本周增速最快skills
🔥 Star Velocity History — Top 20（3月2日–8日）
由 https://agentskillshub.top/ 整理！
1️⃣ googleworkspace/cli
⭐ 15.3k | 增速 2.9k/day
Google Workspace CLI — Drive/Gmail/Calendar/Sheets 等一站式命令行工具，内置 AI Agent Skills
🔗 https://github.com/googleworkspace/cli
2️⃣ twostraws/SwiftUI-Agent-Skill
⭐ 1.1k | 增速 475/day
SwiftUI agent skill，支持 Claude Code、Codex 等 AI 工具
🔗 https://github.com/twostraws/SwiftUI-Agent-Skill
3️⃣ op7418/Claude-to-IM-skill
⭐ 492 | 增速 185/day
将 Claude Code/Codex 桥接到 Telegram、Discord、飞书等 IM 平台
🔗 https://github.com/op7418/Claude-to-IM-skill
4️⃣ coleam00/excalidraw-diagram-skill
⭐ 718 | 增速 108/day
让 Claude Code 生成精美的 Excalidraw 图表
🔗 https://github.com/coleam00/excalidraw-diagram-skill
5️⃣ op7418/Claude-to-IM
⭐ 157 | 增速 53/day
Claude Code SDK 到 IM 平台的通用桥接器（Telegram/Discord/飞书）
🔗 https://github.com/op7418/Claude-to-IM
6️⃣ Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills
⭐ 105 | 增速 37/day
ML/CV/NLP 论文写作技能包，基于彭思达教授笔记，支持 Codex/Claude Code/Gemini
🔗 https://github.com/Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills
7️⃣ danpeg/bug-hunt
⭐ 101 | 增速 37/day
对抗式 Bug 猎杀：3 个隔离 Agent（Hunter/Skeptic/Referee）发现并验证真实 Bug
🔗 https://github.com/danpeg/bug-hunt
8️⃣ marketingjuliancongdanh79-pixel/skill-generator
⭐ 176 | 增速 37/day
AI Skill 自动生成器，支持 Claude Code/Cursor/Windsurf
🔗 https://github.com/marketingjuliancongdanh79-pixel/skill-generator
9️⃣ zubair-trabzada/ai-marketing-claude
⭐ 203 | 增速 33/day
Claude Code 营销套件：15 个并行 subagent，覆盖审计/文案/邮件/广告/竞品分析
🔗 https://github.com/zubair-trabzada/ai-marketing-claude
🔟 joeseesun/yt-search-download
⭐ 57 | 增速 30/day
YouTube 视频搜索与下载工具（基于 yt-dlp）
🔗 https://github.com/joeseesun/yt-search-download
1️⃣1️⃣ jtydhr88/comfyui-custom-node-skills
⭐ 73 | 增速 29/day
ComfyUI 自定义节点开发技能集，覆盖 V3 + V1 API
🔗 https://github.com/jtydhr88/comfyui-custom-node-skills
1️⃣2️⃣ joshhu/makeownsrt
⭐ 155 | 增速 28/day
从 MKV 提取英文字幕并翻译为繁体中文双语 S
🔗 https://github.com/joshhu/makeownsrt
1️⃣3️⃣ mrphrazer/binary-ninja-headless-mcp
⭐ 112 | 增速 25/day
Binary Ninja 无头 MCP 服务器，180+ 逆向工程工具供 AI Agent 使用
🔗 https://github.com/mrphrazer/binary-ninja-headless-mcp
1️⃣4️⃣ LukeRenton/explore-claude-code
⭐ 61 | 增速 24/day
交互式 IDE 风格文档，探索 Claude Code 的命令/MCP/Skills/CLAUDE.md
🔗 https://github.com/LukeRenton/explore-claude-code
1️⃣5️⃣ Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill
⭐ 102 | 增速 18/day
LLM-first SEO 分析技能：12 个子技能 + 6 个专家 Agent
🔗 https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill
1️⃣6️⃣ arjunkmrm/recall
⭐ 96 | 增速 18/day
让 Claude Code 和 Codex 回忆过往对的技能
🔗 https://github.com/arjunkmrm/recall
1️⃣7️⃣ joeseesun/qiaomu-design-advisor
⭐ 89 | 增速 16/day
偏执型设计顾问 — Jobs 式产品直觉 + Rams 式功能纯粹主义
🔗 https://github.com/joeseesun/qiaomu-design-advisor
1️⃣8️⃣ nagisanzenin/claude-code-production-grade-plugin
⭐ 64 | 增速 16/day
全自动生产级 SaaS 流水线，14 个内置技能，CEO/CTO 命令驱动
🔗 https://github.com/nagisanzenin/claude-code-production-grade-plugin
1️⃣9️⃣ xingkongliang/skills-manager
⭐ 97 | 增速 15/day
轻量桌面应用，统一管理 15+ 编码工具的 AI Agent 技能
🔗 https://github.com/xingkongliang/skills-manager
2️⃣0️⃣ executivedevbiz/LLM-Agent
⭐ 51 | 增速 15/day
LLM Agent 框架
🔗 https://github.com/executivedevbiz/LLM-Agent

