# 技能寻求者
English | [简体中文](README.zh-CN.md) | [日本語](README.ja.md) | [한국어](README.ko.md) | [Español](README.es.md) | [Français](README.fr.md) | [Deutsch](README.de.md) | [Português](README.pt-BR.md) | [Türkçe](README.tr.md) | [العربية](README.ar.md) | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md)
[](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://modelcontextprotocol.io)
[](tests/)
[](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)
[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
[](https://skillseekersweb.com/)
[](https://x.com/_yUSyUS_)
[](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)
[](https://pepy.tech/projects/skill-seekers)
**🧠 AI 系统的数据层。** Skill Seekers 将文档站点、GitHub 仓库、PDF、视频、笔记本、Wiki 以及 10 多种其他源类型转化为结构化的知识资产——几分钟内即可为 AI 技能、RAG 流水线 和 AI 编程助手 提供支持，而非数小时。
## 🌐 生态系统
Skill Seekers 是一个多仓库项目。以下是各组件的所在地：
| 仓库 | 描述 | 链接 |
|-----------|-------------|-------|
| **[Skill_Seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)** | 核心 CLI 与 MCP 服务器（本仓库） | [PyPI](https://pypi.org/project/skill-seekers/) |
| **[skillseekersweb](https://github.com/yusufkaraaslan/skillseekersweb)** | 网站与文档 | [在线访问](https://skillseekersweb.com/) |
| **[skill-seekers-configs](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs)** | 社区配置仓库 | |
| **[skill-seekers-action](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-action)** | 用于 CI/CD 的 GitHub Action | |
| **[skill-seekers-plugin](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-plugin)** | Claude Code 插件 | |
| **[homebrew-skill-seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/homebrew-skill-seekers)** | macOS 的 Homebrew tap | |
## 🧠 AI 系统的数据层
**Skill Seekers 是通用预处理层**，位于原始文档和所有消费它的 AI 系统之间。无论您是在构建 Claude 技能、LangChain RAG 流水线，还是 Cursor `.cursorrules` 文件 —— 数据准备都是一样的。只需一次准备，即可导出到所有目标。
```
# 一条命令 → 结构化知识资产
skill-seekers create https://docs.react.dev/
# 或者：skill-seekers create facebook/react
# 或者：skill-seekers create ./my-project
# 导出到任意 AI 系统
skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI Skill (ZIP)
skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents
skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes
skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules
```
### 构建内容
| 输出 | 目标 | 驱动内容 |
|--------|--------|---------------|
| **Claude Skill** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code, Claude API |
| **Gemini Skill** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini |
| **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o, custom assistants |
| **LangChain Documents** | `--target langchain` | QA 链、代理、检索器 |
| **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | 查询引擎、聊天引擎 |
| **Haystack Documents** | `--target haystack` | 企业级 RAG 流水线 |
| **Pinecone-ready** (Markdown) | `--target markdown` | 向量更新 |
| **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--format chroma/faiss/qdrant` | 本地向量数据库 |
| **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → 复制 | Cursor IDE AI 上下文 |
| **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → 复制 | VS Code, IntelliJ, Vim |
### 为何重要
- ⚡ **快 99%** —— 数天的手动数据准备 → 15–45 分钟
- 🎯 **AI 技能质量** —— 500+ 行的 SKILL.md 文件，包含示例、模式和指南
- 📊 **RAG 就绪分块** —— 智能分块保留代码块并维护上下文
- 🎬 **视频** —— 从 YouTube 和本地视频提取代码、转录和结构化知识
- 🔄 **多源** —— 将 17 种源类型（文档、GitHub、PDF、视频、笔记本、Wiki 等）合并为一个知识资产
- 🌐 **一次准备，到处导出** —— 将同一资产导出到 16 个平台，无需重新抓取
- ✅ **久经考验** —— 2,540+ 测试，24+ 框架预设，生产就绪
## 🚀 快速开始 (3 条命令)
```
# 1. 安装
pip install skill-seekers
# 2. 从任意来源创建技能
skill-seekers create https://docs.django.com/
# 3. 为你的 AI 平台打包
skill-seekers package output/django --target claude
```
**就是这样！** 您现在拥有了 `output/django-claude.zip`，可以直接使用。
```
# 使用不同的 AI 代理进行增强（默认：claude）
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent kimi
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent codex
skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent-cmd "my-custom-agent run"
```
### 其他来源（支持 17 种）
```
# GitHub 仓库
skill-seekers create facebook/react
# 本地项目
skill-seekers create ./my-project
# PDF 文档
skill-seekers create manual.pdf
# Word 文档
skill-seekers create report.docx
# EPUB 电子书
skill-seekers create book.epub
# Jupyter Notebook
skill-seekers create notebook.ipynb
# OpenAPI 规范
skill-seekers create openapi.yaml
# PowerPoint 演示文稿
skill-seekers create presentation.pptx
# AsciiDoc 文档
skill-seekers create guide.adoc
