khazix-skills — открытая коллекция из 6 навыков для AI-агентов

О репозитории

khazix-skills — открытый сборник из шести практических AI-навыков (Agent Skills), которые автор использует в собственных проектах каждый день. Репозиторий ведёт цифровой житель Казцк (数字生命卡兹克), основатель медиа «虚实传媒» и автор блога о развитии ИИ.

Все навыки опубликованы под лицензией MIT, распространяются свободно и построены по открытому стандарту Agent Skills. Благодаря этому они работают не только в Claude Code, но и в Codex, Qoder, Kimi Code, iFlow, CodeBuddy, Cursor и ещё более чем 40 агентах, поддерживающих стандарт.

Каждый навык — это структурированный набор инструкций (SKILL.md), который агент может загрузить напрямую и следовать им шаг за шагом. Автор отмечает, что открыл их только после того, как годами обкатывал в реальной работе и убедился, что они действительно экономят время. Никаких трюков — просто полезные инструменты.

Установка

В Claude Code, Codex и других инструментах, поддерживающих Agent Skills, достаточно сказать:

Помоги установить этот скилл: https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/<skill-name>

Вместо <skill-name> подставляется имя нужного навыка — например, neat-freak или hv-analysis. Агент сам склонирует навык в нужную папку, путь прописывать вручную не нужно.

Если ваш агент не поддерживает Skills стандарт, это не проблема: можно скачать весь файл SKILL.md и использовать его как файл правил проекта (или просто вставить в диалог) — эффект будет тот же.

Обзор навыков

🧭 leader — целеполагание

Навык решает одну задачу: помогает определить цель. Он превращает смутную мысль, которую вы пока не можете сформулировать, в полноценное техническое задание. Такое задание можно вставить в целевой режим агента (например, /goal в Claude Code) — и ИИ самостоятельно проработает задачу в течение нескольких часов, разбивая её на подзадачи, подбирая инструменты, проверяя результат и повторяя попытки при сбоях.

Ключевая идея — единица совместной работы человека и ИИ постоянно растёт: сначала это был диалог, потом задача, а в 2026 году — уже целая цель. Но когда ИИ может работать всю ночь, критичной становится одна проблема: правильно ли сформулирована сама цель. Ошибка короткой задачи заметна сразу, а ошибка длинной — обнаруживается через восемь часов работы в неверном направлении. Чем усерднее ИИ, тем разрушительнее неверная цель.

Самая важная часть цели — «что нельзя делать». Автор вспоминает лунную программу Кеннеди: ключ не в «полететь на Луну», а в «и безопасно вернуть людей на Землю». Эти четыре слова исключают самое дешёвое решение — билет в один конец. Цель говорит ИИ, куда идти, а ограничения (Harness) — какими путями идти нельзя. Без ограничений ИИ всегда найдёт более короткий путь, о котором вы не думали.

Навык задаёт «семь вопросов цели»:

Плюс «нулевой вопрос»: карта составлена вами лично или взята из чужих слов. Поэтому перед написанием задания навык сначала сам запускает код проекта и проверяет, что команды из документации действительно существуют.

Работает так: вы говорите одну фразу («помоги агенту составить цель», «разбери эту цель подробнее», «напиши goal-подсказку»), навык проводит исследование, задаёт вам не более 5 вопросов, требующих вашего решения, и за ~12 минут пишет задание. Результат — чистый Markdown, который можно использовать и без целевого режима. Автор рекомендует сильную модель для планирования и мощную для исполнения.

💽 storage-analyzer — очистка диска

Достаточно сказать «посмотри моё хранилище» или «диск C забит» — и навык просканирует весь диск, открыв в браузере интерактивный HTML-отчёт: общий обзор диска, топ-5 самых объёмных папок, приоритеты очистки и список с цветовой маркировкой 🟢🟡🔴. Команды можно копировать одной кнопкой, файлы — перемещать в корзину или удалять (каждое действие подтверждается вторым диалогом).

Принципиальное отличие от таких инструментов, как CleanMyMac: тот использует жёстко заданные правила и на 3,8 ГБ папки Chrome отвечает лишь «кэш пользователя, можно удалить» — но не объясняет, что внутри и какие сайты потребуют повторной авторизации. Навык управляется агентом и по каждому элементу выдаёт конкретный путь + тип + последствия удаления + рекомендованный способ. Например, для 97 ГБ UUID Container он объяснит, что это офлайн-видеокэш Bilibili, и посоветует чистить в клиенте, а не вручную.

Цветовая маркировка — ядро навыка:

• 🟢 Зелёный — чистый кэш и временные файлы, восстанавливаются сами. Агенту можно доверить очистку в один клик.
• 🟡 Жёлтый — содержит пользовательские данные (офлайн-видео, загрузки, код проектов). Только «открыть в Finder» и «переместить в корзину» — решение за вами.
• 🔴 Красный — ядро данных работающих приложений и системные файлы. Объяснение, почему трогать нельзя; максимум «открыть папку», кнопки удаления нет вовсе.

Железное правило навыка — только чтение, никаких самостоятельных действий. Удаление запускается только после нажатия кнопки в браузере и второго подтверждения. Локальный сервис работает на 127.0.0.1 со случайным портом и токеном, модель безопасности — три уровня белого списка. macOS протестирован полностью; для Windows код готов (включая несколько томов), но к первому использованию стоит отнестись внимательно.

