CODEZ 原创指南 / 01
如何选择 Agent Skill：从 Star 排名到实际试用
榜单适合缩小搜索范围。真正的选择，要看一个 Skill 能否在你的环境中完成明确的任务。这份指南给出一套可以重复使用的筛选方法。
资料核对:
格式与项目事实来自所链接的原始资料，筛选步骤和验收条件是 CODEZ 编辑建议。PDF 候选为实际收录条目，按固定提交原文比较；未执行这些第三方 Skill，样例不是实测成绩。
01 / 先确定你需要哪一种能力
Agent Skill 通常以文件夹组织，SKILL.md 提供元数据与任务说明，也可能带有脚本、参考资料和模板。格式规范中的 compatibility 字段可说明环境要求，但它是可选的；没有填写也应继续检查正文和依赖。
先写下输入、输出和验收方式，例如“把有文字层的 PDF 中的表格提取为 CSV，并保持列名”。“帮我处理文档”过于宽泛，难以判断候选是否合适。
02 / 仓库 Star 能告诉你什么
GitHub 的 Star 可用于收藏项目，也可以表达对维护者工作的认可。因此，我们把它当作发现项目的关注度线索。
本站排名使用仓库 Star。一个拥有数百个 Skill 的仓库，关注度可能来自其中的一部分内容；仓库的总 Star 无法分配给每一个 Skill。把两个仓库中的 Skill 放在一起比较时，先比较任务适配，再看热度作为补充。
最近更新日期也只能帮助定位资料。一次无关修改不等于你要用的能力已经修复，应该查看对应目录的提交、示例和问题记录。
03 / 把需求转换为可检查的条件
下面的条件比单一热度排序更容易解释，也方便事后复核。候选满足多少条件不需要合并成一个看似精确的总分。
| 场景 | 先核对 | 试用时观察 |
|---|---|---|
| 文档与表格处理 | 输入类型、输出格式、系统依赖 | 列名、编码、版式或数据是否丢失 |
| 代码与开发工作流 | 目标语言、框架版本、需要的工具 | 改动范围、错误反馈、能否通过项目检查 |
| 研究与资料整理 | 来源范围、引用要求、联网条件 | 引用能否回溯、结论是否超出证据 |
04 / 打开原文件，检查环境与操作范围
从本站卡片打开 SKILL.md，再读同目录的 README。中文 README 有助于理解说明，但语言齐全并不能证明能力适配；没有中文版本时，应回到原文确认关键条件。
在试用前把这些信息记下来：
- 运行环境：支持的客户端、操作系统、命令行工具及明确写出的版本要求。
- 操作范围：会读取或修改哪些文件、调用哪些外部服务、是否需要凭证。
- 附带资源：正文引用的脚本和参考文件是否存在，执行命令会做什么。
- 使用条件：阅读项目和 Skill 目录的许可文件；本站“未标明”或“待核验”标签表示信息尚未确认。
- 可复现信息：记录仓库地址、具体 Skill 路径和试用时的提交版本，避免以后找不到同一份内容。
05 / 用同一个小任务比较候选
选两到三个最贴近任务的候选，在可恢复的测试副本中用同一份非敏感输入试用。第一次只启用当前需要的能力，按实际客户端的安装说明操作。
在开始前规定成功条件。对表格提取，可以核对行数、列名和空值；对代码修改，可以核对目标功能、改动文件和项目已有检查。运行失败时记录错误和环境，不要立即把失败归因为模型或 Skill 本身。
把需要的人工修正、额外工具、外部服务费用和完成时间一起记录。重复任务时采用一致的记录方式，比只看一次输出的印象更容易做选择。
- 候选与版本：仓库 / Skill 路径 / 提交。
- 输入与环境：样例 / 操作系统 / 客户端与依赖。
- 结果与修正：通过了哪些验收项、哪些需要人工处理。
- 资源与决定：用到的服务、时间和费用，以及采用或搁置的理由。
06 / 实际候选：两个同名 PDF Skill 怎么选？
本站收录了 anthropics/skills 的 skills/pdf/SKILL.md 和 openai/skills 的 skills/.curated/pdf/SKILL.md。两者都叫 pdf；先记录仓库和完整路径，避免把同名条目当作同一套指令。下表比较原文任务重点，不表示能力互斥，也没有按 Star 判断哪一个更准确。
Anthropic 原文提供多类 PDF 操作示例，包括文本与表格提取、页面操作、生成、扫描件 OCR，并把表单处理指向 FORMS.md。OpenAI 原文强调读取、创建和版式审查，要求渲染页面后检查，并在重要更新后再次检查；文本提取不足以证明版式正确。