# 本地 HTML 文件
skill-seekers create page.html
# RSS/Atom 订阅源
skill-seekers create feed.rss
# Man page
skill-seekers create curl.1
# 视频（YouTube, Vimeo, 或本地文件 — 需要 skill-seekers[video]）
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
# 首次使用？自动安装支持 GPU 的视觉依赖：
skill-seekers video --setup
# Confluence wiki
skill-seekers confluence --space TEAM --name wiki
# Notion 页面
skill-seekers notion --database-id ... --name docs
# Slack/Discord 聊天记录导出
skill-seekers chat --export-dir ./slack-export --name team-chat
```
### 到处导出
```
# 打包到多个平台
for platform in claude gemini openai langchain; do
skill-seekers package output/django --target $platform
done
```
## 什么是 Skill Seekers？
Skill Seekers 是 **AI 系统的数据层**。它将 17 种源类型——文档网站、GitHub 仓库、PDF、视频、Jupyter Notebooks、Word/EPUB/AsciiDoc 文档、OpenAPI 规范、PowerPoint 演示文稿、RSS 源、man pages、Confluence wikis、Notion 页面、Slack/Discord 导出等——转化为适用于各种 AI 目标的结构化知识资产：
| 用例 | 获得内容 | 示例 |
|----------|-------------|---------|
| **AI 技能** | 全面的 SKILL.md + 参考资料 | Claude Code, Gemini, GPT |
| **RAG 流水线** | 带有丰富元数据的分块文档 | LangChain, LlamaIndex, Haystack |
| **向量数据库** | 准备好进行更新的预格式化数据 | Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS |
| **AI 编程助手** | 您的 IDE AI 自动读取的上下文文件 | Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev |
## 📚 文档
| 我想... | 阅读此内容 |
|--------------|-----------|
| **快速上手** | [快速开始](docs/getting-started/02-quick-start.md) - 3 条命令完成第一个技能 |
| **理解概念** | [核心概念](docs/user-guide/01-core-concepts.md) - 工作原理 |
| **抓取来源** | [抓取指南](docs/user-guide/02-scraping.md) - 所有源类型 |
| **增强技能** | [增强指南](docs/user-guide/03-enhancement.md) - AI 增强 |
| **导出技能** | [打包指南](docs/user-guide/04-packaging.md) - 平台导出 |
| **查询命令** | [CLI 参考](docs/reference/CLI_REFERENCE.md) - 所有 20 个命令 |
| **配置** | [配置格式](docs/reference/CONFIG_FORMAT.md) - JSON 规范 |
| **修复问题** | [故障排除](docs/user-guide/06-troubleshooting.md) - 常见问题 |
**完整文档：** [docs/README.md](docs/README.md)
无需花费数天进行手动预处理，Skill Seekers 可以：
1. **摄取** —— 文档、GitHub 仓库、本地代码库、PDF、视频、笔记本、Wiki 以及 10 多种其他源类型
2. **分析** —— 深度 AST 解析、模式检测、API 提取
3. **结构化** —— 带有元数据的分类参考文件
4. **增强** —— AI 驱动的 SKILL.md 生成（Claude, Gemini, 或本地）
5. **导出** —— 从一个资产导出 16 种特定平台格式
## 为何使用此工具？
### 对于 AI 技能构建者
- 🎯 **生产级技能** —— 500+ 行的 SKILL.md 文件，包含代码示例、模式和指南
- 🔄 **增强工作流** —— 应用 `security-focus`、`architecture-comprehensive` 或自定义 YAML 预设
- 🎮 **任何领域** —— 游戏引擎、框架、内部工具
- 🔧 **团队协作** —— 将内部文档 + 代码合并为单一事实来源
- 📚 **高质量** —— AI 增强，包含示例、快速参考和导航指南
### 对于 RAG 构建者与 AI 工程师
- 🤖 **RAG 就绪数据** —— 预分块的 LangChain `Documents`、LlamaIndex `TextNodes`、Haystack `Documents`
- 🚀 **快 99%** —— 数天的预处理 → 15–45 分钟
- 📊 **智能元数据** —— 类别、来源、类型 → 更好的检索准确性
- 🔄 **多源** —— 在一个流水线中结合文档 + GitHub + PDF + 视频
- 🌐 **平台无关** —— 导出到任何向量数据库或框架，无需重新抓取
### 对于 AI 编程助手用户
- 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** —— 自动生成 `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules`
- 🎯 **持久上下文** —— AI 无需重复提示即可“了解”您的框架
- 📚 **始终保持最新** —— 文档更改时，几分钟内更新上下文
## 主要特性
### 🌐 文档抓取
- ✅ **智能 SPA 发现** - 针对 JavaScript SPA 站点的三层发现（sitemap.xml → llms.txt → 无头浏览器渲染）
- ✅ **llms.txt 支持** - 自动检测并使用 LLM 就绪的文档文件（快 10 倍）
- ✅ **通用抓取器** - 适用于任何文档网站
- ✅ **智能分类** - 按主题自动组织内容
- ✅ **代码语言检测** - 识别 Python, JavaScript, C++, GDScript 等
- ✅ **24+ 开箱即用预设** - Godot, React, Vue, Django, FastAPI 等
### 📄 PDF 支持
- ✅ **基本 PDF 提取** - 从 PDF 文件提取文本、代码和图像
- ✅ **扫描 PDF 的 OCR** - 从扫描文档中提取文本
- ✅ **密码保护的 PDF** - 处理加密的 PDF
- ✅ **表格提取** - 从 PDF 中提取复杂表格
- ✅ **并行处理** - 大型 PDF 处理速度提升 3 倍
- ✅ **智能缓存** - 重复运行快 50%
### 🎬 视频提取
- ✅ **YouTube 与本地视频** - 从视频中提取转录、屏幕代码和结构化知识
- ✅ **视觉帧分析** - 从代码编辑器、终端、幻灯片和图表进行 OCR 提取
- ✅ **GPU 自动检测** - 自动安装正确的 PyTorch 构建（CUDA/ROCm/MPS/CPU）
- ✅ **AI 增强** - 两遍处理：清理 OCR 伪影 + 生成润色后的 SKILL.md
- ✅ **时间剪辑** - 使用 `--start-time` 和 `--end-time` 提取特定片段
- ✅ **播放列表支持** - 批量处理 YouTube 播放列表中的所有视频
- ✅ **视觉 API 回退** - 对低置信度 OCR 帧使用 Claude Vision
### 🐙 GitHub 仓库分析
- ✅ **深度代码分析** - 对 Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go 进行 AST 解析
- ✅ **API 提取** - 函数、类、方法及其参数和类型
- ✅ **仓库元数据** - README、文件树、语言分布、星标/分叉
- ✅ **GitHub Issues 与 PRs** - 获取带有标签和里程碑的开放/关闭 issues
- ✅ **CHANGELOG 与 Releases** - 自动提取版本历史
- ✅ **冲突检测** - 比较文档 API 与实际代码实现
- ✅ **CP 集成** - 自然语言：“抓取 GitHub 仓库 facebook/react”
### 🔄 统一多源抓取
- ✅ **结合多种来源** - 在一个技能中混合文档 + GitHub + PDF
- ✅ **冲突检测** - 自动发现文档与代码之间的差异
- ✅ **智能合并** - 基于规则或 AI 驱动的冲突解决
- ✅ **透明报告** - 带有 ⚠️ 警告的并排比较
- ✅ **文档缺口分析** - 识别过时文档和未记录的功能
