Skill Seekers

# Skill Seekers [English](README.md) | [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 > ⚠️ **Уведомление о машинном переводе** > > Этот документ был автоматически переведён с помощью ИИ. Несмотря на наши усилия по обеспечению качества, возможны неточные выражения. [![Версия](https://img.shields.io/badge/version-3.7.0-blue.svg)](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases) [![Лицензия: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) [![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/) [![MCP-интеграция](https://img.shields.io/badge/MCP-40-Tools-blue.svg)](https://modelcontextprotocol.io) [![Тесты пройдены](https://img.shields.io/badge/Tests-3700%2B%20Passing-brightgreen.svg)](tests/) [![Доска проекта](https://img.shields.io/badge/Project-Board-purple.svg)](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2) [![PyPI версия](https://badge.fury.io/py/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [![PyPI - Загрузки](https://img.shields.io/pypi/dm/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [![PyPI - Версия Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/skill-seekers.svg)](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [![PyPI Downloads](https://static.pepy.tech/personalized-badge/skill-seekers?period=total&units=INTERNATIONAL_SYSTEM&left_color=BLACK&right_color=GREEN&left_text=downloads)](https://pepy.tech/projects/skill-seekers) Trendshift [![Веб-сайт](https://img.shields.io/badge/Website-skillseekersweb.com-blue.svg)](https://skillseekersweb.com/) [![Twitter](https://img.shields.io/twitter/follow/_yUSyUS_?style=social)](https://x.com/_yUSyUS_) [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/yusufkaraaslan/Skill_Seekers?style=social)](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) **🧠 Слой данных для ИИ-систем.** Skill Seekers преобразует документацию сайтов, репозитории GitHub, PDF, видео, Jupyter-ноутбуки, вики и более 10 других типов источников в структурированные базы знаний — готовые к использованию в ИИ-навыках (Claude, Gemini, OpenAI), RAG-конвейерах (LangChain, LlamaIndex, Pinecone) и ИИ-помощниках для программирования (Cursor, Windsurf, Cline) за считанные минуты. > 🌐 **[Посетите SkillSeekersWeb.com](https://skillseekersweb.com/)** — просматривайте 24+ готовых конфигураций, делитесь своими настройками и получайте доступ к полной документации! > 📋 **[Смотрите дорожную карту разработки и задачи](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** — 134 задачи в 10 категориях, выберите любую для участия! ## 🌐 Экосистема Skill Seekers — это мульти-репозиторный проект. Вот где находится каждая часть: | Репозиторий | Описание | Ссылки | |------------|----------|--------| | **[Skill_Seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)** | Основной CLI и MCP сервер (этот репозиторий) | [PyPI](https://pypi.org/project/skill-seekers/) | | **[skillseekersweb](https://github.com/yusufkaraaslan/skillseekersweb)** | Веб-сайт и документация | [Сайт](https://skillseekersweb.com/) | | **[skill-seekers-configs](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs)** | Репозиторий конфигураций сообщества | | | **[skill-seekers-action](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-action)** | GitHub Action для CI/CD | | | **[skill-seekers-plugin](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-plugin)** | Плагин Claude Code | | | **[homebrew-skill-seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/homebrew-skill-seekers)** | Homebrew tap для macOS | | > **Хотите внести вклад?** Репозитории сайта и конфигураций — отличная отправная точка для новых участников! ## 🧠 Слой данных для ИИ-систем **Skill Seekers — это универсальный слой предобработки**, расположенный между необработанной документацией и всеми ИИ-системами, которые её потребляют. Независимо от того, создаёте ли вы навыки для Claude, RAG-конвейер LangChain или файл `.cursorrules` для Cursor — подготовка данных одинакова. Выполните её один раз и экспортируйте во все целевые платформы. ```bash # Одна команда → структурированная база знаний skill-seekers create https://docs.react.dev/ # или: skill-seekers create facebook/react # или: skill-seekers create ./my-project # Экспорт в любую ИИ-систему skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI навык (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 skill-seekers package output/react --target ibm-bob # → Директория навыка IBM Bob ``` ### Что создаётся | Результат | Цель | Где используется | |-----------|------|-----------------| | **Claude навык** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code, Claude API | | **Gemini навык** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini | | **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o, пользовательские ассистенты | | **LangChain Documents** | `--target langchain` | QA-цепочки, агенты, ретриверы | | **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | Движки запросов, движки диалогов | | **Haystack Documents** | `--target haystack` | Корпоративные RAG-конвейеры | | **Pinecone-ready** (Markdown) | `--target markdown` | Загрузка в векторное хранилище | | **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--target chroma/faiss/qdrant` | Локальные векторные базы данных | | **IBM Bob навык** (директория) | `--target ibm-bob` | Проектные/глобальные навыки IBM Bob | | **Cursor** `.cursorrules` | `--target markdown` → скопировать SKILL.md | Cursor IDE `.cursorrules` | | **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → скопировать | VS Code, IntelliJ, Vim | ### Почему это важно - ⚡ **На 99% быстрее** — дни ручной подготовки данных → 15–45 минут - 🎯 **Качество ИИ-навыков** — файлы SKILL.md на 500+ строк с примерами, шаблонами и руководствами - 📊 **Готовые к RAG блоки** — умная разбивка сохраняет блоки кода и контекст - 🎬 **Видео** — извлечение кода, субтитров и структурированных знаний из YouTube и локальных видео - 🔄 **Множество источников** — объединение 18 типов источников (документация, GitHub, PDF, видео, ноутбуки, вики и другие) в единую базу знаний - 🌐 **Одна подготовка — все платформы** — экспорт одного актива на 21 платформу без повторного сканирования - ✅ **Проверено в бою** — 3 700+ тестов, 24+ пресетов для фреймворков, готово к продакшену ## 🚀 Быстрый старт (3 команды) ```bash # 1. Установка pip install skill-seekers # 2. Создание навыка из любого источника skill-seekers create https://docs.django.com/ # 3. Упаковка для вашей ИИ-платформы skill-seekers package output/django --target claude ``` **Вот и всё!