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越来越多的产品，不是为了解决真实大众用户痛点，而是为了：
1.获得Git星星数量（小圈子抱团取暖化）
2.获得黑客松现场“哇哦”分贝数（杂技演出化）
3.为做自媒体选题制造话题性（何同学化）

#出海运营秘籍👉@yunying23

我最不喜欢的人还是关注了我

昨天阿里关于钉钉管理文化的锐评通稿刚发出来，群里一些老阿里人就闻到味儿了，断言这是不准备保无招了。

果不其然，今天就把无招的CEO给拿掉了，公式做题就是快。

无招实名陈航，确实是严格意义上的钉钉创始人，算是阿里内部比较少有的能从马老师那里赢得第二次信任的人，顶着屡败屡战的压力做出钉钉，属于实打实的赫赫战功。

因为「云钉一体」的架构调整离职、时隔多年之后又被连带着创业公司被打包收购、重新被委以钉钉最高负责人的重任，这个叙事就很乔布斯，如果一切顺利的话。

但是没有这种如果。

钉钉内部对于无招第二次走人是比较开心的，工作强度实在太大了，更重要的是压力没有反馈，吃互联网这碗饭，忙没毛病，忙且没有意义才是问题。

话说回来，其实也很少看到有人对无招的品行发出质疑，员工觉得他未必是一个坏人，却在做刻舟求剑的事情，是用战术的勤奋，去掩盖战略的无能。

无招去年回归钉钉之后，第一件事情就是把核心团队搬回湖畔花园的民宅，那是阿里的耶路撒冷，马老师当年就是从这里带着「十八罗汉」起步的，在来往项目失败之后，无招也是在湖畔花园磨出了钉钉，可以说是圣地福地皆有之。

无招一直相信他可以让钉钉回到1999年、回到2014、回到大家都一无所有背水一战的那种状态，然后就能复制从前的路径，再次打出一场漂亮的翻身仗。

对于少数受到器重的核心骨干来说，这种带有高期待的高压力，或许是能转化成奋斗的动力，可是今夕何夕，时代已经变了，早就不是那种兄弟们干完一个项目去吃大肉喝大酒就能继续精神抖擞住在公司的版本了。

无招也一直相信重新去上门走访小企业的就能找对钉钉的方向，因为十几年前就是这么成的，姑且不论这个归因是不是成立的，十几年前的企业市场是什么环境，哪时的低数字化、低移动化和今天又是一个情况吗？

把以前的方法再做一遍就能翻盘，世上哪有这么简单的事情呢？

我记得三年特殊时期那会儿，形势还不是这样的，行业里被嘲讽最多的企业软件，其实是飞书⋯⋯

当时飞书被评价为字节人效比最低的BU，大几千人做一款根本没怎么赚钱的产品，和字节底下各种印钞机业务相比，简直是家族的污点，同期钉钉靠着远程办公和网课开会的红利，数据暴涨，风光无两。

