royding-skills
CLAUDE.md1 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub
这是 royding-skills 仓库(github.com/cstdr/royding-skills),一个 AI Agent Skills 集合。目前有两个 skill:pregnancy-meal-planner(孕期饮食规划)和 usb-mac-recovery(macOS USB 数据恢复)。 这不是代码项目,没有构建系统、没有测试框架、没有 npm/node 依赖。所有内容都是 Markdown 文档。 *数据文件路径*由 $PREGNANCY_SKILL_DIR 环境变量决定: - OpenClaw: ~/.openclaw/ - Claude Code: ~/.claude/ - Codex: ~/.codex/ 三个 JSON 数据文件: - pregnancy-profile.json — 用户状态(孕周/预产期/口味偏好/医生建议) - pregnancy-meal-history.json — 滚动保留3周历史,用于主菜查重 - pregnancy-favorite-dishes.json — 用户收藏菜品库 用户记忆系统:用户偏好和背景信息存储在 ~/.claude/projects/-Users-ningningmao-Documents-ai-project-20260519-skills/memory/,参考 pregnancy-meal-planner.md 获取 skill 规范。 触发条件:U 盘在 diskutil list 可见但 Mounted: No,同盘在 Windows/Android/Linux 能读 安全红线:原盘零写入,所有操作在 dd 备份的 .img 副本上 5 阶段流程:诊断 → 备份 → 跨设备验证 → 修复 → 软件提取 关键技术:pyfatfs 失败时降级到手写 FAT32 解析器(playbook.md 第 6…
In this repository3 other files it gives its agents.
- github-repo-polishSkill
- pregnancy-meal-plannerSkill
- usb-mac-recoverySkill
The file
Files
CLAUDE.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
概述
这是 royding-skills 仓库(github.com/cstdr/royding-skills),一个 AI Agent Skills 集合。目前有两个 skill:pregnancy-meal-planner(孕期饮食规划)和 usb-mac-recovery(macOS USB 数据恢复)。
这不是代码项目,没有构建系统、没有测试框架、没有 npm/node 依赖。所有内容都是 Markdown 文档。
当前 skill 概况
pregnancy-meal-planner(v1.4)
孕期食谱助手,基于循证医学原则生成每日饮食计划。
数据文件路径由 $PREGNANCY_SKILL_DIR 环境变量决定:
- OpenClaw:
~/.openclaw/ - Claude Code:
~/.claude/ - Codex:
~/.codex/
三个 JSON 数据文件:
pregnancy-profile.json— 用户状态(孕周/预产期/口味偏好/医生建议)pregnancy-meal-history.json— 滚动保留3周历史,用于主菜查重pregnancy-favorite-dishes.json— 用户收藏菜品库
用户记忆系统:用户偏好和背景信息存储在 ~/.claude/projects/-Users-ningningmao-Documents-ai-project-20260519-skills/memory/,参考 pregnancy-meal-planner.md 获取 skill 规范。
usb-mac-recovery(v1.0)
macOS 拒挂 USB 存储时的零数据丢失恢复助手。
触发条件:U 盘在 diskutil list 可见但 Mounted: No,同盘在 Windows/Android/Linux 能读
安全红线:原盘零写入,所有操作在 dd 备份的 .img 副本上
5 阶段流程:诊断 → 备份 → 跨设备验证 → 修复 → 软件提取
关键技术:pyfatfs 失败时降级到手写 FAT32 解析器(playbook.md 第 6 节有完整代码)
常用操作
推送更新到 GitHub
# 获取当前 SHA
gh api repos/cstdr/royding-skills/contents/<path> -q '.sha'
# 上传/更新文件(需要 content 做 base64 编码)
gh api repos/cstdr/royding-skills/contents/<path> \
-X PUT \
-f message="commit message" \
-f content="$(base64 -i <file>)" \
-f sha="<sha>"获取远程文件
gh api repos/cstdr/royding-skills/contents/<path> --jq '.content' | base64 -d列出远程目录
gh api repos/cstdr/royding-skills/contents/<dir> --jq '.[].name'Skill 开发规范(agentskills.io + CONTRIBUTING.md)
agentskills.io 规范要点
SKILL.md 必须包含 YAML frontmatter + Markdown body。
frontmatter 字段要求:
| 字段 | 约束 |
name | 最多64字符,只含小写字母/数字/连字符,不能以连字符开头或结尾,不能有连续 -- |
description | 最多1024字符,描述"做什么"和"何时用",应包含关键词帮助 agent 发现 |
license | 可选,简短 |
compatibility | 可选,最多500字符,说明环境要求 |
metadata | 可选,键值对 |
allowed-tools | 可选,实验性,预批准工具列表 |
SKILL.md body:
- 建议 < 500 行,body token 建议 < 5000
- 详细参考文档拆分到
references/目录,按需加载 - 文件引用保持一层嵌套,避免深层链
渐进加载机制(progressive disclosure):
- 启动时只加载
name+description(~100 token)用于发现 - skill 被激活时加载完整 SKILL.md body
- 脚本/参考资料按需加载
CONTRIBUTING.md 补充规则
- 目录名和 SKILL.md 文件名一致,全部小写,用连字符分隔
description必须以 "Use when" 开头,只写触发条件,不写操作流程- 新 skill 必须经过压力测试才能合并
- 测试记录留在 conversation 里,不需要单独文件
快速参考:pregnancy-meal-planner 核心机制
阶段自动检测(根据 currentWeek 计算):
- 备孕 → 孕早期(1-12周) → 孕中期(13-27周) → 孕晚期(≥28周) → 月子期
循证原则:主动纠错伪科学(骨头汤补钙、红枣补血等),所有推荐基于可靠营养数据
待办任务(见 TaskList):
- 支持周维度计划输出格式
- 孕晚期饮水量监控提醒
- 碘来源食材补充
- 胆碱来源具体食材表
快速参考:usb-mac-recovery 核心机制
5 阶段流程(任一阶段失败可跳到阶段 5):
- 诊断(只读)—
diskutil info看Volume Total Space、File System Personality - 备份 — 用户终端
sudo dd if=/dev/diskX of=/tmp/disk.img bs=1m conv=noerror,sync - 跨设备验证(关键拐点)— 任一非 Mac 设备能读 = 数据完整
- 在
.img上 fsck 修复 —hdiutil attach -nomount+diskutil repairVolume - 软件层自救 — pyfatfs / 手写 FAT32 解析器
macOS 驱动特殊性:msdosfs.kext 比 BSD fsck_msdos / Android vfat / Linux vfat 都严格;macOS 拒绝 ≠ 卷坏了
测试记录:用户 2 GB FAT32 U 盘在 Mac 拒挂、Android 电视能读场景下实战验证,8 mp4 + 24 jpg 全部成功提取,零数据丢失
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