** Теперь у вас есть готовый к использованию `output/django-claude.zip`. ```bash # Использование другого ИИ-агента для улучшения (по умолчанию: 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" ``` ### 🛰️ Сканирование проекта с помощью ИИ (новое) Направьте `scan` на любой проект — ИИ-агент прочитает его манифесты, README, Dockerfile/CI и выборку импортов исходного кода, а затем создаст по одной конфигурации на каждый обнаруженный фреймворк плюс `-codebase.json` для вашего собственного кода. Обнаруженная версия фиксируется, поэтому повторные запуски сообщают об обновлениях: ```bash skill-seekers scan ./my-react-app --out ./configs/scanned/ # → react.json, vite.json, tailwind.json, jest.json, my-react-app-codebase.json # Затем соберите любую из них skill-seekers create ./configs/scanned/react.json ``` Если для обнаружения нет готового пресета, ИИ генерирует новую конфигурацию; при выходе её можно опционально опубликовать в [реестре сообщества](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs). ### Другие источники (поддерживается 18) ```bash # Репозиторий GitHub skill-seekers create facebook/react # Локальный проект skill-seekers create ./my-project # PDF-документ skill-seekers create manual.pdf # Документ Word skill-seekers create report.docx # Электронная книга EPUB skill-seekers create book.epub # Jupyter-ноутбук skill-seekers create notebook.ipynb # Спецификация OpenAPI skill-seekers create openapi.yaml # Презентация PowerPoint skill-seekers create presentation.pptx # Документ AsciiDoc skill-seekers create guide.adoc # Локальный HTML-файл (автоопределение по расширению) skill-seekers create page.html # Целая директория HTML-файлов (автоопределение для директорий с преобладанием HTML) skill-seekers create ./mirror_output/site/ # Принудительный HTML-режим для смешанной директории с большим количеством кода skill-seekers create ./repo/ --html-path ./repo/docs/build/html/ # RSS/Atom-лента skill-seekers create feed.rss # Man-страница skill-seekers create curl.1 # Видео (YouTube, Vimeo или локальный файл — требуется skill-seekers[video]) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial # Первый запуск? Автоматическая установка зависимостей с поддержкой GPU: skill-seekers create --setup # Вики Confluence skill-seekers create --space-key TEAM --name wiki # Страницы Notion skill-seekers create --database-id ... --name docs # Экспорт чатов Slack/Discord skill-seekers create --chat-export-path ./slack-export --name team-chat ``` ### Экспорт куда угодно ```bash # Упаковка для нескольких платформ for platform in claude gemini openai langchain; do skill-seekers package output/django --target $platform done ``` ## Что такое Skill Seekers? Skill Seekers — это **слой данных для ИИ-систем**, который преобразует 18 типов источников — документацию сайтов, репозитории GitHub, PDF, видео, Jupyter-ноутбуки, документы Word/EPUB/AsciiDoc, спецификации OpenAPI/Swagger, презентации PowerPoint, RSS/Atom-ленты, man-страницы, вики Confluence, страницы Notion, экспорты Slack/Discord и другое — в структурированные базы знаний для всех ИИ-целей: | Сценарий использования | Что вы получаете | Примеры | |----------------------|-----------------|---------| | **ИИ-навыки** | Полный SKILL.md + справочные файлы | Claude Code, Gemini, GPT | | **RAG-конвейеры** | Документы, разбитые на блоки с метаданными | LangChain, LlamaIndex, Haystack | | **Векторные базы данных** | Предварительно отформатированные данные для загрузки | Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS | | **ИИ-помощники для кода** | Файлы контекста, которые IDE-ИИ читает автоматически | Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev | ## 📚 Документация | Я хочу... | Читайте это | |-----------|-------------| | **Быстро начать** | [Быстрый старт](docs/getting-started/02-quick-start.md) — 3 команды до первого навыка | | **Понять концепции** | [Основные концепции](docs/user-guide/01-core-concepts.md) — как это работает | | **Сканировать источники** | [Руководство по сканированию](docs/user-guide/02-scraping.md) — все типы источников | | **Улучшать навыки** | [Руководство по улучшению](docs/user-guide/03-enhancement.md) — ИИ-улучшение | | **Экспортировать навыки** | [Руководство по упаковке](docs/user-guide/04-packaging.md) — экспорт на платформы | | **Найти команды** | [Справка по CLI](docs/reference/CLI_REFERENCE.md) — все 20 команд | | **Настроить** | [Формат конфигурации](docs/reference/CONFIG_FORMAT.md) — спецификация JSON | | **Решить проблемы** | [Устранение неполадок](docs/user-guide/06-troubleshooting.md) — типичные проблемы | **Полная документация:** [docs/README.md](docs/README.md) Skill Seekers заменяет дни ручной предобработки следующими шагами: 1. **Сбор** — документация, репозитории GitHub, локальные кодовые базы, PDF, видео, Jupyter-ноутбуки, вики и более 10 других типов источников 2. **Анализ** — глубокий AST-разбор, обнаружение паттернов, извлечение API 3. **Структурирование** — категоризированные справочные файлы с метаданными 4. **Улучшение** — генерация SKILL.md с помощью ИИ (Claude, Gemini или локально) 5. **Экспорт** — 16 платформоспецифичных форматов из одного актива ## Зачем использовать Skill Seekers? ### Для создателей ИИ-навыков (Claude, Gemini, OpenAI) - 🎯 **Навыки продакшен-уровня** — файлы SKILL.md на 500+ строк с примерами кода, шаблонами и руководствами - 🔄 **Рабочие процессы улучшения** — применяйте `security-focus`, `architecture-comprehensive` или пользовательские YAML-пресеты - 🎮 **Любая предметная область** — игровые движки (Godot, Unity), фреймворки (React, Django), внутренние инструменты - 🔧 **Командная работа** — объединяйте внутреннюю документацию + код в единый источник истины - 📚 **Качество** — ИИ-улучшение с примерами, кратким справочником и навигацией ### Для RAG-разработчиков и ИИ-инженеров - 🤖 **Данные, готовые к RAG** — предварительно разбитые LangChain `Documents`, LlamaIndex `TextNodes`, Haystack `Documents` - 🚀 **На 99% быстрее** — дни предобработки → 15–45 минут - 📊 **Умные метаданные** — категории, источники, типы → более точный поиск - 🔄 **Множество источников** — объединяйте документацию + GitHub + PDF в одном конвейере - 🌐 **Платформонезависимость** — экспорт в любую векторную базу данных или фреймворк без повторного сканирования ### Для пользователей ИИ-помощников для программирования - 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — автоматическая генерация `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` - 🎯 **Постоянный контекст** — ИИ «знает» ваши фреймворки без повторных подсказок - 📚 **Всегда актуально** — обновляйте контекст за минуты при изменении документации ## Ключевые возможности ### 🌐 Сканирование документации - ✅ **Умное обнаружение SPA** — трёхуровневое обнаружение для JavaScript SPA-сайтов (sitemap.xml → llms.txt → рендеринг в безголовом браузере) - ✅ **Поддержка llms.txt** — автоматическое обнаружение и использование LLM-ready файлов документации (в 10 раз быстрее) - ✅ **Универсальный сканер** — работает с ЛЮБЫМ сайтом