AI兴起之后，市场两极反转，飞书用远低于钉钉的活跃用户体量，拿到了差距逐渐缩小、快要接近五五开的收入规模，这意味着在让企业买单的说服力上，飞书是强于钉钉的。

我觉得无招是有心魔的，既然「云钉一体」是错的，既然把我请回来拨乱反正，那么钉钉就一定要独立发展，不能再受阿里的体系节制，这有点像矫枉必须过正的逻辑，用一个极端去回应另一个极端，钉钉的AI化很有野心，但兜不兜得住，非常依赖具体的成绩。

选择比努力重要也是这个道理，方向不对，就会越努力越错。

看得出来，无招很喜欢自己的这个花名，但他做的事情，和引起的内耗，都完全没有「无招胜有招」的松弛，这很可惜。

2026 年 6 月 11 日，阿里巴巴宣布钉钉管理层调整：陈航卸任钉钉 CEO，92 年技术极客陈宇森接棒。这是我们在 2025 年 12 月和 2026 年 1 月上旬对陈宇森的两次访谈。

离技术越近，离商业越远

如果你有共鸣，就请在每天开工前大声诵读一遍

#出海运营秘籍👉@yunying23

第一次做出海 SEO，我用一个练手小游戏 30 天跑到 100 万 UV，290 万 PV | Web.Cafe

群友野生小虎的分享很精彩，怎么找词，怎么解决需求，怎么满足用户，怎么留住用户，怎么处理紧急情况，流量涨跌，一波三折都写出来了。

小虎这个站的确做得跟竞品不一样，最终才拿到了这个词的绝大多数流量，这一点是很值得大家学习的。

文中他详细说明了是怎么思考的，我们也可以学习一下类似的思考方式。

第一次见有人要把架构申请专利的😅

不愧是追觅的项目啊

437 天
好像还没创业公司活得久

不如创业呢

软件和互联网行业裁员是之前疫情期间过度乐观招了太多人，而不是 AI 抢了这些人的工作。被裁掉的这些人，在大企业里本来也做不了什么事，他们起到的作用就是产生内在摩擦力，在电梯里做俯卧撑上上下下而已。
所谓 AI 抢了人的工作，到现在看是不假思索的陈词滥调。影响人的工作，只有人本身，而不是

