readme.skill

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示例输出： 最近很多人会展示自己的 GitHub Profile、技术博客、开源项目，但对于“你是怎么和 AI 一起工作的”，其实还没有一个适合对外分享的标准画像。于是我做了这个 skill。 Readme.skill 会在本地只读分析 Claude Code 和 Codex CLI 的使用数据，然后自动生成一份默认脱敏的 Markdown 档案，用来展示你的 AI 协作方式，而不是只晒几张聊天截图。 它会综合这些信息： ~/.claude / ~/.codex 的统计文件、SQLite、history JSONL GitHub 贡献数据（通过 gh） 本地 git log 最后输出一份结构化 README，包含这些维度： 一览：sessions、threads、活跃天数、commit/day 等 AI-Native 实践：多模型编排、prompt caching、reasoning effort AI 基础设施：自己做过哪些 skills / hooks / automations 协作风格：常用 slash commands、session 架构 项目与领域分布：默认匿名成“项目 A/B/C” Evolution 曲线：AI 使用方式是怎么演化的 工作节奏、投入与产出 我觉得这个项目比较有意思的点有三个： 1. 它不是一个“读取聊天内容做总结”的工具 只读取统计字段、plan/thread 标题、首条用户消息，不读取完整对话正文；默认匿名项目名，还会清洗 token / webhook / 邮箱。 2. 它本身就是一个 skill，而不是一段脚本 仓库里真正的交付物只有一个 SKILL.md。思路是把“怎么分析自己与 AI 的协作”写成 agent 可执行的 workflow，而不是做成一个黑盒程序。 3. 它试图回答一个更有意思的问题 不是“你用了多少 token”，而是“AI 让你获得了怎样的交付速度、跨栈广度和工作流成熟度”。 安装也很简单，把 SKILL.md 软链或复制到 ~/.claude/skills/readme-skill/ 或 ~/.codex/skills/readme-skill/，然后在对话里说一句： 生成我的 AI 档案 做一份 AI-native README summarize my Claude / Codex history 如果周刊读者最近也在重度使用 Claude Code / Codex，应该会对这种“给 AI 编程习惯做体检和画像”的工具感兴趣。

收录记录

1. 阮一峰周刊·用户投稿

   2026年4月24日 · 1 次收录

2. 中国独立开发者

   2026年5月9日 · 1 次收录