документации - ✅ **Умная категоризация** — автоматическая организация контента по темам - ✅ **Определение языка кода** — распознавание Python, JavaScript, C++, GDScript и других - ✅ **24+ готовых пресетов** — Godot, React, Vue, Django, FastAPI и другие ### 📄 Поддержка PDF - ✅ **Базовое извлечение PDF** — извлечение текста, кода и изображений из PDF-файлов - ✅ **OCR для сканированных PDF** — извлечение текста из сканированных документов - ✅ **PDF с паролем** — обработка зашифрованных PDF - ✅ **Извлечение таблиц** — извлечение сложных таблиц из PDF - ✅ **Параллельная обработка** — в 3 раза быстрее для больших PDF - ✅ **Умное кэширование** — на 50% быстрее при повторных запусках ### 🎬 Извлечение из видео - ✅ **YouTube и локальные видео** — извлечение субтитров, кода и структурированных знаний из видео - ✅ **Анализ визуальных кадров** — OCR-извлечение из редакторов кода, терминалов, слайдов и диаграмм - ✅ **Автоопределение GPU** — автоматическая установка правильной сборки PyTorch (CUDA/ROCm/MPS/CPU) - ✅ **ИИ-улучшение** — двухэтапное: очистка артефактов OCR + генерация отполированного SKILL.md - ✅ **Обрезка по времени** — извлечение определённых фрагментов с `--start-time` и `--end-time` - ✅ **Поддержка плейлистов** — пакетная обработка всех видео в плейлисте YouTube - ✅ **Резервный Vision API** — использование Claude Vision для OCR-кадров с низкой достоверностью ### 🐙 Анализ репозиториев GitHub - ✅ **Глубокий анализ кода** — AST-разбор для Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go - ✅ **Извлечение API** — функции, классы, методы с параметрами и типами - ✅ **Метаданные репозитория** — README, дерево файлов, распределение языков, звёзды/форки - ✅ **GitHub Issues и PR** — получение открытых/закрытых issues с метками и вехами - ✅ **CHANGELOG и релизы** — автоматическое извлечение истории версий - ✅ **Обнаружение конфликтов** — сравнение документированных API с фактической реализацией кода - ✅ **MCP-интеграция** — на естественном языке: «Просканируй GitHub-репозиторий facebook/react» ### 🔄 Унифицированное мультиисточниковое сканирование - ✅ **Объединение нескольких источников** — смешивайте документацию + GitHub + PDF в одном навыке - ✅ **Обнаружение конфликтов** — автоматическое нахождение расхождений между документацией и кодом - ✅ **Умное слияние** — на основе правил или с помощью ИИ - ✅ **Прозрачная отчётность** — сравнение бок о бок с предупреждениями ⚠️ - ✅ **Анализ пробелов в документации** — выявление устаревшей документации и недокументированных функций - ✅ **Единый источник истины** — один навык показывает и намерение (документация), и реальность (код) - ✅ **Обратная совместимость** — устаревшие одноисточниковые конфигурации продолжают работать ### 🤖 Поддержка нескольких LLM-платформ - ✅ **12 LLM-платформ** — Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, универсальный Markdown, OpenCode, Kimi (Moonshot AI), DeepSeek AI, Qwen (Alibaba), OpenRouter, Together AI, Fireworks AI - ✅ **Универсальное сканирование** — одна и та же документация для всех платформ - ✅ **Платформоспецифичная упаковка** — оптимизированные форматы для каждой LLM - ✅ **Экспорт одной командой** — флаг `--target` для выбора платформы - ✅ **Опциональные зависимости** — устанавливайте только то, что нужно - ✅ **100% обратная совместимость** — существующие рабочие процессы Claude без изменений | Платформа | Формат | Загрузка | Улучшение | API Key | Пользовательский эндпоинт | |-----------|--------|----------|-----------|---------|--------------------------| | **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ Авто | ✅ Да | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL | | **Google Gemini** | tar.gz | ✅ Авто | ✅ Да | GOOGLE_API_KEY | - | | **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ Авто | ✅ Да | OPENAI_API_KEY | - | | **MiniMax AI** | ZIP + Knowledge Files | ✅ Авто | ✅ Да | MINIMAX_API_KEY | - | | **Универсальный Markdown** | ZIP | ❌ Вручную | ❌ Нет | - | - | ```bash # Claude (по умолчанию — без изменений!) 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 # Универсальный Markdown (универсальный экспорт) skill-seekers package output/react/ --target markdown # Используйте markdown-файлы напрямую в любой LLM ```
🔧 Используйте собственного ИИ-провайдера (OpenAI-совместимые эндпоинты + подписки, кредиты Anthropic не нужны) Опциональный этап ИИ-**улучшения** (используется командами `create`, `scan` и `enhance`) **не** требует ключа Anthropic. Есть три способа его запустить: **1. Используйте подписку, за которую вы уже платите — вообще без API-кредитов (LOCAL-режим агента)** Skill Seekers может вызывать CLI кодинг-агента, в который вы уже вошли, поэтому улучшение работает на вашем существующем тарифе вместо оплачиваемых API-токенов: ```bash skill-seekers create --agent codex # OpenAI Codex CLI → ваш ChatGPT Plus skill-seekers create --agent claude # Claude Code → ваш Claude Pro/Max ``` Поддерживаемые агенты: `claude`, `codex`, `copilot`, `opencode`, `kimi` и `custom` (сочетайте `--agent custom` с `--agent-cmd " ..."`, чтобы использовать любой другой инструмент). **2. Любой OpenAI-совместимый провайдер (OpenRouter, Groq, Cerebras, Mistral, NVIDIA NIM, …)** Все они предоставляют OpenAI-совместимый эндпоинт `/v1`. Направьте Skill Seekers на один из них с помощью трёх переменных окружения — он обнаруживает `OPENAI_API_KEY`, а OpenAI SDK автоматически учитывает `OPENAI_BASE_URL`: ```bash export OPENAI_API_KEY="" export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1" # эндпоинт провайдера (см. таблицу) export OPENAI_MODEL="" # обязательно — модель по умолчанию gpt-4o в других местах не существует skill-seekers create ``` | Провайдер | `OPENAI_BASE_URL` | |--------------|--------------------------------------------| | OpenRouter | `https://openrouter.ai/api/v1` | | Groq | `https://api.groq.com/openai/v1` | | Cerebras | `https://api.cerebras.ai/v1` | | Mistral | `https://api.mistral.ai/v1` | | NVIDIA NIM | `https://integrate.api.nvidia.com/v1` | > Определение провайдера выбирает **первую** найденную переменную окружения с API-ключом (`ANTHROPIC_API_KEY` → `GOOGLE_API_KEY` → `OPENAI_API_KEY` → `MOONSHOT_API_KEY`). Установите `SKILL_SEEKER_PROVIDER`, чтобы принудительно выбрать конкретного провайдера, или убедитесь, что ключи с более высоким приоритетом не заданы. **3. Claude-совместимые эндпоинты (например, GLM, прокси)** ```bash export ANTHROPIC_API_KEY="your-key" export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-claude-compatible-endpoint/v1" ``` Google Gemini (`GOOGLE_API_KEY`) и Kimi/Moonshot (`MOONSHOT_API_KEY`) также поддерживаются нативно. Полный список, включая переопределение моделей для каждого провайдера, см. в **[Справке по переменным окружения](docs/reference/ENVIRONMENT_VARIABLES.md#llm-provider-selection)**.
