HumanLayer Skills 入门指南/improve-claude-md 让 AI 更听话的秘密【免费下载链接】skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills53/skillsHumanLayer Skills 是 HumanLayer 开源的一套 Claude Code 技能Skills插件合集其中的/improve-claude-md技能能用条件块改写你项目里的CLAUDE.md规则文件专治 AI不听话的顽疾。这篇入门指南会带你从零看懂它的原理3 分钟装好第一个技能。什么是 HumanLayer Skills为什么值得试一句话概括这是给 Claude Code 装的超能力插件包。Claude Code 是跑在命令行里的 AI 编码助手它靠读取项目根目录的CLAUDE.md来理解这个项目该怎么写代码。但很多开发者都撞过同一堵墙——规则写得越多AI 反而越容易全部忽略。这个仓库把解决经验做成了可安装的技能。插件清单 marketplace.json 中目前登记了 5 个技能技能一句话介绍improve-claude-md用条件块重写 CLAUDE.md提升 AI 对指令的遵循度narrow-react-prop-types收窄 React 组件 Props 类型让类型贴合真实代码路径design-control-loop面试式设计一个智能体控制回路并自动搭建show-me用简洁图示和 HTML 可视化解释当前主题build-iterated-agentic-loop构建仓库级技能 定期运行的编码代理工作流 每个技能对应 plugins/ 下的一个目录整体介绍见 README.md。快速上手3 步装好 /improve-claude-md第 1 步一条命令安装技能需要 Node.js 环境npx skills add humanlayer/skills --skill improve-claude-md第 2 步进入你的项目目录启动 Claude Code。第 3 步输入斜杠命令等待 AI 重写规则文件/improve-claude-md 想看源码细节可以克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills53/skills核心规则全部写在 SKILL.md 这一个文件里。让 AI 更听话的秘密条件块important if为什么 AI 会装聋根源藏在系统提示里——Claude Code 每次注入CLAUDE.md时都会附带一句this context may or may not be relevant to your tasks... You should not respond to this context unless it is highly relevant to your task.翻译过来文件里与当前任务无关的内容越多AI 越可能整篇忽略——包括真正重要的部分。解法是用important if条件标签把只在特定情况下才用得上的规则包起来。这个写法借用了 Claude Code 系统提示自身的 XML 标签模式等于给模型一个明确的相关性信号。看官方示例节选自 SKILL.mdimportant ifyou need to run commands to build, test, lint, or generate code Run with turbo from the repo root. | turbo build | Build all packages | | turbo test | Run all tests | /important important ifyou are creating new components - Use functional components with TypeScript interfaces for props /importantAI 接到新建组件任务时第二个块立刻被点亮命令表则只在跑命令时才相关。所有内容都摆在明面上但模型只关注匹配当前任务的部分——这正是技巧的精髓。5 条编写原则高遵循度 CLAUDE.md 的关键完整原则见 SKILL.md 的 Principles 章节速记版基础内容保持裸写——项目定位、目录地图、技术栈对 90% 以上任务都相关直接写在文件顶部。条件要具体、要窄——写任何代码时是坏条件正在增删 import 时是好条件每条规则配专属触发器。保持短小别拆文件——内联条件块优于让 AI 额外读一堆文件。少即是多——能被 linter 检查的规则、能从现有代码模式里悟出来的规则统统删掉。保留全部命令——命令表是 AI 的基础参考哪怕低频命令也不能丢。改写前后对比到底改了什么技能内置了一个完整的 Turborepo monorepo 实例输入输出对照改写结果非常直观被删掉的camelCase/PascalCase、constvslet、严格相等……——全是 linter 和格式化工具的地盘遵循最佳实践这类模糊、不可执行的指令。被保留的项目定位与目录地图顶部裸写不包条件块完整命令表连analyze这种低频命令都保留API、测试、状态管理等领域规则——各自独立成块配上专属条件。一句话总结把一堆规则让 AI 一次性全读变成一堆规则按任务逐个亮起。同仓库还藏着哪些宝贝 装完/improve-claude-md后这三个技能也很值得看看React 类型收窄narrow-react-prop-types 专治为了让测试/Storybook 方便而放宽的 Props把类型收窄回真实生产代码路径的契约并坚持让测试适应类型而不是反过来。智能体控制回路design-control-loop 借用控制论的传感器—控制器—执行器模型让 AI 定期测量代码库与目标状态的差距做出小而可评审的变更并提 PR。设计方法论在 control-loop-taxonomy.md。可视化讲解show-me 让 AI 用伪代码、调用树、Mermaid 图甚至 HTML 小页面解释当前话题新手啃复杂逻辑时特别好用。常见问题Q项目里还没有 CLAUDE.md能用吗可以。技能的触发条件是提供一份 CLAUDE.md 或请求改进它——先让 Claude Code 生成一份初稿再跑/improve-claude-md做结构化改写即可。Q为什么命令表不删命令太多不也占位吗技能的原则是保留全部命令因为命令属于高频基础参考AI 需要随时知道有什么可用。真正拉低遵循度的不是篇幅而是永远用不上的规则——那正是条件块要消灭的。Q需要是 Claude Code 老手吗不需要。全程只有两条命令唯一前提是项目里有 Node.js 环境。写在最后HumanLayer Skills 把怎么写好 CLAUDE.md沉淀成了可安装的标准流程。对新手来说/improve-claude-md是最值得先装的一个——花 5 分钟让 AI 从选择性听话变成按任务精准听话。【免费下载链接】skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills53/skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 HumanLayer Skills 入门指南：/improve-claude-md 让 AI 更听话的秘密