| 候选与完整路径 | 原文重点 | CODEZ 建议优先核对 | 仍须验证 |
|---|---|---|---|
| anthropics/skills / skills/pdf/SKILL.md | 按操作提供示例：提取、页面处理、生成和 OCR | 需要抽取表格或处理扫描件时，先核对相应操作及依赖 | 表格结构、OCR 语言和准确性、引用资料与工具是否可用 |
| openai/skills / skills/.curated/pdf/SKILL.md | 创建与审查，并以页面渲染检查版式 | 需要提交可阅读的报告时，先核对渲染与检查流程 | 字体、表格、页码和分页；实际环境能否渲染 |
07 / 把“提取成功”拆成能复核的验收项
下面是一份建议的试用设计：用同一份两页、非敏感的库存清单比较候选。样例包含物料编号 0017、中文列名、空说明栏、第二页重复表头和一处合并单元格。先由人工核对预期结果，保留来源页码与原文件副本；这不是已运行的测试。
开始前先判断输入能否选中文字，并尝试少量提取。选择与提取检查只能作为线索：含文字层不保证表格结构正确，扫描件已有 OCR 文字也可能有错误。需要 OCR 时记录语言与系统工具；缺少依赖应记录为环境问题。
- 记录候选提交、客户端、模型、工具版本和输入类型，避免环境差异被误算成 Skill 差异。
- 记录人工修正的行与原因、运行时间和实际调用的服务；没有测量的数据保持未填写。
- 只有通过已列出的验收项，才接受对应结论。某个样例通过，仍需核对你的实际输入。
| 检查项 | 应核对的结果 | 失败时怎么处理 |
|---|---|---|
| 物料编号 | 0017 保留前导零，不能自动改成 17 | 明确字段类型后重新提取，并逐项核对 |
| 跨页表格 | 第二页表头不被计为数据，记录行不丢失或重复 | 保留页码，对照每页行数后再合并 |
| 中文和空值 | 列名可读，空说明仍为空，不填猜测内容 | 检查编码和字段位置，标记无法恢复的位置 |
| 合并单元格 | 说明值对应正确的记录，拆分规则被明确记录 | 保留来源区域，由人工确定映射规则 |
| 输出报告版式 | 渲染后内容无截断、重叠或缺字 | 修正字体或版式并检查最新渲染 |
08 / 分类、许可和依赖是三项独立检查
本次按原文将两个 PDF 条目从“设计”和“开发”分别更正到“文档”：主要输入输出都是 PDF，Python 代码与渲染工具是完成任务的手段。单一分类只帮助找候选，不能判断抽取与版式审查谁更适合。
两个条目在目录中均有独立的 LICENSE.txt，本站保持“许可文件待核验”标签。请阅读各自目录的原始许可，不能因为仓库公开或所属组织知名就推断可自由使用。
依赖清单也要按具体操作检查。安装 Python 库不等于系统渲染工具或 OCR 环境已可用；这份资料比较没有证明任何客户端的兼容性。把缺少的工具、未验证的步骤和使用限制写进自己的决定记录。
09 / Cloudflare Skill：先检查项目配置与凭证
本节于 2026-10-14 核对 cloudflare/skills / skills/cf-cli/SKILL.md 的固定提交和官方文档。以下为 CODEZ 的选型与试用建议，未运行该 Skill。
cf 不复用 Wrangler 登录。先核对账户与令牌权限；测试记录应保留 CLI 版本、配置和目标资源，避免把环境差异误算成 Skill 差异。
| 场景 | 先核对 | 试用时观察 |
|---|---|---|
| 有 wrangler.jsonc、wrangler.json 或 wrangler.toml，且没有 cloudflare.config.ts | 先保留 Wrangler 的 dev、build、deploy 流程；cf 项目命令不会读取这份旧配置。 | 先审查 Skill 提议的命令和文件改动；是否迁移配置须单独决定。 |
| 已有 cloudflare.config.ts | 按 cf 的项目流程核对 dev、build、deploy；CLI 处于 beta，分类不能证明兼容性。 | 核对 Node.js 至少 22.18 及目标账户，在测试副本中检查构建输出与目标 Worker。 |
cloudflare/skills / skills/cf-cli/SKILL.md ↗