- ✅ **单一事实来源** - 一个技能同时展示意图（文档）和现实（代码）
- ✅ **向后兼容** - 旧版单一来源配置仍然有效
### 🤖 多 LLM 平台支持
- ✅ **12 个 LLM 平台** - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Generic Markdown, OpenCode, Kimi (Moonshot AI), DeepSeek AI, Qwen (Alibaba), OpenRouter, Together AI, Fireworks AI
- ✅ **通用抓取** - 同一文档适用于所有平台
- ✅ **特定平台打包** - 针对 LLM 优化的格式
- ✅ **一键导出** - `--target` 标志选择平台
- ✅ **可选依赖** - 仅安装所需内容
- ✅ **100% 向后兼容** - 现有 Claude 工作流不变
| 平台 | 格式 | 上传 | 增强 | API Key | 自定义端点 |
|----------|--------|--------|-------------|---------|-----------------|
| **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ 自动 | ✅ 是 | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL |
| **Google Gemini** | tar.gz | ✅ 自动 | ✅ 是 | GOOGLE_API_KEY | - |
| **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ 自动 | ✅ 是 | OPENAI_API_KEY | - |
| **MiniMax AI** | ZIP + Knowledge Files | ✅ 自动 | ✅ 是 | MINIMAX_API_KEY | - |
| **Generic Markdown** | ZIP | ❌ 手动 | ❌ 否 | - | - |
```
# Claude（默认 - 无需更改！）
skill-seekers package output/react/
skill-seekers upload react.zip
# Google Gemini
pip install skill-seekers[gemini]
skill-seekers package output/react/ --target gemini
skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini
# OpenAI ChatGPT
pip install skill-seekers[openai]
skill-seekers package output/react/ --target openai
skill-seekers upload react-openai.zip --target openai
# MiniMax AI
pip install skill-seekers[minimax]
skill-seekers package output/react/ --target minimax
skill-seekers upload react-minimax.zip --target minimax
# 通用 Markdown（通用导出）
skill-seekers package output/react/ --target markdown
# 在任何 LLM 中直接使用 markdown 文件
```
🔧 Claude 兼容 API 的环境变量（例如 GLM-4.7）
Skill Seekers 支持任何 Claude 兼容的 API 端点：
```
# 选项 1：官方 Anthropic API（默认）
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
# 选项 2：GLM-4.7 Claude 兼容 API
export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1
# 所有 AI 增强功能将使用配置的端点
skill-seekers enhance output/react/
skill-seekers analyze --directory . --enhance
```
**注意**：设置 `ANTHROPIC_BASE_URL` 允许您使用任何 Claude 兼容的 API 端点，例如 GLM-4.7（智谱 AI）或其他兼容服务。
**安装：**
```
# 安装 Gemini 支持
pip install skill-seekers[gemini]
# 安装 OpenAI 支持
pip install skill-seekers[openai]
# 安装 MiniMax 支持
pip install skill-seekers[minimax]
# 安装所有 LLM 平台支持
pip install skill-seekers[all-llms]
```
### 🔗 RAG 框架集成
- ✅ **LangChain Documents** - 直接导出为带有 `page_content` + 元数据的 `Document` 格式
- 适用于：QA 链、检索器、向量存储、代理
- 示例：[LangChain RAG 流水线](examples/langchain-rag-pipeline/)
- 指南：[LangChain 集成](docs/integrations/LANGCHAIN.md)
- ✅ **LlamaIndex TextNodes** - 导出为带有唯一 ID + 嵌入的 `TextNode` 格式
- 适用于：查询引擎、聊天引擎、存储上下文
- 示例：[LlamaIndex 查询引擎](examples/llama-index-query-engine/)
- 指南：[LlamaIndex 集成](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md)
- ✅ **Pinecone 就绪格式** - 针对向量数据库更新优化
- 适用于：生产向量搜索、语义搜索、混合搜索
- 示例：[Pinecone 更新](examples/pinecone-upsert/)
- 指南：[Pinecone 集成](docs/integrations/PINECONE.md)
**快速导出：**
```
# LangChain Documents (JSON)
skill-seekers package output/django --target langchain
# → output/django-langchain.json
# LlamaIndex TextNodes (JSON)
skill-seekers package output/django --target llama-index
# → output/django-llama-index.json
# Markdown (Universal)
skill-seekers package output/django --target markdown
# → output/django-markdown/SKILL.md + references/
```
**完整 RAG 流水线指南：** [RAG 流水线文档](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)
### 🧠 AI 编程助手集成
将任何框架文档转化为 4+ AI 助手的专家编程上下文：
- ✅ **Cursor IDE** - 为 AI 驱动的代码建议生成 `.cursorrules`
- 适用于：特定框架的代码生成、一致的模式
- 兼容：Cursor IDE（VS Code 分支）
- 指南：[Cursor 集成](docs/integrations/CURSOR.md)
- 示例：[Cursor React 技能](examples/cursor-react-skill/)
- ✅ **Windsurf** - 使用 `.windsurfrules` 定制 Windsurf 的 AI 助手上下文
- 适用于：IDE 原生 AI 辅助、流式编程
- 兼容：Codeium 的 Windsurf IDE
- 指南：[Windsurf 集成](docs/integrations/WINDSURF.md)
- 示例：[Windsurf FastAPI 上下文](examples/windsurf-fastapi-context/)
- ✅ **Cline (VS Code)** - VS Code 代理的系统提示 + MCP
- 适用于：VS Code 中的代理式代码生成
- 兼容：VS Code 的 Cline 扩展
- 指南：[Cline 集成](docs/integrations/CLINE.md)
- 示例：[Cline Django 助手](examples/cline-django-assistant/)
- ✅ **Continue.dev** - IDE 无关 AI 的上下文服务器
- 适用于：多 IDE 环境（VS Code, JetBrains, Vim），自定义 LLM 提供商
- 兼容：任何带有 Continue.dev 插件的 IDE
- 指南：[Continue 集成](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md)
- 示例：[Continue 通用上下文](examples/continue-dev-universal/)
**AI 编程工具快速导出：**
```