HumanLayer Skills 入门指南/improve-claude-md 让 AI 更听话的秘密【免费下载链接】skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills53/skillsHumanLayer Skills 是 HumanLayer 开源的一套 Claude Code 技能Skills插件合集其中的/improve-claude-md技能能用条件块改写你项目里的CLAUDE.md规则文件专治 AI不听话的顽疾。这篇入门指南会带你从零看懂它的原理3 分钟装好第一个技能。什么是 HumanLayer Skills为什么值得试一句话概括这是给 Claude Code 装的超能力插件包。Claude Code 是跑在命令行里的 AI 编码助手它靠读取项目根目录的CLAUDE.md来理解这个项目该怎么写代码。但很多开发者都撞过同一堵墙——规则写得越多AI 反而越容易全部忽略。这个仓库把解决经验做成了可安装的技能。插件清单 marketplace.json 中目前登记了 5 个技能技能一句话介绍improve-claude-md用条件块重写 CLAUDE.md提升 AI 对指令的遵循度narrow-react-prop-types收窄 React 组件 Props 类型让类型贴合真实代码路径design-control-loop面试式设计一个智能体控制回路并自动搭建show-me用简洁图示和 HTML 可视化解释当前主题build-iterated-agentic-loop构建仓库级技能 定期运行的编码代理工作流 每个技能对应 plugins/ 下的一个目录整体介绍见 README.md。快速上手3 步装好 /improve-claude-md第 1 步一条命令安装技能需要 Node.js 环境npx skills add humanlayer/skills --skill improve-claude-md第 2 步进入你的项目目录启动 Claude Code。第 3 步输入斜杠命令等待 AI 重写规则文件/improve-claude-md 想看源码细节可以克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills53/skills核心规则全部写在 SKILL.md 这一个文件里。让 AI 更听话的秘密条件块important if为什么 AI 会装聋根源藏在系统提示里——Claude Code 每次注入CLAUDE.md时都会附带一句this context may or may not be relevant to your tasks... You should not respond to this context unless it is highly relevant to your task.翻译过来文件里与当前任务无关的内容越多AI 越可能整篇忽略——包括真正重要的部分。解法是用important if条件标签把只在特定情况下才用得上的规则包起来。这个写法借用了 Claude Code 系统提示自身的 XML 标签模式等于给模型一个明确的相关性信号。看官方示例节选自 SKILL.mdimportant ifyou need to run commands to build, test, lint, or generate code Run with turbo from the repo root. | turbo build | Build all packages | | turbo test | Run all tests | /important important ifyou are creating new components - Use functional components with TypeScript interfaces for props /importantAI 接到新建组件任务时第二个块立刻被点亮命令表则只在跑命令时才相关。所有内容都摆在明面上但模型只关注匹配当前任务的部分——这正是技巧的精髓。5 条编写原则高遵循度 CLAUDE.md 的关键完整原则见 SKILL.md 的 Principles 章节速记版基础内容保持裸写——项目定位、目录地图、技术栈对 90% 以上任务都相关直接写在文件顶部。条件要具体、要窄——写任何代码时是坏条件正在增删 import 时是好条件每条规则配专属触发器。保持短小别拆文件——内联条件块优于让 AI 额外读一堆文件。少即是多——能被 linter 检查的规则、能从现有代码模式里悟出来的规则统统删掉。保留全部命令——命令表是 AI 的基础参考哪怕低频命令也不能丢。改写前后对比到底改了什么技能内置了一个完整的 Turborepo monorepo 实例输入输出对照改写结果非常直观被删掉的camelCase/PascalCase、constvslet、严格相等……——全是 linter 和格式化工具的地盘遵循最佳实践这类模糊、不可执行的指令。被保留的项目定位与目录地图顶部裸写不包条件块完整命令表连analyze这种低频命令都保留API、测试、状态管理等领域规则——各自独立成块配上专属条件。一句话总结把一堆规则让 AI 一次性全读变成一堆规则按任务逐个亮起。同仓库还藏着哪些宝贝 装完/improve-claude-md后这三个技能也很值得看看React 类型收窄narrow-react-prop-types 专治为了让测试/Storybook 方便而放宽的 Props把类型收窄回真实生产代码路径的契约并坚持让测试适应类型而不是反过来。智能体控制回路design-control-loop 借用控制论的传感器—控制器—执行器模型让 AI 定期测量代码库与目标状态的差距做出小而可评审的变更并提 PR。设计方法论在 control-loop-taxonomy.md。可视化讲解show-me 让 AI 用伪代码、调用树、Mermaid 图甚至 HTML 小页面解释当前话题新手啃复杂逻辑时特别好用。常见问题Q项目里还没有 CLAUDE.md能用吗可以。技能的触发条件是提供一份 CLAUDE.md 或请求改进它——先让 Claude Code 生成一份初稿再跑/improve-claude-md做结构化改写即可。Q为什么命令表不删命令太多不也占位吗技能的原则是保留全部命令因为命令属于高频基础参考AI 需要随时知道有什么可用。真正拉低遵循度的不是篇幅而是永远用不上的规则——那正是条件块要消灭的。Q需要是 Claude Code 老手吗不需要。全程只有两条命令唯一前提是项目里有 Node.js 环境。写在最后HumanLayer Skills 把怎么写好 CLAUDE.md沉淀成了可安装的标准流程。对新手来说/improve-claude-md是最值得先装的一个——花 5 分钟让 AI 从选择性听话变成按任务精准听话。【免费下载链接】skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills53/skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考