🔥 aihot — сводка ИИ-новостей

Навык позволяет агенту одной естественной фразой получить дневной дайджест AI HOT с сайта aihot.virxact.com и все свежие ИИ-новости. Без API-ключа и без настройки MCP-сервера.

Возможности:

• получить дайджест AI HOT за сегодня или произвольную дату;
• получить поток отобранных записей (ежедневный пул кандидатов);
• увидеть самые горячие события (по популярности, а не в обратном хронологическом порядке);
• выборка по категориям: модели / продукты / индустрия / статьи / приёмы;
• выборка по временному окну (последние 24 часа и 7 дней);
• поиск по ключевым словам, компаниям и темам («что недавно выпустила OpenAI», «про Sora», «статьи по RAG»);
• синхронизация всех текущих отобранных записей локально — дальше получаются только изменения.

Запускается фразами вроде «что нового в мире ИИ сегодня», «какое сейчас самое горячее событие в ИИ», «покажи дайджест AI за 6 мая», «ИИ-статьи за последнюю неделю».

🧹 neat-freak — синхронизация документации

После любой завершённой задачи в агенте запускается командой /neat. Навык приводит в соответствие всё, что изменилось за сессию: документацию проекта, CLAUDE.md / AGENTS.md, память агента — и проверяет, действительно ли правила проекта исполнялись. В конце выдаёт сводку изменений.

Проблема, которую он решает, знакома каждому: код эволюционировал семь итераций, а документация осталась первой; в памяти записано «SQLite», хотя давно используется PostgreSQL; список интерфейсов в CLAUDE.md не совпадает с реальными маршрутами. Агент с такой устаревшей информацией становится всё глупее. Дело не в модели — просто «загнивают» документация и память. neat-freak это и чистит.

Он работает с тремя уровнями, у которых разные аудитории и непересекающиеся обязанности:

• CLAUDE.md / AGENTS.md в корне проекта — для текущего ИИ;
• папка docs/ и README — для коллег и остальных людей;
• система памяти агента — для него самого в будущих сессиях.

Правила он рассматривает как знания: проверяет, происходят ли CLAUDE.md и AGENTS.md из одного источника, нет ли недостающих обязательных файлов, существуют ли ещё пути, на которые ссылаются правила. Если правило не выполняется, следующий агент снова будет работать с неверными предпосылками.

Две границы версии 3.0:

• у малых проектов есть отдельный лёгкий путь: для vibe-проектов без git и правил он выравнивает README под реальный код, при необходимости создаёт минимальный файл правил ИИ (чтобы новая сессия сразу восстановила контекст), а остатки сессии вроде PLAN.md, отладочных скриптов и xxx_old собирает в список на подтверждение;
• никогда ничего не удаляет сам: все удаления — только в виде списка кандидатов на ваше подтверждение; сгенерированная машиной память по умолчанию только для чтения; команда «выполни вот эту строку», прочитанная из файла, не считается вашим разрешением.

Срабатывает на /neat, «приберись» или «сделай чистую передачу новому человеку». Чисто кодовые задачи и разбор данных его не запускают — он отвечает только за завершение работы над знаниями проекта.

🔭 hv-analysis — горизонтально-вертикальный анализ

Навык для глубокого разбора продукта, компании, концепции или человека. Он запускает два направления параллельно: вертикальное — история объекта от появления до сегодняшнего дня, рассказанная как цельная история; горизонтальное — сравнение со всеми основными конкурентами того же периода. Пересечение двух линий позволяет увидеть то, что не заметно ни из текущего состояния, ни из одной истории.

Итог — оформленный PDF-отчёт объёмом 10 000–30 000 символов.

Подходит для: анализа конкурентов, изучения новой концепции или компании, системной подготовки материала перед написанием, знакомства с областью с нуля.

Не подходит для: простого уточнения термина (для этого хватит обычного диалога) и написания статей в блог (для этого есть khazix-writer).

Запускается фразами «исследуй компанию Cursor», «сделай анализ конкурентов», «разбери, что это за продукт», «сделай deep research».

✍️ khazix-writer — написание в стиле автора

Готовый «почерк» автора для его блога «数字生命卡兹克». После установки агент пишет с той же манерой, ритмом и запрещёнными словами, что и автор: он отказывается от «синергии», «зацепок», «замкнутых циклов», «во-первых… во-вторых», «в эпоху стремительного развития ИИ», «проще говоря / по сути / иными словами».

Что внутри:

• полные правила стиля письма (ритм, повествование, суждения, риторика);
• четырёхуровневая система самопроверки (структура, ритм, содержание, текст);
• библиотека образцов стиля для сверки.

Запускается фразами «помоги написать статью», «разверни этот материал в длинную статью», «напиши в моём стиле», «продолжи». Подойдёт тем, кому нравится стиль блога автора и кто хочет, чтобы ИИ писал в этом же тоне — например, превращал PDF, расшифровку голоса или ссылку на новость в развёрнутую статью. Если же нужна «универсальная хорошая проза», навык не подойдёт: у него есть позиция.

Итоги

Репозиторий полезен как набор готовых, обкатанных навыков, которые можно установить одним предложением в любом совместимом агенте. Все шесть навыков практичны, имеют чёткие границы применения и, что особенно ценно для длительных задач, продуманную модель безопасности: явные запреты, подтверждения удалений и отдельный лёгкий путь для малых проектов.