**Установка:** ```bash # Установка с поддержкой Gemini pip install skill-seekers[gemini] # Установка с поддержкой OpenAI pip install skill-seekers[openai] # Установка с поддержкой MiniMax pip install skill-seekers[minimax] # Установка всех LLM-платформ pip install skill-seekers[all-llms] ``` ### 🔗 Интеграции с RAG-фреймворками - ✅ **LangChain Documents** — прямой экспорт в формат `Document` с `page_content` + метаданными - Подходит для: QA-цепочек, ретриверов, векторных хранилищ, агентов - Пример: [LangChain RAG-конвейер](examples/langchain-rag-pipeline/) - Руководство: [Интеграция с LangChain](docs/integrations/LANGCHAIN.md) - ✅ **LlamaIndex TextNodes** — экспорт в формат `TextNode` с уникальными ID + эмбеддингами - Подходит для: движков запросов, движков диалогов, контекста хранилища - Пример: [LlamaIndex движок запросов](examples/llama-index-query-engine/) - Руководство: [Интеграция с LlamaIndex](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md) - ✅ **Формат, готовый к Pinecone** — оптимизирован для загрузки в векторную базу данных - Подходит для: продакшен-поиска по векторам, семантического и гибридного поиска - Пример: [Загрузка в Pinecone](examples/pinecone-upsert/) - Руководство: [Интеграция с Pinecone](docs/integrations/PINECONE.md) **Быстрый экспорт:** ```bash # 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 (универсальный) skill-seekers package output/django --target markdown # → output/django-markdown/SKILL.md + references/ ``` **Полное руководство по RAG-конвейерам:** [Документация по RAG-конвейерам](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md) --- ### 🧠 Интеграции с ИИ-помощниками для программирования Преобразуйте документацию любого фреймворка в экспертный контекст для 4+ ИИ-помощников: - ✅ **Cursor IDE** — генерация `.cursorrules` для ИИ-подсказок при написании кода - Подходит для: генерации кода с учётом фреймворка, единообразных паттернов - Руководство: [Интеграция с Cursor](docs/integrations/CURSOR.md) - Пример: [Cursor React навык](examples/cursor-react-skill/) - ✅ **Windsurf** — настройка контекста ИИ-помощника Windsurf через `.windsurfrules` - Подходит для: встроенной ИИ-помощи в IDE, потоковое программирование - Руководство: [Интеграция с Windsurf](docs/integrations/WINDSURF.md) - Пример: [Windsurf FastAPI контекст](examples/windsurf-fastapi-context/) - ✅ **Cline (VS Code)** — системные промпты + MCP для VS Code-агента - Подходит для: автономной генерации кода в VS Code - Руководство: [Интеграция с Cline](docs/integrations/CLINE.md) - Пример: [Cline Django ассистент](examples/cline-django-assistant/) - ✅ **Continue.dev** — контекстные серверы для IDE-независимого ИИ - Подходит для: мультисредных окружений (VS Code, JetBrains, Vim), пользовательских LLM-провайдеров - Руководство: [Интеграция с Continue](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md) - Пример: [Continue универсальный контекст](examples/continue-dev-universal/) **Быстрый экспорт для ИИ-инструментов программирования:** ```bash # Для любого ИИ-помощника (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev) skill-seekers create --config configs/django.json skill-seekers package output/django --target claude # или --target markdown # Скопируйте в свой проект (пример для Cursor) cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules # Или для Windsurf cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md # Или для Cline cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules # Или для Continue.dev (HTTP-сервер) python examples/continue-dev-universal/context_server.py # Настройте в ~/.continue/config.json ``` **Центр интеграций:** [Все интеграции с ИИ-системами](docs/integrations/INTEGRATIONS.md) --- ### 🌊 Трёхпоточная архитектура GitHub - ✅ **Трёхпоточный анализ** — разделение GitHub-репозитория на потоки «Код», «Документация» и «Аналитика» - ✅ **Унифицированный анализатор кодовой базы** — работает как с URL GitHub, так и с локальными путями - ✅ **C3.x как глубина анализа** — выбор «basic» (1–2 мин) или «c3x» (20–60 мин) - ✅ **Расширенная генерация маршрутизатора** — метаданные GitHub, быстрый старт из README, типичные проблемы - ✅ **Интеграция Issues** — распространённые проблемы и решения из GitHub Issues - ✅ **Умные ключевые слова маршрутизации** — метки GitHub с двойным весом для лучшего определения тем **Описание трёх потоков:** - **Поток 1: Код** — глубокий C3.x-анализ (паттерны, примеры, руководства, конфигурации, архитектура) - **Поток 2: Документация** — документация репозитория (README, CONTRIBUTING, docs/*.md) - **Поток 3: Аналитика** — знания сообщества (Issues, метки, звёзды, форки) ```python from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer # Анализ GitHub-репозитория со всеми тремя потоками analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer() result = analyzer.analyze( source="https://github.com/facebook/react", depth="c3x", # или "basic" для быстрого анализа fetch_github_metadata=True ) # Доступ к потоку кода (C3.x-анализ) print(f"Паттерны проектирования: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}") print(f"Примеры из тестов: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}") # Доступ к потоку документации (документация репозитория) print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}") # Доступ к потоку аналитики (метаданные GitHub) print(f"Звёзды: {result.github_insights['metadata']['stars']}") print(f"Типичные проблемы: {len(result.github_insights['common_problems'])}") ``` **Полная документация**: [Сводка по реализации трёхпоточной архитектуры](docs/archive/historical/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md) ### 🔐 Умное управление лимитами запросов и конфигурация - ✅ **Система конфигурации с несколькими токенами** — управление несколькими аккаунтами GitHub (личный, рабочий, open source) - Безопасное хранение конфигурации в `~/.config/skill-seekers/config.json` (права 600) - Стратегии лимита запросов для каждого профиля: `prompt`, `wait`, `switch`, `fail` - Умная цепочка резервирования: аргумент CLI → переменная окружения → файл конфигурации → запрос - ✅ **Интерактивный мастер настройки** — красивый терминальный интерфейс для простой настройки - ✅ **Умный обработчик лимитов запросов** — больше никаких бесконечных ожиданий! - Обратный отсчёт в реальном времени, автоматическое переключение профилей - Четыре стратегии: prompt (спросить), wait (обратный отсчёт), switch (переключить), fail (прервать) - ✅ **Возобновление** — продолжение прерванных задач - ✅ **Поддержка CI/CD** — флаг `--non-interactive` для автоматизации **Быстрая настройка:** ```bash # Однократная настройка (5 минут) skill-seekers config --github # Использование определённого профиля для приватных репозиториев skill-seekers create mycompany/private-repo --profile work # Режим CI/CD (быстрый отказ, без запросов) skill-seekers create owner/repo --non-interactive # Возобновление прерванной задачи skill-seekers resume --list skill-seekers resume github_react_20260117_143022 ``` **Описание стратегий лимита запросов:** - **prompt** (по умолчанию) — спросить, что делать при достижении лимита (подождать, переключиться, настроить токен, отменить) - **wait** — автоматически ждать с обратным отсчётом (учитывает тайм-аут) - **switch** — автоматически пробовать следующий доступный профиль (для настроек с несколькими аккаунтами) - **fail** — немедленно завершиться с понятной ошибкой (идеально для CI/CD) ### 🎯 Bootstrap-навык — самохостинг Генерация skill-seekers как навыка для использования в вашем ИИ-агенте (Claude Code, Kimi, Codex и т. д.): ```bash # Генерация навыка ./scripts/bootstrap_skill.sh # Установка в Claude Code cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/ ``` **Что вы получаете:** - ✅ **Полная документация навыка** — все CLI-команды и шаблоны использования - ✅ **Справка по CLI-командам** — каждый инструмент и его опции задокументированы - ✅ **Примеры быстрого старта** — типичные рабочие процессы и лучшие практики - ✅ **Автогенерируемая API-документация** — анализ кода, паттерны и примеры ### 🔐 Приватные репозитории конфигураций - ✅ **Git-источники конфигураций** — получение конфигураций из приватных/командных Git-репозиториев - ✅ **Управление несколькими источниками** — регистрация неограниченного количества репозиториев GitHub, GitLab, Bitbucket - ✅ **Командная работа** — обмен пользовательскими конфигурациями в командах из 3–5 человек - ✅ **Корпоративная поддержка** — масштабирование до 500+ разработчиков - ✅ **Безопасная аутентификация** — токены через переменные окружения (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN) - ✅ **Умное кэширование** — клонируйте один раз, обновления подтягиваются автоматически - ✅ **Офлайн-режим** — работа с кэшированными конфигурациями без подключения к сети ### 🤖 Анализ кодовой базы (C3.x) **C3.4: Извлечение паттернов конфигурации с ИИ-улучшением** - ✅ **9 форматов конфигурации** — JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose - ✅ **7 типов паттернов** — база данных, API, логирование, кэш, почта, аутентификация, сервер - ✅ **ИИ-улучшение** — опциональный двухрежимный ИИ-анализ (API + LOCAL) - ✅ **Анализ безопасности** — обнаружение жёстко закодированных секретов и открытых учётных данных - ✅ **Автодокументирование** — генерация JSON + Markdown документации всех конфигураций - ✅ **MCP-интеграция** — инструмент `extract_config_patterns` с поддержкой улучшения **C3.3: ИИ-улучшенные пошаговые руководства** - ✅ **Полное ИИ-улучшение** — преобразование базовых руководств в профессиональные учебники - ✅ **5 автоматических улучшений** — описание шагов, устранение неполадок, предварительные требования, следующие шаги, сценарии использования - ✅ **Двухрежимная поддержка** — API-режим (Claude API) или LOCAL-режим (Claude Code CLI) - ✅ **Нулевые затраты в LOCAL-режиме** — БЕСПЛАТНОЕ улучшение с вашим планом Claude Code Max - ✅ **Качественное преобразование** — шаблоны на 75 строк → подробные руководства на 500+ строк **Использование:** ```bash # Быстрый анализ (1–2 мин, только базовые функции) skill-seekers scan tests/ --quick # Комплексный анализ (с ИИ, 20–60 мин) skill-seekers scan tests/ --comprehensive # С ИИ-улучшением skill-seekers scan tests/ --enhance ``` **Полная документация:** [docs/features/HOW_TO_GUIDES.md](docs/features/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new) ### 🔄 Пресеты рабочих процессов улучшения Многоразовые YAML-определённые конвейеры улучшения, управляющие тем, как ИИ преобразует необработанную документацию в отшлифованный навык. - ✅ **5 встроенных пресетов** — `default`, `minimal`, `security-focus`, `architecture-comprehensive`, `api-documentation` - ✅ **Пользовательские пресеты** — добавляйте собственные рабочие процессы в `~/.config/skill-seekers/workflows/` - ✅ **Цепочки рабочих процессов** — объединяйте два или более рабочих процесса в одной команде - ✅ **Полное управление через CLI** — просмотр, копирование, добавление, удаление и валидация рабочих процессов ```bash # Применение одного рабочего процесса skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus # Цепочка нескольких рабочих процессов (применяются по порядку) skill-seekers create ./my-project \ --enhance-workflow security-focus \ --enhance-workflow minimal # Управление пресетами skill-seekers workflows list # Список всех (встроенные + пользовательские) skill-seekers workflows show security-focus # Показать содержимое YAML skill-seekers workflows copy security-focus # Скопировать в пользовательскую директорию для редактирования skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # Установить пользовательский пресет skill-seekers workflows remove my-workflow # Удалить пользовательский пресет skill-seekers workflows validate security-focus # Проверить структуру пресета # Копирование нескольких сразу skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation # Добавление нескольких файлов сразу skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml # Удаление нескольких сразу skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b ``` **Формат YAML-пресета:** ```yaml name: security-focus description: "Обзор безопасности: уязвимости, аутентификация, обработка данных" version: "1.0" stages: - name: vulnerabilities type: custom prompt: "Проверить на OWASP Top 10 и распространённые уязвимости..." - name: auth-review type: custom prompt: "Исследовать паттерны аутентификации и авторизации..." uses_history: true ``` ### ⚡ Производительность и масштаб - ✅ **Асинхронный режим** — сканирование в 2–3 раза быстрее с async/await (флаг `--async`) - ✅ **Поддержка большой документации** — обработка документов на 10K–40K+ страниц с умным разделением - ✅ **Маршрутизатор/Hub-навыки** — интеллектуальная маршрутизация к специализированным поднавыкам - ✅ **Параллельное сканирование** — одновременная обработка нескольких навыков - ✅ **Контрольные точки/Возобновление** — прогресс никогда не теряется при длительном сканировании - ✅ **Система кэширования** — сканируйте один раз, пересобирайте мгновенно ### 🤖 Генерация навыков, независимая от агента - ✅ **Поддержка нескольких агентов** — генерация навыков для Claude, Kimi, Codex, Copilot, OpenCode или любого пользовательского агента через флаг `--agent` - ✅ **Пользовательские команды агентов** — используйте `--agent-cmd`, чтобы задать собственную CLI-команду агента для улучшения - ✅ **Универсальные флаги** — `--agent` и `--agent-cmd` доступны во всех командах (create, scrape, github, pdf и т. д.) ### 📦 Конвейер маркетплейса - ✅ **Публикация в маркетплейсе** — публикация навыков в репозитории маркетплейса плагинов Claude Code - ✅ **Сквозной конвейер** — от источника документации до опубликованной записи в маркетплейсе ### ✅ Контроль качества - ✅ **Полное покрытие тестами** — 3 700+ тестов с обширным покрытием --- ## 📦 Установка ```bash # Базовая установка (сканирование документации, анализ GitHub, PDF, упаковка) pip install skill-seekers # С поддержкой всех LLM-платформ pip install skill-seekers[all-llms] # С MCP-сервером pip install skill-seekers[mcp] # Всё включено pip install skill-seekers[all] ``` **Нужна помощь с выбором?