是永远执行不通的。**整份说明书是给 Codex 写的，却被原样装进了 Claude 的技能目录——Skill 就是无主字节，宿主不挑食。 **atlas** 更极端：一个遥控 ChatGPT Atlas 浏览器的 macOS 专用件，靠 AppleScript 控制窗口和标签页，还能翻 Atlas 的书签和历史（复制 SQLite 库避免锁表，这个细节很讲究）。默认路径写的是 `$CODEX_HOME`（`~/.codex/skills`），又是一份 Codex 系说明书。装在这台 Linux 机器上，它是彻头彻尾的死件——但它出现在装机层这件事本身，说明跨生态搬运已经不需要适配了。 **yeet** 是管道件：从改码到开 PR 一条龙。它的 Codex 胎记刻在命名规范里——分支必须叫 `codex/{description}`，PR 标题必须带 `[codex]` 前缀，哪怕现在跑在 Claude 里。流程本身很朴素：在主干就开分支、`git add -A` 全量暂存、装依赖重跑检查、push 失败就拉主干重试、最后 `gh pr create --draft --fill` 开草稿 PR。值得一提的细节是它专门规定 PR 正文要写进临时文件再提交——“避免 \n 转义搞坏 markdown”，这是踩过坑的人才会写的句子。 三件的共同启示：**Skills 生态的边界正在失效**。说明书里写谁家的话术、留谁家的路径，早已拦不住文件被装进别家目录。对本栏读者而言，装机前多看一眼 SKILL.md 里的宿主假设，比看 Star 数实在。 ## 四、通道三件与自产两件 **defuddle** 是本轮最短的一件，全文一页：一条安装命令 `npm install -g defuddle-cli`，一条核心用法 `defuddle parse --md`，一张三行格式表。它最狠的一句是自我定位——**“Prefer over WebFetch for standard web pages”**，直接教模型用自己去顶掉宿主的内置工具，理由是去掉导航广告省 token。设计密度极高：默认值（永远 `--md`）、边界（元数据抽取用 `-p`）、替代关系（对 WebFetch）一段不废。 **mcp-cli** 是 MCP 的命令行方言翻译器，把「发现-探索-检视-执行」写成一个四步工作流：裸跑列服务器、带服务器名看工具、带工具名看 JSON schema、带参数直接调用。附录里有两组宝藏：一是含引号 JSON 的三种传法（heredoc、stdin、管道），二是完整的 exit code 表（0 成功、1 客户端错、2 服务端错、3 网络错）——**给 Agent 写 exit code 表的说明书不多见**，这让模型能凭退出码自主决定重试还是上报。 **office-mcp** 是重型装备：39 个工具的 Office全家桶，PDF 10个（含 OCR，支持中日韩等多语言）、表格 7 个、文档 6 个、格式转换 9 个、演示文稿 7 个，依赖全是纯 JS 实现（tesseract.js 免原生二进制）。它的 SKILL.md 本质是一张 API 菜单——工具名加一句话，没有工作流没有示例对话。作为说明书它偏薄，但它附了真实仓库链接（github.com/claude-office-skills/skills）和实现计划文档，算是把工程档案随件附上。 自产两件是另一种味道。**notebook-fix** 用中文写成，修 ipynb 五类常见病（坏 import、代码误进 markdown 格、JSON 编码、语法错、格式问题），流程里有两个防翻车阀门：修复前自动备份 `.bak`、修复前先问一句 y/n。它的输出样例直接把终端长相画在说明书里——**把汇报格式当规格写**，这是家用件里少见的自觉。**skill-sync-github** 则是把 `~/.claude/skills` 整个目录同步到私有 GitHub 仓库的物流件，提交信息有模板、嵌套 `.git` 要先删、超 50MB 要警告，连 Windows 下 gh CLI 的 PATH 都写了。这两件证明：生态最底层其实是一批只服务一个人的小件，它们不出现在任何榜单上。 ## 五、工作流对照 planning-with-files 的会话内循环： ```mermaid flowchart TD A["接到复杂任务"] --> B["先建 task_plan.md"] B --> C["声明阶段与问题"] C --> D["动手前先读 plan"] D --> E["阶段产出写 notes.md"] E --> F["勾掉已完成 phase"] F --> G{"全部阶段完成？"} G -->|未完| D G -->|完成| H["写交付物文件"] H --> I["更新状态后交付"] ``` long-running-agent 的跨会话接力： ```mermaid flowchart TD A["初始化会话 仅一次"] --> B["生成 init.sh"] B --> C["生成特性清单"] C --> D["建进度日志"] D --> E["首次 git 提交"] E --> F["后续会话开工"] F --> G["七步启动序列"] G --> H["认领一个失败特性"] H --> I["端到端验证"] I --> J["只改 passes 字段"] J --> K["提交并写进度"] K --> L{"特性全绿？"