# 适用于任何 AI 编码助手（Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev）
skill-seekers scrape --config configs/django.json
skill-seekers package output/django --target claude # or --target markdown
# 复制到你的项目（以 Cursor 为例）
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules
# 或者用于 Windsurf
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md
# 或者用于 Cline
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules
# 或者用于 Continue.dev（HTTP 服务器）
python examples/continue-dev-universal/context_server.py
# 在 ~/.continue/config.json 中配置
```
**集成中心：** [所有 AI 系统集成](docs/integrations/INTEGRATIONS.md)
### 🌊 三流 GitHub 架构
- ✅ **三流分析** - 将 GitHub 仓库拆分为代码、文档和洞察流
- ✅ **统一代码库分析器** - 同时支持 GitHub URL 和本地路径
- ✅ **C3.x 分析深度** - 选择“basic”（1-2 分钟）或“c3x”（20-60 分钟）分析
- ✅ **增强路由生成** - GitHub 元数据、README 快速入门、常见问题
- ✅ **Issue 集成** - 来自 GitHub issues 的热门问题和解决方案
- ✅ **智能路由关键词** - GitHub 标签权重加倍，以更好地检测主题
**三流说明：**
- **流 1：代码** - 深度 C3.x 分析（模式、示例、指南、配置、架构）
- **流 2：文档** - 仓库文档（README, CONTRIBUTING, docs/*.md）
- **流 3：洞察** - 社区知识（issues、标签、星标、分叉）
```
from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer
# 使用所有三个流分析 GitHub 仓库
analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer()
result = analyzer.analyze(
source="https://github.com/facebook/react",
depth="c3x", # or "basic" for fast analysis
fetch_github_metadata=True
)
# 访问代码流（C3.x 分析）
print(f"Design patterns: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
print(f"Test examples: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}")
# 访问文档流（仓库文档）
print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}")
# 访问洞察流（GitHub 元数据）
print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}")
print(f"Common issues: {len(result.github_insights['common_problems'])}")
```
**查看完整文档**：[三流实现摘要](docs/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md)
### 🔐 智能速率限制管理与配置
- ✅ **多 Token 配置系统** - 管理多个 GitHub 账户（个人、工作、OSS）
- 安全配置存储于 `~/.config/skill-seekers/config.json`（600 权限）
- 每个配置文件的速率限制策略：`prompt`、`wait`、`switch`、`fail`
- 可配置每个配置文件的超时时间（默认：30 分钟，防止无限期等待）
- 智能回退链：CLI 参数 → 环境变量 → 配置文件 → 提示
- Claude, Gemini, OpenAI 的 API key 管理
- ✅ **交互式配置向导** - 美观的终端 UI，易于设置
- 用于 token 创建的浏览器集成（自动打开 GitHub 等）
- Token 验证和连接测试
- 带有颜色编码的可视化状态显示
- ✅ **智能速率限制处理器** - 不再无限期等待！
- 关于速率限制的前置警告（60/小时 vs 5000/小时）
- 来自 GitHub API 响应的实时检测
- 带有进度的实时倒计时计时器
- 受限时自动切换配置文件
- 四种策略：prompt（询问）、wait（倒计时）、switch（尝试其他）、fail（中止）
- ✅ **恢复能力** - 继续中断的任务
- 以可配置间隔自动保存进度（默认：60 秒）
- 列出所有可恢复的任务及其进度详情
- 自动清理旧任务（默认：7 天）
- ✅ **CI/CD 支持** - 用于自动化的非交互模式
- `--non-interactive` 标志快速失败，不进行提示
- `--profile` 标志选择特定的 GitHub 账户
- 为流水线日志提供清晰的错误消息
**快速设置：**
```
# 一次性配置（5 分钟）
skill-seekers config --github
# 为私有仓库使用特定配置文件
skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work
# CI/CD 模式（快速失败，无提示）
skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive
# 恢复中断的任务
skill-seekers resume --list
skill-seekers resume github_react_20260117_143022
```
**速率限制策略说明：**
- **prompt**（默认）- 受限时询问操作（等待、切换、设置 token、取消）
- **wait** - 自动等待并显示倒计时计时器（遵守超时）
- **switch** - 自动尝试下一个可用的配置文件（用于多账户设置）
- **fail** - 立即失败并显示清晰错误（非常适合 CI/CD）
### 🎯 引导技能 - 自托管
将 skill-seekers 生成为技能，在您的 AI 代理（Claude Code, Kimi, Codex 等）中使用：
```
# 生成技能
./scripts/bootstrap_skill.sh
# 安装到 Claude Code
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/
```
**您将获得：**
- ✅ **完整的技能文档** - 所有 CLI 命令和使用模式
- ✅ **CLI 命令参考** - 记录每个工具及其选项
- ✅ **快速入门示例** - 常见工作流和最佳实践
- ✅ **自动生成的 API 文档** - 代码分析、模式和示例
### 🔐 私有配置仓库
- ✅ **基于 Git 的配置源** - 从私有/团队 git 仓库获取配置
- ✅ **多源管理** - 注册无限多的 GitHub, GitLab, Bitbucket 仓库
- ✅ **团队协作** - 在 3-5 人团队间共享自定义配置
- ✅ **企业支持** - 扩展至 500+ 开发者，支持基于优先级的解析
- ✅ **安全认证** - 环境变量 token（GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN）
- ✅ **智能缓存** - 仅克隆一次，自动拉取更新
- ✅ **离线模式** - 离线时使用缓存的配置
### 🤖 代码库分析 (C3.x)
**C3.4：配置模式提取与 AI 增强**
- ✅ **9 种配置格式** - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose
- ✅ **7 种模式类型** - 数据库、API、日志、缓存、邮件、认证、服务器配置
- ✅ **AI 增强** - 可选双模式 AI 分析（API + LOCAL）
- 解释每个配置的作用
- 建议最佳实践和改进
- **安全分析** - 发现硬编码密钥、暴露的凭证
- ✅ **自动文档生成** - 生成所有配置的 JSON + Markdown 文档
- ✅ **MCP 集成** - 支持增强功能的 `extract_config_patterns` 工具
**C3.3：AI 增强的操作指南**
- ✅ **全面的 AI 增强** - 将基本指南转化为专业教程
- ✅ **5 项自动改进** - 步骤描述、故障排除、前置条件、后续步骤、用例
- ✅ **双模式支持** - API 模式（Claude API）或 LOCAL 模式（Claude Code CLI）
- ✅ **LOCAL 模式无 API 费用** - 使用您的 Claude Code Max 计划免费增强
- ✅ **质量转化** - 75 行模板 → 500+ 行综合指南
**用法：**
```