** Запустите мастер настройки: ```bash skill-seekers-setup ``` ### Варианты установки | Команда установки | Функциональность | |-------------------|-----------------| | `pip install skill-seekers` | Сканирование, анализ GitHub, PDF, все платформы | | `pip install skill-seekers[gemini]` | + Поддержка Google Gemini | | `pip install skill-seekers[openai]` | + Поддержка OpenAI ChatGPT | | `pip install skill-seekers[all-llms]` | + Все LLM-платформы | | `pip install skill-seekers[mcp]` | + MCP-сервер | | `pip install skill-seekers[video]` | + Извлечение субтитров и метаданных YouTube/Vimeo | | `pip install skill-seekers[video-full]` | + Транскрипция Whisper и извлечение визуальных кадров | | `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Поддержка Jupyter-ноутбуков | | `pip install skill-seekers[pptx]` | + Поддержка PowerPoint | | `pip install skill-seekers[confluence]` | + Поддержка вики Confluence | | `pip install skill-seekers[notion]` | + Поддержка страниц Notion | | `pip install skill-seekers[rss]` | + Поддержка RSS/Atom-лент | | `pip install skill-seekers[chat]` | + Поддержка экспорта чатов Slack/Discord | | `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + Поддержка документов AsciiDoc | | `pip install skill-seekers[all]` | Всё включено | > **Визуальные зависимости для видео (с поддержкой GPU):** После установки `skill-seekers[video-full]` запустите > `skill-seekers create --setup` для автоопределения вашего GPU и установки правильной сборки PyTorch > + easyocr. Это рекомендуемый способ установки зависимостей для визуального извлечения. --- ## 🚀 Рабочий процесс установки одной командой **Самый быстрый способ от конфигурации до загруженного навыка — полная автоматизация:** ```bash # Установка навыка React из официальных конфигураций (автозагрузка в Claude) skill-seekers install --config react # Установка из локального файла конфигурации skill-seekers install --config configs/custom.json # Установка без загрузки (только упаковка) skill-seekers install --config django --no-upload # Предпросмотр рабочего процесса без выполнения skill-seekers install --config react --dry-run ``` **Время:** 20–45 минут всего | **Качество:** Готово к продакшену (9/10) | **Стоимость:** Бесплатно **Выполняемые фазы:** ``` 📥 ФАЗА 1: Получение конфигурации (если указано имя конфигурации) 📖 ФАЗА 2: Сканирование документации ✨ ФАЗА 3: ИИ-улучшение (ОБЯЗАТЕЛЬНО — без возможности пропуска) 📦 ФАЗА 4: Упаковка навыка ☁️ ФАЗА 5: Загрузка в Claude (опционально, требуется API Key) ``` **Требования:** - Переменная окружения ANTHROPIC_API_KEY (для автозагрузки) - План Claude Code Max (для локального ИИ-улучшения) или используйте `--agent` для выбора другого ИИ-агента --- ## 📊 Матрица функций Skill Seekers поддерживает **12 LLM-платформ**, **8 RAG/векторных целей**, **18 типов источников** и полный паритет функций по всем целевым платформам. **Платформы:** Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, универсальный Markdown, OpenCode, Kimi (Moonshot AI), DeepSeek AI, Qwen (Alibaba), OpenRouter, Together AI, Fireworks AI **Типы источников:** Документация сайтов, репозитории GitHub, PDF, Word (.docx), EPUB, видео, локальные кодовые базы, Jupyter-ноутбуки, локальный HTML, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), RSS/Atom-ленты, man-страницы, вики Confluence, страницы Notion, экспорты чатов Slack/Discord Подробности см. в [Полной матрице функций](docs/reference/FEATURE_MATRIX.md). ### Быстрое сравнение платформ | Функция | Claude | Gemini | OpenAI | MiniMax | Markdown | |---------|--------|--------|--------|---------|----------| | Формат | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP + Knowledge | ZIP | | Загрузка | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ Вручную | | Улучшение | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ✅ M3 | ❌ Нет | | Все режимы навыков | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | --- ## Примеры использования ### Сканирование документации ```bash # Сканирование документации сайта skill-seekers create --config configs/react.json # Быстрое сканирование без конфигурации skill-seekers create https://react.dev --name react # Асинхронный режим (в 3 раза быстрее) skill-seekers create --config configs/godot.json --async --workers 8 # Использование конкретного ИИ-агента для улучшения skill-seekers create --config configs/react.json --agent kimi ``` ### Извлечение из PDF ```bash # Базовое извлечение из PDF skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill # Расширенные функции skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill \ --extract-tables \ # Извлечение таблиц --parallel \ # Быстрая параллельная обработка --workers 8 # Использование 8 ядер CPU # Сканированные PDF (требуется: pip install pytesseract Pillow) skill-seekers create --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr ``` ### Извлечение из видео ```bash # Установка поддержки видео pip install skill-seekers[video] # Субтитры + метаданные pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper транскрипция + извлечение визуальных кадров # Автоопределение GPU и установка визуальных зависимостей (PyTorch + easyocr) skill-seekers create --setup # Извлечение из видео YouTube skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial # Извлечение из плейлиста YouTube skill-seekers create --video-playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist # Извлечение из локального видеофайла skill-seekers create --video-file recording.mp4 --name myrecording # Извлечение с анализом визуальных кадров (требуются зависимости video-full) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual # С ИИ-улучшением (очистка OCR + генерация отполированного SKILL.md) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2 # Обрезка определённого фрагмента видео (поддерживаются секунды, MM:SS, HH:MM:SS) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00 # Использование Vision API для OCR-кадров с низкой достоверностью (требуется ANTHROPIC_API_KEY) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr # Пересборка навыка из ранее извлечённых данных (пропуск загрузки) skill-seekers create --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial ``` > **Полное руководство:** см. [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md) для полной справки по CLI, > деталей визуального конвейера, опций ИИ-улучшения и устранения неполадок. ### Анализ репозиториев GitHub ```bash # Базовое сканирование репозитория skill-seekers create facebook/react # С аутентификацией (более высокие лимиты запросов) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here skill-seekers create facebook/react # Настройка содержимого skill-seekers create django/django \ --include-issues \ # Извлечение GitHub Issues --max-issues 100 \ # Ограничение количества issues --include-changelog # Извлечение CHANGELOG.md ``` ### Унифицированное мультиисточниковое сканирование **Объединение документации + GitHub + PDF в один навык с обнаружением конфликтов:** ```bash # Использование готовых унифицированных конфигураций skill-seekers create --config configs/react_unified.json skill-seekers create --config configs/django_unified.json # Или создание унифицированной конфигурации 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 create --config configs/myframework_unified.json ``` **Обнаружение конфликтов автоматически находит:** - 🔴 **Отсутствует в коде** (высокий приоритет): задокументировано, но не реализовано - 🟡 **Отсутствует в документации** (средний приоритет): реализовано, но не задокументировано - ⚠️ **Несовпадение сигнатур**: различные параметры/типы - ℹ️ **Несовпадение описаний**: различные пояснения **Полное руководство:** см. [docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md). ### Приватные репозитории конфигураций **Обмен