} L -->|否| F L -->|是| M["收工可合并"] ``` ## 六、安装与使用速查 ```bash # defuddle —— 一行入列 npm install -g defuddle-cli defuddle parse --md # mcp-cli —— 四步阶梯 mcp-cli # 列服务器与工具 mcp-cli -d # 看参数 mcp-cli / # 看 schema mcp-cli / '{"k":"v"}' # 调用 # office-mcp —— 建栈三步（仓库见其文档内链） git clone https://github.com/claude-office-skills/skills cd mcp-servers/office-mcp && npm install && npm run build # 再把 dist/index.js 登记进 claude_desktop_config.json 的 mcpServers # notebook-fix —— 触发即用 /notebook-fix **/*.ipynb # yeet —— 前置检查 gh --version && gh auth status # 之后按件内流程：开 codex/ 分支 → 提交 → 检查 → push → gh pr create --draft # openai-docs —— 降级时自动执行的安装（Codex 宿主语境） codex mcp add openaiDeveloperDocs --url https://developers.openai.com/mcp # planning-with-files / long-running-agent —— 零安装 # 前者：让 Agent 先落 task_plan.md + notes.md 再开工 # 后者：首会话生成 init.sh / feature_list.json / claude-progress.txt，后续会话走七步启动 # atlas —— 仅 macOS + Atlas 应用 + Automation 权限 export ATLAS_CLI="$CODEX_HOME/skills/atlas/scripts/atlas_cli.py" uv run --python 3.12 python "$ATLAS_CLI" tabs --json ``` ## 七、推荐排行榜 - **说明书最值得抄**：planning-with-files > defuddle > mcp-cli。前者的模板加铁律加反模式三层结构、后者用一张表加一条默认值就把事说清，都是可以直接套用的写法。 - **装上就能干活**：notebook-fix > defuddle > mcp-cli。零配置零依赖，触发即用。 - **生态信号最值钱**：openai-docs > atlas > yeet。三件外DNA证明 Skill 文件的宿主中立性，跨家搬运已是常态。 - **建议先观望**：atlas（平台错位，Linux 上是死件）、openai-docs（降级流程指向 Codex，Claude 宿主下走不通）、office-mcp（需自建 MCP 栈，官方 docx/pdf 件已覆盖大部分场景）。 - **组合最佳**：planning-with-files + long-running-agent 一起装，内层管注意力、外层管接力，缺一跛脚。 ## 结语 这轮差集翻仓最大的收获不是某一件的分数，而是两个生态事实：其一，**装机层藏着大量榜单照不到的供给**——外DNA私货、家用小件、方法论翻译件，它们不上榜但真实在岗，选件只能靠翻目录；其二，**说明书文风正在分化出流派**——一页表格派、API 菜单派、模板铁律派、假终端派，文风即设计，选件时读一遍 SKILL.md 比看任何评测都准。 ## 参考来源 1. [planning-withfiles SKILL.md（本机实读）](/home/gprshome/.claude/skills/planning-with-files/SKILL.md) — Manus 学派三文件法全文，含模板与反模式表 2. [long-running-agent SKILL.md（本机实读）](/home/gprshome/.claude/skills/long-running-agent/SKILL.md) — 双 Agent 框架、feature_list.json 规则与七步启动序列 3. [defuddle / mcp-cli / notebook-fix SKILL.md（本机实读）](/home/gprshome/.claude/skills/defuddle/SKILL.md) — 通道件与家用件说明书原文 4. [openai-docs / atlas / yeet SKILL.md（本机实读）](/home/gprshome/.claude/skills/openai-docs/SKILL.md) — 三件外DNA件原文，Codex 胎记出处 5. [claude-office-skills/skills 仓库](https://github.com/claude-office-skills/skills) — office-mcp SKILL.md 内链的 39 工具仓库 6. 本栏已覆盖选题索引（150期装机记录）— 本轮差集口径的比对基准 > [!tip] 51学通信知识星球 > **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 > **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 > **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 > **加入福利**：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 > **AI 加持**：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。