# 快速分析（1-2 分钟，仅限基础功能）
skill-seekers analyze --directory tests/ --quick
# 使用 AI 进行全面分析（20-60 分钟，所有功能）
skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive
# 带 AI 增强
skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance
```
**完整文档：** [docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new)
### 🔄 增强工作流预设
可重用的 YAML 定义增强流水线，控制 AI 如何将原始文档转化为润色后的技能。
- ✅ **5 个内置预设** — `default`, `minimal`, `security-focus`, `architecture-comprehensive`, `api-documentation`
- ✅ **用户自定义预设** — 将自定义工作流添加到 `~/.config/skill-seekers/workflows/`
- ✅ **多工作流** — 在一条命令中链接两个或更多工作流
- ✅ **完全托管的 CLI** — 列出、检查、复制、添加、移除和验证工作流
```
# 应用单个工作流
skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus
# 链接多个工作流（按顺序应用）
skill-seekers create ./my-project \
--enhance-workflow security-focus \
--enhance-workflow minimal
# 管理预设
skill-seekers workflows list # List all (bundled + user)
skill-seekers workflows show security-focus # Print YAML content
skill-seekers workflows copy security-focus # Copy to user dir for editing
skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # Install a custom preset
skill-seekers workflows remove my-workflow # Remove a user preset
skill-seekers workflows validate security-focus # Validate preset structure
# 一次复制多个
skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation
# 一次添加多个文件
skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml
# 一次移除多个
skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b
```
**YAML 预设格式：**
```
name: security-focus
description: "Security-focused review: vulnerabilities, auth, data handling"
version: "1.0"
stages:
- name: vulnerabilities
type: custom
prompt: "Review for OWASP top 10 and common security vulnerabilities..."
- name: auth-review
type: custom
prompt: "Examine authentication and authorisation patterns..."
uses_history: true
```
### ⚡ 性能与规模
- ✅ **异步模式** - 使用 async/await 进行 2-3 倍快的抓取（使用 `--async` 标志）
- ✅ **大型文档支持** - 通过智能拆分处理 10K-40K+ 页文档
- ✅ **路由器/Hub 技能** - 智能路由到专门的子技能
- ✅ **并行抓取** - 同时处理多个技能
- ✅ **检查点/恢复** - 长时间抓取永不丢失进度
- ✅ **缓存** - 抓取一次，即时重建
### 🤖 代理无关技能生成
- ✅ **多代理支持** - 通过 `--agent` 标志为 Claude, Kimi, Codex, Copilot, OpenCode 或任何自定义代理生成技能
- ✅ **自定义代理命令** - 使用 `--agent-cmd` 指定用于增强的自定义代理 CLI 命令
- ✅ **通用标志** - `--agent` 和 `--agent-cmd` 在所有命令上可用（create, scrape, github, pdf 等）
### 📦 市场流水线
- ✅ **发布到市场** - 将技能发布到 Claude Code 插件市场仓库
- ✅ **端到端流水线** - 从文档源到已发布的市场条目
### ✅ 质量保证
- ✅ **全面测试** - 2,540+ 测试，覆盖全面
## 📦 安装
```
# 基础安装（文档抓取、GitHub 分析、PDF、打包）
pip install skill-seekers
# 包含所有 LLM 平台支持
pip install skill-seekers[all-llms]
# 包含 MCP server
pip install skill-seekers[mcp]
# 全部
pip install skill-seekers[all]
```
**需要帮助选择？** 运行设置向导：
```
skill-seekers-setup
```
### 安装选项
| 安装 | 功能 |
|---------|----------|
| `pip install skill-seekers` | 抓取、GitHub 分析、PDF、所有平台 |
| `pip install skill-seekers[gemini]` | + Google Gemini 支持 |
| `pip install skill-seekers[openai]` | + OpenAI ChatGPT 支持 |
| `pip install skill-seekers[all-llms]` | + 所有 LLM 平台 |
| `pip install skill-seekers[mcp]` | + Claude Code, Cursor 等的 MCP 服务器 |
| `pip install skill-seekers[video]` | + YouTube/Vimeo 转录和元数据提取 |
| `pip install skill-seekers[video-full]` | + Whisper 转录和视觉帧提取 |
| `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Jupyter Notebook 支持 |
| `pip install skill-seekers[pptx]` | + PowerPoint 支持 |
| `pip install skill-seekers[confluence]` | + Confluence wiki 支持 |
| `pip install skill-seekers[notion]` | + Notion 页面支持 |
| `pip install skill-seekers[rss]` | + RSS/Atom 源支持 |
| `pip install skill-seekers[chat]` | + Slack/Discord 聊天导出支持 |
| `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + AsciiDoc 文档支持 |
| `pip install skill-seekers[all]` | 启用所有功能 |
## 🚀 一键安装工作流
**从配置到上传技能的最快方式 - 全自动化：**
```
# 从官方配置安装 React 技能（自动上传到 Claude）
skill-seekers install --config react
# 从本地配置文件安装
skill-seekers install --config configs/custom.json
# 仅安装不上传（仅打包）
skill-seekers install --config django --no-upload
# 预览工作流而不执行
skill-seekers install --config react --dry-run
```
**时间：** 总计 20-45 分钟 | **质量：** 生产就绪 (9/10) | **成本：** 免费
**执行的阶段：**
```
📥 PHASE 1: Fetch Config (if config name provided)
📖 PHASE 2: Scrape Documentation
✨ PHASE 3: AI Enhancement (MANDATORY - no skip option)
📦 PHASE 4: Package Skill
☁️ PHASE 5: Upload to Claude (optional, requires API key)
```
**要求：**
- ANTHROPIC_API_KEY 环境变量（用于自动上传）
- Claude Code Max 计划（用于本地 AI 增强），或使用 `--agent` 选择不同的 AI 代理