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无招离开钉钉后，花名会被没收吗？

Google Developer 这场圆桌干货真多。

Google Developer 这场圆桌讨论含金量非常高，推荐所有的程序员和产品经理都可以看看。

几位嘉宾都是谷歌非常资深的工程师和管理者，他们分享了各自对接下来程序员职业发展的看法，应该是我今年听过最有见地和接地气的判断了。

下面是我的笔记：

1、程序员应该主动放下对语法的执念。过去学习一门语言，往往要花大量时间记忆各种语法细节。

现在这些工作越来越适合交给 AI。真正值得投入精力的，是理解这门语言为什么这样设计、适合解决什么问题，以及不同技术方案背后的取舍。

语法越来越容易获得，判断力反而越来越稀缺。

2、Senior Engineer 的定义变了。过去资深工程师的价值，是能写出别人写不出来的代码。

现在资深工程师的价值，更多体现在理解复杂系统、拆解复杂问题，以及做出正确的权衡判断。

面对同一个需求，他知道哪些方案适合业务长期发展，哪些方案只是看起来很先进，实际却会带来新的复杂度。

3、AI 正在模糊职业边界。谷歌有团队做过一次统计，一周时间里，软件工程师大部分时间都在补文档、写设计文档，而 UX Researcher 反而开始写代码。

过去很多需要跨团队协作的事情，正在被 AI 压缩到一个人身上完成。

确实，AI 会让每个人获得一些跨领域能力，但大多数时候只能达到入门水平。

产品经理能写一点代码，工程师能做一点设计，研究员能做一点原型。但真正的竞争力，依然来自自己专业领域里的高级判断力。

4、AI 时代，内部文档的重要性反而在上升。当团队开始大量使用 Agent，相当于团队规模突然翻倍，而且新增成员几乎没有任何背景知识。

如果设计决策、业务规则和历史上下文没有被记录下来，再聪明的 Agent 也很难发挥作用。

5、AI 时代最危险的事情是把思考让渡给 AI。

很多人现在写代码的方式是，把需求告诉给 AI，让它生成，错了再让 AI 修改。

时间久了之后，系统虽然还能运行，但自己已经说不清楚为什么这样设计、为什么这样实现。

这就是所谓的 Cognitive Debt。

AI 给出答案之后，不验证、不质疑、不追问，直接接受，表面上效率很高，实际上是在逐步放弃自己的判断能力。

短期看是在省时间，长期看是在搭纸牌屋。等系统真正出问题的时候，你会发现自己根本不知道它为什么会这样工作。

6、以前开发者负责的是实现路径，诸如用什么语言、什么框架、怎么写每一行代码。

现在越来越多时候，开发者要描述的是 end state，也就是最终想要什么。你要把问题、目标、约束、边界、质量要求讲清楚，然后让 AI 去实现。

但这件事没那么简单。不是随便写一句 prompt 就完了。

你得非常清楚地知道：什么叫 done，什么叫 good，用户真正要解决什么问题，系统要满足哪些质量标准。

比如功能正确只是 done 的一部分，性能、可访问性、交互体验、稳定性，也都应该写进意图里。

7、架构能力正在往下沉。以前可能只有高级工程师、架构师才经常考虑系统拆分、模块关系、通信方式。现在只要你用 Agent，你就得想这些问题。

比如，一个任务应该交给一个 Agent 跑一天，还是拆成十个 Agent 各跑一小时？哪些任务适合后台跑？

哪些任务必须人盯着？一个 Agent 的职责边界在哪里？多个 Agent 怎么协作？这些都已经变成普通开发者也要面对的问题。

8、很多人把 AI 当工具用，但更高阶的玩法是把 AI 当成一个持续成长的协作者。

真正有价值的动作，是分析 Agent 的错误。Agent 为什么会犯这个错？是上下文缺失？规则不清晰？还是需求本身有歧义？

很多人遇到错误之后第一反应是赶紧修复。

但优秀的工程师遇到错误之后第一反应是总结。因为修复一次错误，只能解决今天的问题。

理解错误产生的原因，才能解决未来的问题。

9、一个特别实用的方法，是把 AI 当成一个专门挑刺的导师。

代码写完之后问它：我漏了什么逻辑没？哪里会出问题？别人会怎么反对这个方案？文档写完之后也问同样的问题。

很多时候最有价值的，是让 AI 帮我们发现自己看不见的盲区。

10、不要把忙碌误认为生产力。

很多人喜欢吹嘘说自己同时启动了 20 个 Agent 干活，并行在干 10 个任务，看起来很厉害。

理论上确实可以同时开很多个 Agent 干活，但人的注意力不能并行。Agent 多了以后，我们可能会花大量时间分配任务、检查结果、修正方向，最后看起来很忙，其实生产力不一定高。

真正重要的能力，是知道哪些事情应该交给 Agent，哪些事情必须自己深度参与。

忙碌和有产出是两回事。

11、不要试图跟上所有变化。AI 时代很容易陷入一种错觉，好像每天都有新工具出现，自己只要慢一步就会被淘汰。

一个具体的方法是，给自己设定固定的实验预算。比如每个月认真研究一个工具，或者每周固定留出几个小时做实验。适合自己的就留下，不适合自己的就快速放弃。

变化越来越快之后，真正重要的能力已经不是追热点，而是筛选热点。