пользовательскими конфигурациями в команде через приватные Git-репозитории:** ```bash # Использование MCP-инструментов для регистрации приватного командного репозитория add_config_source( name="team", git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git", token_env="GITHUB_TOKEN" ) # Получение конфигурации из командного репозитория fetch_config(source="team", config_name="internal-api") ``` **Поддерживаемые платформы:** - GitHub (`GITHUB_TOKEN`), GitLab (`GITLAB_TOKEN`), Gitea (`GITEA_TOKEN`), Bitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`) **Полное руководство:** см. [docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md). ## Как это работает ```mermaid graph LR A[Документация сайта] --> B[Skill Seekers] B --> C[Сканер] B --> D[ИИ-улучшение] B --> E[Упаковщик] C --> F[Организованные справочные файлы] D --> F F --> E E --> G[ИИ-навык .zip] G --> H[Загрузка на ИИ-платформу] ``` 0. **Обнаружение llms.txt** — проверка наличия llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt (часть умного обнаружения SPA) 1. **Сканирование**: извлечение всех страниц из документации 2. **Категоризация**: организация контента по темам (API, руководства, учебники и т.д.) 3. **Улучшение**: ИИ анализирует документацию и создаёт всеобъемлющий SKILL.md с примерами (поддерживает несколько агентов через `--agent`) 4. **Упаковка**: объединение всего в готовый для платформы `.zip`-файл ## Архитектура Система организована в **8 основных модулей** и **5 вспомогательных модулей** (всего ~200 классов): ![Обзор пакетов](docs/UML/exports/00_package_overview.png) | Модуль | Назначение | Ключевые классы | |--------|------------|-----------------| | **CLICore** | Диспетчер команд в стиле Git | `CLIDispatcher`, `SourceDetector`, `CreateCommand` | | **Scrapers** | Извлечение из 18 типов источников | `DocToSkillConverter`, `DocumentSkillBuilder` (общий слой сборки), `UnifiedScraper` | | **Adaptors** | 20+ форматов выходных платформ | `SkillAdaptor` (ABC), `ClaudeAdaptor`, `LangChainAdaptor` | | **Analysis** | Конвейер анализа кодовой базы C3.x | `UnifiedCodebaseAnalyzer`, `PatternRecognizer`, 10 детекторов GoF | | **Enhancement** | ИИ-улучшение навыков через `AgentClient` | `AgentClient`, `AIEnhancer`, `UnifiedEnhancer`, `WorkflowEngine` | | **Packaging** | Упаковка, загрузка, установка навыков | `PackageSkill`, `InstallAgent` | | **MCP** | FastMCP-сервер (40 инструментов) | `SkillSeekerMCPServer`, 10 модулей инструментов | | **Sync** | Обнаружение изменений документации | `ChangeDetector`, `SyncMonitor`, `Notifier` | Вспомогательные модули: **Parsers** (28 CLI-парсеров), **Storage** (S3/GCS/Azure), **Embedding** (векторы от нескольких провайдеров), **Benchmark** (производительность), **Utilities** (16 общих помощников). Полные UML-диаграммы: **[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** | Проект StarUML: `docs/UML/skill_seekers.mdj` | HTML-справка по API: `docs/UML/html/` ## 📋 Предварительные требования **Перед началом убедитесь, что у вас есть:** 1. **Python 3.10 или выше** — [Скачать](https://www.python.org/downloads/) | Проверить: `python3 --version` 2. **Git** — [Скачать](https://git-scm.com/) | Проверить: `git --version` 3. **15–30 минут** для первоначальной настройки **Впервые?** → **[Начните здесь: Безотказное руководство быстрого старта](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯 --- ## 📤 Загрузка навыков в Claude После упаковки навыка его необходимо загрузить в Claude: ### Вариант 1: Автоматическая загрузка (через API) ```bash # Установка API Key (однократно) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # Упаковка и автоматическая загрузка skill-seekers package output/react/ --upload # ИЛИ загрузка существующего .zip skill-seekers upload output/react.zip ``` ### Вариант 2: Ручная загрузка (без API Key) ```bash # Упаковка навыка skill-seekers package output/react/ # → Создаёт output/react.zip # Затем загрузите вручную: # - Перейдите на https://claude.ai/skills # - Нажмите «Upload Skill» # - Выберите output/react.zip ``` ### Вариант 3: MCP (Claude Code) ``` В Claude Code просто попросите: "Упакуй и загрузи навык React" ``` --- ## 🤖 Установка в ИИ-агенты Skill Seekers может автоматически устанавливать навыки в 19 ИИ-агентов для программирования. ```bash # Установка в конкретный агент skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor # Установка в IBM Bob (проектная директория .bob/skills/) skill-seekers install-agent output/react/ --agent bob # Установка во все агенты сразу skill-seekers install-agent output/react/ --agent all # Предпросмотр без установки skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run ``` ### Поддерживаемые агенты | Агент | Путь | Тип | |-------|------|-----| | **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | Глобальный | | **Cursor** | `.cursor/skills/` | Проектный | | **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | Проектный | | **Amp** | `~/.amp/skills/` | Глобальный | | **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | Глобальный | | **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | Глобальный | | **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | Глобальный | | **Roo Code** | `.roo/skills/` | Проектный | | **Cline** | `.cline/skills/` | Проектный | | **Aider** | `~/.aider/skills/` | Глобальный | | **Bolt** | `.bolt/skills/` | Проектный | | **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | Проектный | | **Continue** | `~/.continue/skills/` | Глобальный | | **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | Глобальный | | **IBM Bob** | `.bob/skills/` | Проектный | --- ## 🔌 MCP-интеграция (40 инструментов) Skill Seekers поставляется с MCP-сервером для использования из Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline или IntelliJ IDEA. ```bash # Режим stdio (Claude Code, VS Code + Cline) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp # Режим HTTP (Cursor, Windsurf, IntelliJ) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765 # Автоматическая настройка всех агентов за раз ./setup_mcp.sh ``` **Все 40 инструментов:** - **Основные (9):** `list_configs`, `generate_config`, `validate_config`, `estimate_pages`, `scrape_docs`, `package_skill`, `upload_skill`, `enhance_skill`, `install_skill` - **Расширенные (10):** `scrape_github`, `scrape_pdf`, `unified_scrape`, `merge_sources`, `detect_conflicts`, `add_config_source`, `fetch_config`, `list_config_sources`, `remove_config_source`, `split_config` - **Векторные БД (4):** `export_to_chroma`, `export_to_weaviate`, `export_to_faiss`, `export_to_qdrant` - **Облачные (3):** `cloud_upload`, `cloud_download`, `cloud_list` **Полное руководство:** [docs/guides/MCP_SETUP.md](docs/guides/MCP_SETUP.md) --- ## ⚙️ Конфигурация ### Доступные пресеты (24+) ```bash # Список всех пресетов # skill-seekers list-configs # Недоступно в v3.7.0 ``` | Категория | Пресеты | |-----------|---------| | **Веб-фреймворки** | `react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs` | | **Python** | `django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest` | | **Разработка игр** | `godot`, `pygame`, `unity` | | **Инструменты и DevOps** | `docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible` | | **Унифицированные (документация + GitHub)** | `react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified` и