## 📊 功能矩阵
Skill Seekers 支持 **12 个 LLM 平台**、**17 种源类型**，并在所有目标上保持完整的功能对等性。
**平台：** Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, Generic Markdown, OpenCode, Kimi (Moonshot AI), DeepSeek AI, Qwen (Alibaba), OpenRouter, Together AI, Fireworks AI
**源类型：** 文档网站、GitHub 仓库、PDF、Word (.docx)、EPUB、视频、本地代码库、Jupyter Notebooks、本地 HTML、OpenAPI/Swagger、AsciiDoc、PowerPoint (.pptx)、RSS/Atom 源、Man pages、Confluence wikis、Notion 页面、Slack/Discord 聊天导出
有关详细的平台和功能支持，请参阅 [完整功能矩阵](docs/FEATURE_MATRIX.md)。
### 快速平台比较
| 功能 | Claude | Gemini | OpenAI | MiniMax | Markdown |
|---------|--------|--------|--------|--------|----------|
| 格式 | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP + Knowledge | ZIP |
| 上传 | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ 手动 |
| 增强 | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ✅ M2.7 | ❌ 无 |
| 所有技能模式 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
## 用法示例
### 文档抓取
```
# 抓取文档网站
skill-seekers scrape --config configs/react.json
# 无配置快速抓取
skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react
# 使用异步模式（快 3 倍）
skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8
# 使用特定的 AI 代理进行增强
skill-seekers scrape --config configs/react.json --agent kimi
```
### PDF 提取
```
# 基础 PDF 提取
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill
# 高级功能
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \
--extract-tables \ # Extract tables
--parallel \ # Fast parallel processing
--workers 8 # Use 8 CPU cores
# 扫描版 PDF（需要：pip install pytesseract Pillow）
skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr
```
### 视频提取
```
# 安装视频支持
pip install skill-seekers[video] # Transcripts + metadata
pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper + visual frame extraction
# 自动检测 GPU 并安装视觉依赖（PyTorch + easyocr）
skill-seekers video --setup
# 从 YouTube 视频提取
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial
# 从 YouTube 播放列表提取
skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist
# 从本地视频文件提取
skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording
# 使用视觉帧分析提取（需要 video-full 依赖）
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual
# 带 AI 增强（清洗 OCR + 生成润色后的 SKILL.md）
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2
# 截取视频的特定片段（支持秒、MM:SS、HH:MM:SS）
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00
# 对低置信度 OCR 帧使用 Vision API（需要 ANTHROPIC_API_KEY）
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr
# 从先前提取的数据重新构建技能（跳过下载）
skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial
```
### GitHub 仓库分析
```
# 基础仓库抓取
skill-seekers github --repo facebook/react
# 带身份验证（更高速率限制）
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
skill-seekers github --repo facebook/react
# 自定义包含内容
skill-seekers github --repo django/django \
--include-issues \ # Extract GitHub Issues
--max-issues 100 \ # Limit issue count
--include-changelog # Extract CHANGELOG.md
```
### 统一多源抓取
**结合文档 + GitHub + PDF 为一个带有冲突检测的统一技能：**
```
# 使用现有的统一配置
skill-seekers unified --config configs/react_unified.json
skill-seekers unified --config configs/django_unified.json
# 或创建统一配置
cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF'
{
"name": "myframework",
"merge_mode": "rule-based",
"sources": [
{
"type": "documentation",
"base_url": "https://docs.myframework.com/",
"max_pages": 200
},
{
"type": "github",
"repo": "owner/myframework",
"code_analysis_depth": "surface"
}
]
}
EOF
skill-seekers unified --config configs/myframework_unified.json
```
**冲突检测自动发现：**
- 🔴 **代码中缺失**（高）：已记录但未实现
- 🟡 **文档中缺失**（中）：已实现但未记录
- ⚠️ **签名不匹配**：不同的参数/类型
- ℹ️ **描述不匹配**：不同的解释
**完整指南：** 有关完整文档，请参阅 [docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)。
### 私有配置仓库
**使用私有 git 仓库在团队间共享自定义配置：**
```
# 选项 1：使用 MCP 工具（推荐）
# 注册你团队的私有仓库
add_config_source(
name="team",
git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git",
token_env="GITHUB_TOKEN"
)
# 从团队仓库获取配置
fetch_config(source="team", config_name="internal-api")
```
**支持的平台：**
- GitHub (`GITHUB_TOKEN`), GitLab (`GITLAB_TOKEN`), Gitea (`GITEA_TOKEN`), Bitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`)
**完整指南：** 有关完整文档，请参阅 [docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md)。
## 工作原理
```
graph LR
A[Documentation Website] --> B[Skill Seekers]
B --> C[Scraper]
B --> D[AI Enhancement]
B --> E[Packager]
C --> F[Organized References]
