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🧰 Khazix Skills

我自己每天在用的一些 AI Skill，都开源在这里

都是在自己项目里跑通了一段时间，确实省事，才搬出来开源的。没什么花活，就是几个挺实用的东西。

这里的每个 Skill 都是 Agent 能直接加载的结构化指令集，遵循 Agent Skills 开放标准。Claude Code、Codex、Qoder、Kimi Code、iFlow、CodeBuddy、Cursor 等 40+ 支持该标准的 Agent 都能装。

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📋 目录

名字	一句话	讲解
🧭 leader（领导）	帮你把一句模糊的想法定义成一个清晰的目标，让 AI 拿着自己跑几个小时到完成	—
💽 storage-analyzer（清理垃圾）	一句话扫描 Mac / Windows 整机磁盘，三色分级给清理决策，网页上一键移废纸篓	公众号文章
🔥 aihot（AI HOT 资讯查询）	让 Agent 用一句话拿到 aihot.news 每天的 AI HOT 日报和全部 AI 动态，无需 API Key	aihot.news
🧹 neat-freak（洁癖）	干完活跑一下 /neat，自动对齐项目文档、CLAUDE.md、Agent 记忆，并审计规则有没有被执行	公众号文章
🔭 hv-analysis（横纵分析法）	想搞懂一个产品/公司/概念是怎么回事，丢给它，给你一份万字 PDF 研究报告	公众号文章
✍️ khazix-writer（卡兹克写作）	装上之后，Agent 用我的口吻和节奏写公众号长文	公众号文章

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📦 安装方式

在 Claude Code、Codex 等支持 Agent Skills 的工具里，直接说：

帮我安装这个 skill：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/<skill-name>

把 <skill-name> 换成你想装的那个，比如 neat-freak、hv-analysis、khazix-writer。Agent 会自己 clone 到对应目录，不用你操心路径。

你的 Agent 不支持 Skill 也没关系：把对应目录的 SKILL.md 全文下载下来，当成项目规则文件（或直接贴进对话）让 Agent 照着执行，效果一致。

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✨ Skills

🧭 leader（领导）

"你说让测试变绿，最省力的办法不是修代码，是把测试删了。"

它只解决一件事：帮你定义目标。

把你脑子里那句模模糊糊、自己都还没想清楚的需求，变成一份目标任务书——粘进目标模式（Claude Code 的 /goal、Codex 的目标模式）就能让 AI 独立跑几个小时到完成。你全程只做一次复制粘贴。

为什么是「目标」

人和 AI 的协作单位一直在变大：过去是一轮对话，后来是一个任务，2026 年的今天是一个目标——你给它一个目标，它自己拆任务、自己调工具、自己验证、失败自己重试，跑一整夜，你只管验收。

但当 AI 真能跑一整夜，一个以前还能临场补救的问题就变得致命：你的目标写得对不对。短任务跑偏你看一眼就能纠正；长程任务跑偏，你睡醒时它已经朝错误方向狂奔了八小时。它越勤奋，浪费得越彻底。

目标里最重要的部分，是「什么不能做」

肯尼迪那句登月宣言，关键不在「登月」，在后半句——把人送上月球，然后安全带回地球。多出来的「安全返回」四个字，一笔删掉了「单程票」这个最省钱的解法。

Goal 告诉 AI 往哪走，Harness 告诉它哪些路不许走。没有 Harness 的 Goal，AI 永远会找到你没想到的捷径。

目标七问（心法）

给 AI 定目标就像派一艘船出海，出海前你必须想清楚七件事，缺一条都不行：

#	问题	出海版	落到任务书
1	目的	我们为什么出这趟海，找香料还是探航线	遇到没写到的岔路口，它靠这句自己判断
2	完成态	「出去转一圈」不算，「带回三船香料」才算	具体到靠岸那一刻机器就能判
3	证据	谁上船清点货舱。不能船长说满载就是满载	每条验收都要贴出实际命令输出
4	反作弊	不许劫商船凑数：指标达成，事一件没干	把偷懒路径一条条点名禁止
5	地界	只许走这三条航线；粮食只够三十天	白名单 + 跑满 N 轮即停
6	取舍	风暴里保货还是保船？不说，船长只能猜	「算得对 > 做得全 > 做得快」
7	未知	空白海域别硬闯也别抛锚，记下来绕过去	拿不准的写进待裁决清单，跳过做别的

还有第零问：这张海图是你自己测的，还是听来的。所以它动笔前一定先钻进代码库亲手跑一遍——文档里写的命令，实际可能根本不存在。

怎么用

跟它说一句想法（下面任意一句都能触发），它先实测调研，再问你最多 5 个必须你拍板的问题，然后写出任务书。全程约 12 分钟。

帮我给 agent 写个目标
帮我详细拆一下这个目标
写个 goal 提示词
让 agent 自己跑这个项目

产出是纯 Markdown，没有目标模式的 Agent 直接粘贴发送也一样用。拿到任务书后推荐用规划强的模型出目标、执行强的模型跑长程——我自己是 Claude Fable 5 规划 + GPT-5.6 Sol 执行，国产的 Kimi K3 规划、GLM-5.2 执行也不错。

→ SKILL.md

💽 storage-analyzer（清理垃圾）

"清 Mac 垃圾这件事，过去十几年都靠 CleanMyMac 这种翻译层软件。现在一个 skill 就够了。"

随口跟 Agent 说一句"帮我看看存储"或"C 盘满了"，它会扫一遍整机磁盘，在浏览器里打开一份交互式 HTML 报告：磁盘总览、占用 Top 5、清理优先级、🟢🟡🔴 三色分级清单。命令一键复制，也可以直接点按钮移到废纸篓 / 删除（每次都有二次确认弹窗）。

它和 CleanMyMac 的区别

CleanMyMac 是个写死规则的软件，扫到一个 3.8G 的 Chrome 文件夹只会告诉你"用户缓存文件，可删"——但你不知道里面到底是什么、删了哪些网站要重新登录。

这个 skill 由 Agent 驱动，每一项都给你具体路径 + 类型说明 + 删了的影响 + 推荐处置方式。比如那 97 GB 的 UUID Container 它会告诉你是 B 站离线视频缓存、建议在 B 站客户端里清而不是手删。