другие | ### Создание собственной конфигурации ```bash # Вариант 1: Интерактивный skill-seekers create --interactive # Вариант 2: Копирование и редактирование пресета cp configs/react.json configs/myframework.json nano configs/myframework.json skill-seekers create --config configs/myframework.json ``` ### Структура файла конфигурации ```json { "name": "myframework", "description": "Когда использовать этот навык", "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 } ``` ### Где хранить конфигурации Инструмент выполняет поиск в следующем порядке: 1. Точный путь, как указан 2. `./configs/` (текущая директория) 3. `~/.config/skill-seekers/configs/` (пользовательская директория конфигурации) 4. SkillSeekersWeb.com API (готовые конфигурации) --- ## 📊 Что создаётся ``` output/ ├── godot_data/ # Полученные необработанные данные │ ├── pages/ # JSON-файлы (по одному на страницу) │ └── summary.json # Обзор │ └── godot/ # Навык ├── SKILL.md # Улучшенный с реальными примерами ├── references/ # Категоризированная документация │ ├── index.md │ ├── getting_started.md │ ├── scripting.md │ └── ... ├── scripts/ # Пусто (добавьте свои скрипты) └── assets/ # Пусто (добавьте свои ресурсы) ``` --- ## 🐛 Устранение неполадок ### Контент не извлечён? - Проверьте селектор `main_content` - Попробуйте: `article`, `main`, `div[role="main"]` ### Данные есть, но не используются? ```bash # Принудительное повторное сканирование rm -rf output/myframework_data/ skill-seekers create --config configs/myframework.json ``` ### Категоризация не устраивает? Отредактируйте раздел `categories` в конфигурации, используя более подходящие ключевые слова. ### Хотите обновить документацию? ```bash # Удалите старые данные и просканируйте заново rm -rf output/godot_data/ skill-seekers create --config configs/godot.json ``` ### Улучшение не работает? ```bash # Проверьте, установлен ли API Key echo $ANTHROPIC_API_KEY # Попробуйте LOCAL-режим (использует Claude Code Max, API Key не нужен) skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL # Мониторинг статуса фонового улучшения skill-seekers enhance-status output/react/ --watch ``` ### Проблемы с лимитами GitHub? ```bash # Установите GitHub Token (5000 запросов/час вместо 60/час анонимно) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here # Или настройте несколько профилей skill-seekers config --github ``` --- ## 📈 Производительность | Задача | Время | Примечания | |--------|-------|-----------| | Сканирование (синхр.) | 15–45 мин | Только первый раз, на основе потоков | | Сканирование (асинхр.) | 5–15 мин | В 2–3 раза быстрее с флагом `--async` | | Сборка | 1–3 мин | Быстрая пересборка из кэша | | Пересборка | <1 мин | С `--skip-scrape` | | Улучшение (LOCAL) | 30–60 сек | Использует Claude Code Max | | Улучшение (API) | 20–40 сек | Требуется API Key | | Видео (субтитры) | 1–3 мин | YouTube/локальное, только субтитры | | Видео (визуальное) | 5–15 мин | + OCR-извлечение кадров | | Упаковка | 5–10 сек | Создание итогового .zip | --- ## 🆕 Новое в v3.6.0 ### Предустановки рабочих процессов Управляйте глубиной анализа с помощью `--preset`: ```bash skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset quick # Быстрый, поверхностный skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset standard # Сбалансированный (по умолчанию) skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset comprehensive # Глубокий, исчерпывающий ``` ### Флаги жизненного цикла ```bash skill-seekers create https://docs.react.dev/ --dry-run # Предпросмотр без сканирования skill-seekers create https://docs.react.dev/ --fresh # Игнорировать кэш, полное пересканирование skill-seekers create https://docs.react.dev/ --resume # Возобновить прерванную задачу skill-seekers create https://docs.react.dev/ --skip-scrape # Переупаковать существующий результат ``` ### Проверка здоровья и утилиты ```bash skill-seekers doctor # Диагностика установки и окружения skill-seekers sync-config # Обнаружение отклонений конфигурации skill-seekers stream # Потоковое поглощение для больших документов skill-seekers update output/react/ # Инкрементальное обновление skill-seekers multilang # Генерация навыков на нескольких языках skill-seekers quality output/react/ # Отчёт о качестве (добавьте --threshold 7 для контроля: ненулевой код выхода ниже 7/10) ``` ### Опции RAG-фрагментации (упаковка) ```bash skill-seekers package output/react/ --chunk-for-rag --chunk-tokens 512 --chunk-overlap-tokens 50 ``` ### Публикация в маркетплейсе ```bash skill-seekers package output/react/ --marketplace --marketplace-category frontend ``` ### Дополнительные опциональные зависимости | Дополнение | Установка | Назначение | |------------|-----------|------------| | `browser` | `pip install "skill-seekers[browser]"` | Безголовый Playwright для SPA-сайтов | | `embedding` | `pip install "skill-seekers[embedding]"` | Поддержка сервера эмбеддингов | | `s3` / `gcs` / `azure` | `pip install "skill-seekers[s3]"` и т. д. | Загрузка в облачное хранилище | | `rag-upload` | `pip install "skill-seekers[rag-upload]"` | Комбинированные зависимости загрузки в векторные БД | --- ## 📚 Документация ### Начало работы - **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** — 🎯 **НАЧНИТЕ ЗДЕСЬ**, если вы новичок! - **[QUICKSTART.md](docs/archive/legacy/QUICKSTART.md)** — Быстрый старт для опытных пользователей - **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** — Распространённые проблемы и решения - **[docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md](docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md)** — Краткая справка на одну страницу ### Архитектура - **[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** — Обзор UML-архитектуры с 14 диаграммами - **[docs/UML/exports/](docs/UML/exports/)** — Экспорт диаграмм в PNG (обзор пакетов + 13 диаграмм классов) - **[docs/UML/html/](docs/UML/html/index.html/index.html)** — Полная HTML-справка по API (все классы, операции, атрибуты) - **[docs/UML/skill_seekers.mdj](docs/UML/skill_seekers.mdj)** — Файл проекта StarUML (откройте в [StarUML](https://staruml.io/)) ### Руководства - **[docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md)** — Работа с документами на 10K–40K+ страниц - **[docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md)** — Руководство по режимам ИИ-улучшения - **[docs/guides/MCP_SETUP.md](docs/guides/MCP_SETUP.md)** — Настройка MCP-интеграции - **[docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md)** — Мультиисточниковое сканирование - **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** — Полное руководство по извлечению из видео ### Руководства по интеграции - **[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)** — Все RAG-конвейеры --- ## 📝 Лицензия Лицензия MIT — подробности в файле [LICENSE](LICENSE) --- Удачного создания навыков! 🚀 --- ## 🔒 Безопасность [![MseeP.ai Security Assessment Badge](https://mseep.net/pr/yusufkaraaslan-skill-seekers-badge.png)](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers) --- ## 💛 Спонсоры

Atlas Cloud

[Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=skill_seekers) — полномодальная, OpenAI-совместимая платформа ИИ-инференса. Skill Seekers поддерживает её как цель упаковки/улучшения через `--target atlas` с `ATLAS_API_KEY`.