D --> F
F --> E
E --> G[AI Skill .zip]
G --> H[Upload to AI Platform]
```
0. **检测 llms.txt** - 首先检查 llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt（智能 SPA 发现的一部分）
1. **抓取**：从文档中提取所有页面
2. **分类**：将内容组织成主题（API、指南、教程等）
3. **增强**：AI 分析文档并创建包含示例的综合 SKILL.md（通过 `--agent` 支持多个代理）
4. **打包**：将所有内容打包成平台就绪的 `.zip` 文件
## 架构
系统由 **8 个核心模块**和 **5 个实用模块**组成（约 200 个类）：
| 模块 | 用途 | 关键类 |
|--------|---------|-------------|
| **CLICore** | Git 风格命令调度器 | `CLIDispatcher`, `SourceDetector`, `CreateCommand` |
| **Scrapers** | 17 种源类型提取器 | `DocToSkillConverter`, `GitHubScraper`, `UnifiedScraper` |
| **Adaptors** | 20+ 输出平台格式 | `SkillAdaptor` (ABC), `ClaudeAdaptor`, `LangChainAdaptor` |
| **Analysis** | C3.x 代码库分析流水线 | `UnifiedCodebaseAnalyzer`, `PatternRecognizer`, 10 GoF 检测器 |
| **Enhancement** | 通过 `AgentClient` 进行 AI 驱动的技能改进 | `AgentClient`, `AIEnhancer`, `UnifiedEnhancer`, `WorkflowEngine` |
| **Packaging** | 打包、上传、安装技能 | `PackageSkill`, `InstallAgent` |
| **MCP** | FastMCP 服务器（40 个工具） | `SkillSeekerMCPServer`, 10 个工具模块 |
| **Sync** | 文档更改检测 | `ChangeDetector`, `SyncMonitor`, `Notifier` |
实用模块：**Parsers**（28 个 CLI 解析器）、**Storage**（S3/GCS/Azure）、**Embedding**（多提供商向量）、**Benchmark**（性能）、**Utilities**（16 个共享助手）。
完整 UML 图：**[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** | StarUML 项目：`docs/UML/skill_seekers.mdj` | HTML API 参考：`docs/UML/html/`
## 📋 前置条件
**开始之前，请确保您具备：**
1. **Python 3.10 或更高版本** - [下载](https://www.python.org/downloads/) | 检查：`python3 --version`
2. **Git** - [下载](https://git-scm.com/) | 检查：`git --version`
3. **15-30 分钟** 用于首次设置
**首次使用？** → **[从这里开始：无懈可击的快速入门指南](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯
## 📤 将技能上传到 Claude
技能打包完成后，您需要将其上传到 Claude：
### 选项 1：自动上传（基于 API）
```
# 设置你的 API 密钥（一次性）
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
# 自动打包并上传
skill-seekers package output/react/ --upload
# 或上传现有的 .zip
skill-seekers upload output/react.zip
```
### 选项 2：手动上传（无 API Key）
```
# 打包技能
skill-seekers package output/react/
# → 创建 output/react.zip
# 然后手动上传：
# - 前往 https://claude.ai/skills
# - 点击 "Upload Skill"
# - 选择 output/react.zip
```
### 选项 3：MCP (Claude Code)
```
In Claude Code, just ask:
"Package and upload the React skill"
```
## 🤖 安装到 AI 代理
Skill Seekers 可以自动将技能安装到 18 个 AI 编程代理。
```
# 安装到特定代理
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor
# 一次性安装到所有代理
skill-seekers install-agent output/react/ --agent all
# 预览而不安装
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run
```
### 支持的代理
| 代理 | 路径 | 类型 |
|-------|------|------|
| **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | 全局 |
| **Cursor** | `.cursor/skills/` | 项目 |
| **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | 项目 |
| **Amp** | `~/.amp/skills/` | 全局 |
| **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | 全局 |
| **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | 全局 |
| **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | 全局 |
| **Roo Code** | `.roo/skills/` | 项目 |
| **Cline** | `.cline/skills/` | 项目 |
| **Aider** | `~/.aider/skills/` | 全局 |
| **Bolt** | `.bolt/skills/` | 项目 |
| **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | 项目 |
| **Continue** | `~/.continue/skills/` | 全局 |
| **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | 全局 |
## 🔌 MCP 集成（26 个工具）
Skill Seekers 内置 MCP 服务器，可从 Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline 或 IntelliJ IDEA 使用。
```
# stdio 模式（Claude Code, VS Code + Cline）
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp
# HTTP 模式（Cursor, Windsurf, IntelliJ）
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765
# 一次性自动配置所有代理
./setup_mcp.sh
```
**所有 26 个可用工具：**
- **核心 (9):** `list_configs`, `generate_config`, `validate_config`, `estimate_pages`, `scrape_docs`, `package_skill`, `upload_skill`, `enhance_skill`, `install_skill`
- **扩展 (10):** `scrape_github`, `scrape_pdf`, `unified_scrape`, `merge_sources`, `detect_conflicts`, `add_config_source`, `fetch_config`, `list_config_sources`, `remove_config_source`, `split_config`
- **向量数据库 (4):** `export_to_chroma`, `export_to_weaviate`, `export_to_faiss`, `export_to_qdrant`
- **云端 (3):** `cloud_upload`, `cloud_download`, `cloud_list`
**完整指南：** [docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)
## ⚙️ 配置
### 可用预设（24+）
```
# 列出所有预设
skill-seekers list-configs
```
| 类别 | 预设 |
|----------|---------|
