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mattpocock/skills：不只 Vibe Coding，用 5 個 Markdown Skills 建立可靠 AI 編程工作流

Matt Pocock 開源的 mattpocock/skills 是一套全 Markdown 的 coding-agent skills，MIT，查證時約 166K stars。Threads 重點整理 /grill-with-docs、/to-spec、/to-tickets、/implement、/code-review：先釐清需求與建立 shared language，再產出 spec、拆 vertical-slice tickets、實作與 code review，核心是把 AI 寫程式前最容易被忽略的需求釐清制度化。

Anthropic《Getting started with loops》：Turn-based、Goal-based、Time-based、Proactive 四種 Agent Loop 怎麼選

Threads 分享 Anthropic 官方 Claude Loops 入門文章，重點是把 agent 從單次 prompt 進化成可驗證、可停止、可排程、可主動執行的 loop。官方文章將 loops 分成 turn-based、goal-based、time-based、proactive 四種，並強調 success criteria、verification skills、fresh-context reviewer、token/cost boundaries 與小規模 pilot。

LoopKit：不是模型選對就夠，.claude harness、skills、memory、verifier 才是 agent 產能差距

Govin.AI 的 Threads 用「年薪 120 萬美金 Anthropic 工程師丟 .claude/ 資料夾」包裝一個重點：同樣模型，差距常在 harness。圖中 LOOPKIT VAULT 對應 Archive228/loopkit：MIT、33 個 battle-tested skills、.claude/CLAUDE.md、settings hooks、verifier subagent、MEMORY.md、run.sh、MCP wiring。這是可參考的 agent operating system，但也有 memory 膨脹、skill 觸發混淆、prompt-based verifier 不 deterministic 的風險。

Codex Record & Replay：示範一次，讓 AI 把 SOP 變成可重播技能

OpenAI Codex Record & Replay 讓使用者在 macOS 示範一次固定工作流程，Codex 便能萃取成可重複使用的 skill；適合 YouTube 上架、issue 建立、報表下載、行事曆邀請等穩定流程。

GSAP Skills：讓 Claude / Cursor 做出不再一眼 AI 味的網站互動動畫

自我改進 Agent 系統設計：迴圈、驗證者、狀態檔、Routines 與 Skills

BlockTempo 文章整理 Claude Fable 5 自我改進代理系統的 14 步框架。本文抽取可長期複用的系統設計重點：自我改進不是模型自我更新權重，而是模型周圍的工作流、驗證者、記憶、狀態檔、Skills、例行排程與回饋迴圈逐步複利；並映射到 Hermes / Claude Code 類 agent 工作流的落地做法。

Codex 自我提升 Prompt：讓 Agent 從過去 30 天工作中萃取 Skill、Subagent 與 Automation

Vaibhav Srivastav 提供的 prompt 把 Codex 從「每次重新聽指令的工具」推向「能回顧 session、memory、rollout summary 與 Chronicle，主動找出可封裝重複流程的協作者」。核心方法是先列候選清單，再只建立高信心、範圍窄、可驗證且未被現有資產涵蓋的 skill、custom subagent 或 automation。

Codex Skills 清單不是裝越多越好：5 個熱門專案的實用分工

整理 Threads 貼文與 GitHub README：awesome-codex-skills、Repomix、follow-builders、codex-plusplus、keep-codex-fast 分別對應技能索引、程式碼庫打包、AI builder 資訊摘要、Codex 桌面版 tweak，以及本機狀態維護。重點不是一次全裝，而是按工作流缺口選。

Meta-Meta-Prompting 的重點不是更會下 prompt，而是讓技能、資料與工作流產生複利

Garry Tan 的 Meta-Meta-Prompting / GBrain 長文可以濃縮成一句話：真正有用的個人 AI 不是聊天視窗，而是薄框架、厚技能、厚資料、可遞迴改進的工作流系統。這篇整理其 book mirror、Skillify、會議準備、知識圖譜與實務啟示。

Hermes Agent 生態正在長出周邊：五個社群專案補齊監控、GUI 與技能治理

Threads 整理了 Hermes Agent 開源後冒出的五個社群專案；本文核對 GitHub README 與 metadata，分析它們如何補齊 Hermes 的可觀測性、桌面 GUI、skill 品質治理、agent 方法論與創意工作流。

Matt Pocock 的 skills repo：AI Coding 缺的不是更多角色，而是工程紀律

Threads 作者以 GSD、SuperPower、gstack 的使用經驗作對比，指出 Matt Pocock 的 skills repo 真正有價值之處：不是堆更多 agent 角色，而是把真實工程判斷拆成可執行的 AI workflow。

從 Claude Code 遷移到 Codex：基礎功能無痛，進階體驗要重新設計

Andrew 整理 Claude Code → Codex 遷移：CLAUDE.md 對 AGENTS.md、~/.claude 對 ~/.codex、skills/tools/hooks/subagents 皆可對應，但快捷鍵、Agent Teams、Hook 事件與 rules 格式差異明顯。

Huashu Design 最值得注意的，不是把 Claude Design 複製出來，而是把付費設計工作流降維成任何人都能裝的 skill

Akira 這則 Threads 真正值得注意的，不是 Huashu Design 把 Claude Design "抄"出來，而是它示範了 AI 產品的核心工作流正在快速被社群蒸餾成 skill：功能本身越來越容易被模仿，真正難守的是原生整合、協作體驗與整體產品化深度。

Android 官方也開始出 skills：真正的訊號不是多一個 GitHub repo，而是官方文件正在從『給人看』走向『也給 agent 執行』

這篇真正值得記的，不只是 android/skills 上線，而是它代表官方生態開始正面承認：未來文件不只服務人類開發者，也要服務 AI agent。

Claude Code 裝好之後，真正會拉開差距的不是『有沒有用』，而是你有沒有把 skills 與知識圖工作流接上去

這篇真正值得記的，不只是推薦了兩個 GitHub 資源，而是它說明 Claude Code 一旦從單純 coding 助手，接到 skills 與 knowledge graph 類工具後，整體用途會從寫程式擴展到知識工作流。

Claude Autoresearch Skill：靈感來自 Karpathy，小步修改→驗證→有效就留→無效回滾→循環

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impeccable + UI UX Pro Max：Claude Code 設計 Skill 實用分享，補那一味「複製人感」

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讓 Claude 做出圖文並茂的網站：UI UX Pro Max Skill 使用技巧（313 讚、475 分享）

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Claude Code 一定要裝的技能和 MCP？社群推薦清單整理（15.7K 觀看）

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