AI Hub 🤖

AI Hub 是一个用于沉淀、管理和复用各种 AI 工具、提示词（Prompts）以及智能体技能（Agent Skills）的综合性知识仓库。

无论你是正在使用各种大模型（如 ChatGPT, Claude, Gemini），还是在本地构建或定制自己的 AI Agent 工作流，本仓库都能为你提供开箱即用的模块化能力。

📂 仓库结构

• /skills: 智能体扩展技能分发目录。这里存放最终对外发布和安装的 Agent 技能产物，内容由同步脚本统一生成和维护。
  • 详细技能列表和配置见 skills 目录。
• /mcp: MCP Server 分发目录。这里存放跨客户端的一键安装脚本、registry 和 bundles，用于把 MCP server 写入 Codex、Claude Code、Claude Desktop、VS Code 等客户端配置。
• /local-skills: 自研技能源码目录。用于存放你自己编写并希望纳入统一分发流程的本地 skills。
• /prompts: 高质量提示词模板库。沉淀了经过实际验证的、适用于不同场景的系统提示词，可直接应用于大模型的上下文。
• /external: 存放通过 Git Submodule 引入、仍需镜像分发的第三方技能仓库源。

当前 skills 分发同时支持三种来源：

• submodule：从 /external 镜像
• local：从 /local-skills 镜像
• proxy：不镜像代码，只在安装时直接代理执行上游安装命令

架构说明可参考：

• AGENTS.md
• AGENTS_zh.md

🚀 核心特性

1. 开箱即用: 提供跨平台（Mac/Linux/Windows）的一键远程安装脚本，轻松将仓库当前收录的精选技能一键部署到你的 Agent 运行环境中。
2. MCP 一键分发: 除了 skills，本仓库也支持通过 registry + installer 的方式，把 MCP server 一键安装到主流 AI 编程客户端的全局配置中。
3. 场景丰富: 涵盖股票投资分析、数据抓取、头脑风暴、代码审计、音视频渲染、浏览器调试、本地文件访问等多个实用领域。
4. 灵活分发模型: 既支持通过 Git Submodule / 本地源码镜像分发，也支持通过 proxy skill 直接代理到上游安装命令，兼顾稳定性与低维护成本。

💡 如何使用

1. 一键安装全部 Agent Skills

如果你想直接将本仓库中提供的所有精选技能安装到你的 Agent 环境中（需已安装 Node.js 和 npm），请根据你的操作系统在终端中执行以下命令：

Mac / Linux / Windows WSL:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/skills/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/skills/install.ps1 | iex

注意: 该操作会自动读取 skills/skills_list.txt。镜像 skill 会从 zhangga/aihub 安装，proxy skill 会自动切换到对应上游命令。更详细的说明请参考 Skills 文档。

你也可以按预设包安装，并选择安装到全局目录：

Bash / WSL 预设包:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/skills/install.sh | bash -s -- --bundle core

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/skills/install.sh | bash -s -- --bundle creative --global

PowerShell:

$env:AIHUB_BUNDLE="creative"
$env:AIHUB_SCOPE="global"
irm https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/skills/install.ps1 | iex

PowerShell 也支持零参数直接安装：

irm https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/skills/install.ps1 | iex

2. 使用 Prompts

直接浏览 prompts 目录，寻找符合你需求的 Markdown 文件，复制其中的内容作为大模型的 System Prompt 或直接输入。

3. 一键安装 MCP Server

如果你希望把仓库里维护的 MCP server 一键安装到客户端全局配置，可以使用 mcp/ 下的安装脚本。

例如安装 Chrome DevTools MCP 到 Codex：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/mcp/install.sh | bash -s -- --client codex --server chrome-devtools

例如安装 filesystem MCP，并授权一个目录：

irm https://raw.githubusercontent.com/zhangga/aihub/main/mcp/install.ps1 | iex
Install-AihubMcp -Client claude-code -Server filesystem -Arg "C:\work\github"

支持的首批客户端包括：

• Codex
• Claude Code
• Claude Desktop
• VS Code

详细说明请参考 mcp 目录。

4. 在业务项目中复用 Skills

如果你希望在其他项目里复用本仓库维护的 skills，并给团队成员一份可直接复制的接入说明，可以参考：

• docs/project-readme-template.zh.md
• docs/project-readme-template.en.md
• docs/project-gitignore-template.txt

这份文档提供了：

• 中英文 README 模板
• 推荐的 .gitignore 模板
• 团队协作时的安装与提交建议

5. (仅限开发者) 更新与同步上游代码

如果你 fork 了本仓库并想要更新上游技能：

1. 维护 skill 来源清单：
   • 镜像 skill 写入 skills/registry.tsv
   • 代理 skill 写入 skills/proxy_registry.tsv
   • 外部镜像 skill 指向 external/
   • 自研镜像 skill 指向 local-skills/
2. 在根目录执行脚本：

   bash skills/update.sh
   

   这会自动更新仍在使用的 submodule、同步镜像 skill，并重新生成 skills/skills_list.txt 和 skills-lock.json。

📄 许可证

本项目开源，详细请参考根目录下的 LICENSE 文件。