| **Web 框架** | `react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs` |
| **Python** | `django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest` |
| **游戏开发** | `godot`, `pygame`, `unity` |
| **工具与 DevOps** | `docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible` |
| **统一（文档 + GitHub）** | `react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified` 等 |
### 创建您自己的配置
```
# 选项 1：交互式
skill-seekers scrape --interactive
# 选项 2：复制并编辑预设
cp configs/react.json configs/myframework.json
nano configs/myframework.json
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json
```
### 配置文件结构
```
{
"name": "myframework",
"description": "When to use this skill",
"base_url": "https://docs.myframework.com/",
"selectors": {
"main_content": "article",
"title": "h1",
"code_blocks": "pre code"
},
"url_patterns": {
"include": ["/docs", "/guide"],
"exclude": ["/blog", "/about"]
},
"categories": {
"getting_started": ["intro", "quickstart"],
"api": ["api", "reference"]
},
"rate_limit": 0.5,
"max_pages": 500
}
```
### 配置存储位置
工具按以下顺序搜索：
1. 提供的确切路径
2. `./configs/`（当前目录）
3. `~/.config/skill-seekers/configs/`（用户配置目录）
4. SkillSeekersWeb.com API（预设配置）
## 📊 生成内容
```
output/
├── godot_data/ # Scraped raw data
│ ├── pages/ # JSON files (one per page)
│ └── summary.json # Overview
│
└── godot/ # The skill
├── SKILL.md # Enhanced with real examples
├── references/ # Categorized docs
│ ├── index.md
│ ├── getting_started.md
│ ├── scripting.md
│ └── ...
├── scripts/ # Empty (add your own)
└── assets/ # Empty (add your own)
```
## 🐛 故障排除
### 没有提取到内容？
- 检查您的 `main_content` 选择器
- 尝试：`article`, `main`, `div[role="main"]`
### 数据存在但无法使用？
```
# 强制重新抓取
rm -rf output/myframework_data/
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json
```
### 分类不佳？
使用更好的关键词编辑配置的 `categories` 部分。
### 想要更新文档？
```
# 删除旧数据并重新抓取
rm -rf output/godot_data/
skill-seekers scrape --config configs/godot.json
```
### 增强不工作？
```
# 检查 API 密钥是否已设置
echo $ANTHROPIC_API_KEY
# 改用 LOCAL 模式（使用 Claude Code Max，无需 API 密钥）
skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL
# 监控后台增强状态
skill-seekers enhance-status output/react/ --watch
```
### GitHub 速率限制问题？
```
# 设置 GitHub token（5000 请求/小时 vs 匿名 60/小时）
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
# 或配置多个配置文件
skill-seekers config --github
```
## 📈 性能
| 任务 | 时间 | 备注 |
------|------|-------|
| 抓取（同步） | 15-45 分钟 | 仅首次，基于线程 |
| 抓取（异步） | 5-15 分钟 | 使用 `--async` 标志快 2-3 倍 |
| 构建 | 1-3 分钟 | 从缓存快速重建 |
| 重建 | <1 分钟 | 使用 `--skip-scrape` |
| 增强（LOCAL） | 30-60 秒 | 使用 Claude Code Max |
| 增强（API） | 20-40 秒 | 需要 API key |
| 视频（转录） | 1-3 分钟 | YouTube/本地，仅转录 |
| 视频（视觉） | 5-15 分钟 | + OCR 帧提取 |
| 打包 | 5-10 秒 | 最终 .zip 创建 |
## 📚 文档
### 入门
- **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 如果您是新手，**从这里开始**！
- **[QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)** - 面向经验丰富用户的快速入门
- **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - 常见问题和解决方案
- **[docs/QUICK_REFERENCE.md](docs/QUICK_REFERENCE.md)** - 单页速查表
### 架构
- **[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** - 包含 14 个图表的 UML 架构概述
- **[docs/UML/exports/](docs/UML/exports/)** - PNG 图表导出（包概述 + 13 个类图）
- **[docs/UML/html/](docs/UML/html/index.html/index.html)** - 完整 HTML API 参考（所有类、操作、属性）
- **[docs/UML/skill_seekers.mdj](docs/UML/skill_seekers.mdj)** - StarUML 项目文件（使用 [StarUML](https://staruml.io/) 打开）
### 指南
- **[docs/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - 处理 10K-40K+ 页文档
- **[ASYNC_SUPPORT.md](ASYNC_SUPPORT.md)** - 异步模式指南（快 2-3 倍抓取）
- **[docs/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/ENHANCEMENT_MODES.md)** - AI 增强模式指南
- **[docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)** - MCP 集成设置
- **[docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)** - 多源抓取
- **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - 视频提取指南
### 集成指南
- **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - LangChain RAG
- **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - Cursor IDE
- **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - Windsurf IDE
- **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline (VS Code)
- **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - 所有 RAG 流水线
## 📝 许可证
MIT 许可证 - 详情见 [LICENSE](LICENSE) 文件
祝您构建技能愉快！🚀
## 🔒 安全
[](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)