📖 什么是 Skill Seeker？
Skill Seeker 是一个自动化工具，可以将文档网站、GitHub 仓库和 PDF 文件转换为 Claude AI 技能包。
🎯 核心功能：
- ✅ 自动抓取文档网站（支持任何文档站点）
- ✅ 分析 GitHub 仓库代码和文档
- ✅ 提取 PDF 文件内容
- ✅ 智能分类和组织内容
- ✅ 生成可上传的 Claude 技能包
📋 前置要求
| 软件 | 版本要求 | 检查命令 |
|---|---|---|
| Python | 3.10 或更高 | python3 --version |
| Git | 任意版本 | git --version |
| Claude Code | v2.0+ | claude --version |
⚙️ 完整安装步骤
1克隆项目
git clone https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers.git
cd Skill_Seekers2创建虚拟环境
# 使用 Python 3.12 创建虚拟环境
python3.12 -m venv venv
# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate # macOS/Linux
# 或 Windows: venv\Scripts\activate
✅ 成功标志： 终端提示符前出现
(venv)
3安装依赖
# 安装所有依赖
pip install -r requirements.txt
# 验证 MCP 包安装成功
python -c "from mcp.server import Server; print('✓ MCP 安装成功')"4配置 MCP 到 Claude Code
这是最关键的一步！
# 使用 claude mcp add 命令添加服务器
claude mcp add skill-seeker \
--scope user \
-- /Users/admin/Desktop/ss/Skill_Seekers/venv/bin/python \
/Users/admin/Desktop/ss/Skill_Seekers/skill_seeker_mcp/server.py
⚠️ 注意： 请将路径替换为你的实际路径！
5验证配置
# 查看 MCP 服务器列表
claude mcp list
✅ 期望输出：
skill-seeker: ... - ✓ Connected🎮 使用教程
方法 1：使用 MCP（推荐）
步骤 1： 启动 Claude Code
claude步骤 2： 验证 MCP 加载
/mcp
应该能看到
skill-seeker 服务器
步骤 3： 使用自然语言创建技能
直接在 Claude Code 中输入：
请帮我创建一个 Claude 技能，从以下来源提取信息：
1. GitHub 仓库：sanshao85/persistent-terminal-mcp
2. 重点关注：
- Codex 自动修复 Bug 功能
- 使用方法和最佳实践
3. 包含内容：
- README.md 文档
- 代码实现
- 使用示例
请使用 Skill Seeker 的 GitHub 抓取功能完成。步骤 4： 等待完成
Skill Seeker 会自动：
- ✅ 抓取 GitHub 仓库
- ✅ 分析代码和文档
- ✅ 生成技能包
- ✅ 打包成 .zip 文件
❓ 常见问题
Q1: 遇到 "externally-managed-environment" 错误？
错误信息：
error: externally-managed-environment
解决方案： 使用虚拟环境而不是系统 Python
python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtQ2: Claude Code 显示 "No MCP servers configured"？
解决方案： 使用
claude mcp add 命令而不是手动编辑配置文件
claude mcp add skill-seeker --scope user -- python server.pyQ3: Python 版本太低？
要求： MCP 需要 Python 3.10+
# 检查版本
python3 --version
# 如果版本低于 3.10，安装新版本
# macOS: brew install [email protected]
# Ubuntu: sudo apt install python3.12🎉 成功案例
✅ 本次教程实战：Codex Bug Fix 技能
- 数据源： GitHub 仓库 sanshao85/persistent-terminal-mcp
- 抓取时间： ~5 分钟
- 生成文件： 37KB 技能包
- 包含内容： README、代码分析、测试报告、使用示例
- 结果： 成功创建并可上传到 Claude
📝 配置文件详解
MCP 配置文件位置：~/.claude.json
完整配置示例：
{
"mcpServers": {
"skill-seeker": {
"type": "stdio",
"command": "/Users/admin/Desktop/ss/Skill_Seekers/venv/bin/python",
"args": [
"/Users/admin/Desktop/ss/Skill_Seekers/skill_seeker_mcp/server.py"
],
"env": {}
}
}
}配置说明：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
type |
通信方式，固定为 "stdio" |
command |
Python 解释器的绝对路径 |
args |
MCP 服务器脚本的绝对路径 |
env |
环境变量（可选） |
⚠️ 重要： 必须使用绝对路径，不能使用
~ 或相对路径！
🛠️ Skill Seeker 可用工具
配置成功后，Claude Code 中可以使用以下 9 个工具：
| 工具 | 功能 | 示例提示词 |
|---|---|---|
list_configs |
列出所有预设配置 | "列出所有可用的配置" |
generate_config |
生成新的配置文件 | "为 Tailwind CSS 生成配置" |
validate_config |
验证配置文件 | "验证 react.json 配置" |
estimate_pages |
估算页面数量 | "估算 React 文档有多少页" |
scrape_docs |
抓取文档 | "抓取 React 文档" |
scrape_github |
抓取 GitHub 仓库 | "抓取 facebook/react 仓库" |
package_skill |
打包技能 | "打包 react 技能" |
upload_skill |
上传技能 | "上传 react 技能" |
split_config |
拆分大型文档 | "拆分 Godot 配置" |
💡 实战示例
示例 1：从文档网站创建技能
提示词：
请从 https://react.dev/ 创建一个 React 技能，
包含所有文档和代码示例。预期时间： 20-30 分钟
输出： output/react.zip
示例 2：从 GitHub 仓库创建技能
提示词：
请从 GitHub 仓库 facebook/react 创建技能，
包含 README、代码分析和 Issues。预期时间： 5-10 分钟
输出： output/react.zip
示例 3：多源合并（文档 + GitHub）
提示词：
请创建一个 React 技能，结合：
1. 官方文档：https://react.dev/
2. GitHub 仓库：facebook/react
3. 检测文档和代码的冲突预期时间： 30-45 分钟
特色： 自动检测文档和代码的差异
🚀 下一步
探索更多功能：
- 📚 文档抓取： 从任何文档网站创建技能
- 📄 PDF 提取： 从 PDF 文件创建技能
- 🔄 多源合并： 结合文档 + GitHub + PDF
- 🤖 AI 增强： 使用 AI 优化技能内容
- 📦 大型文档： 处理 10K-40K+ 页面的文档
🔧 故障排除速查表
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| MCP 服务器未加载 | 配置文件路径错误 | 使用 claude mcp add 命令重新配置 |
| Python 版本错误 | 系统 Python 版本太低 | 使用 python3.12 -m venv venv |
| 依赖安装失败 | 未激活虚拟环境 | 运行 source venv/bin/activate |
| 抓取速度慢 | 网络问题或文档太大 | 使用 --async 参数加速 |
| 技能上传失败 | 未设置 API key | 手动上传到 https://claude.ai/skills |