CODEZ 原創指南 / 01
如何選擇 Agent Skill：從 Star 排名到實際試用
榜單適合縮小搜尋範圍。真正的選擇，要看一個 Skill 能否在你的環境中完成明確的任務。這份指南給出一套可以重複使用的篩選方法。
資料核對:
格式與項目事實來自所連結的原始資料，篩選步驟和驗收條件是 CODEZ 編輯建議。 PDF 候選為實際收錄條目，依固定提交原文比較；未執行這些第三方 Skill，範例不是實測成績。
01 / 先確定你需要哪一種能力
Agent Skill 通常以資料夾組織，SKILL.md 提供元資料與任務說明，也可能附有腳本、參考資料和範本。格式規格中的 compatibility 欄位可說明環境需求，但它是可選的；沒有填寫也應繼續檢查正文和依賴。
先寫下輸入、輸出和驗收方式，例如「把有文字圖層的 PDF 中的表格提取為 CSV，並保持列名」。 「幫我處理文件」過於寬泛，難以判斷候選是否合適。
02 / 儲存庫 Star 能告訴你什麼
GitHub 的 Star 可用於收藏項目，也可以表達對維護者工作的認可。因此，我們把它當作發現專案的關注度線索。
本站排名使用儲存庫 Star。一個擁有數百個 Skill 的儲存庫，關注度可能來自其中的一部分內容；儲存庫的總 Star 無法分配給每一個 Skill。把兩個儲存庫中的 Skill 放在一起比較時，先比較任務適配，然後再看熱度作為補充。
最近更新日期也只能幫助定位資料。一次無關修改不等於你要用的能力已經修復，應該查看對應目錄的提交、範例和問題記錄。
03 / 把需求轉換為可檢查的條件
下面的條件比單一熱度排序更容易解釋，也方便事後複查。候選滿足多少條件不需要合併成一個看似精確的總分。
| 場景 | 先核對 | 試用時觀察 |
|---|---|---|
| 文件與表格處理 | 輸入類型、輸出格式、系統依賴 | 列名、編碼、版式或資料是否遺失 |
| 程式碼與開發工作流程 | 目標語言、框架版本、所需的工具 | 改動範圍、錯誤回饋、能否通過專案檢查 |
| 研究與資料整理 | 來源範圍、引用要求、聯網條件 | 引用能否回溯、結論是否超越證據 |
04 / 開啟原文件，檢查環境與操作範圍
從本站卡片開啟 SKILL.md，再閱讀同目錄的 README。中文 README 有助於理解說明，但語言齊全並不能證明能力適配；沒有中文版本時，應回到原文確認關鍵條件。
在試用前把這些資訊記下來：
- 運行環境：支援的客戶端、作業系統、命令列工具及明確寫出的版本要求。
- 操作範圍：會讀取或修改哪些檔案、呼叫哪些外部服務、是否需要憑證。
- 附帶資源：正文引用的腳本和參考文件是否存在，執行命令會做什麼。
- 使用條件：閱讀項目和 Skill 目錄的授權文件；本站「未標明」或「待核驗」標籤表示資訊尚未確認。
- 可複現資訊：記錄儲存庫地址、具體 Skill 路徑和試用時的提交版本，避免日後找不到同一份內容。
05 / 用同一個小任務比較候選
選兩到三個最貼近任務的候選，在可恢復的測試副本中用同一份非敏感輸入試用。第一次只啟用目前需要的能力，依照實際客戶端的安裝說明操作。
在開始前規定成功條件。對表格提取，可以核對行數、列名和空值；對程式碼修改，可以核對目標功能、改變檔案和項目已有檢查。運行失敗時記錄錯誤和環境，不要立即把失敗歸因為模型或 Skill 本身。
把需要的人工修正、額外工具、外部服務費用和完成時間一起記錄。重複任務時採用一致的記錄方式，比只看一次輸出的印象更容易做選擇。
- 候選與版本：儲存庫/ Skill 路徑/ 提交。
- 輸入與環境：範例/ 作業系統/ 客戶端與依賴。
- 結果與修正：通過了哪些驗收項、哪些需要手動處理。
- 資源與決定：用到的服務、時間與費用，以及採用或擱置的理由。
06 / 實際候選：兩個同名 PDF Skill 怎麼選？
本站收錄了 anthropics/skills 的 skills/pdf/SKILL.md 和 openai/skills 的 skills/.curated/pdf/SKILL.md。兩個都叫 pdf；先記錄儲存庫和完整路徑，避免把同名條目當作同一套指令。下表比較原文任務重點，不表示能力互斥，也沒有按 Star 判斷哪一個比較準確。
Anthropic 原文提供多類別 PDF 操作範例，包括文字與表格擷取、頁面操作、產生、掃描件 OCR，並把表單處理指向 FORMS.md。 OpenAI 原文強調讀取、建立和版式審查，要求渲染頁面後檢查，並在重要更新後再次檢查；文字擷取不足以證明版式正確。
| 候選與完整路徑 | 原文重點 | CODEZ 建議優先核對 | 仍須驗證 |
|---|---|---|---|
| anthropics/skills / skills/pdf/SKILL.md | 按操作提供範例：擷取、頁面處理、產生和 OCR | 需抽取表格或處理掃描件時，先核對對應操作及依賴 | 表格結構、OCR 語言和準確性、引用資料與工具是否可用 |
| openai/skills / skills/.curated/pdf/SKILL.md | 建立與審查，並以頁面渲染檢查版式 | 需要提交可閱讀的報告時，先檢查渲染與檢查流程 | 字體、表格、頁碼和分頁；實際環境能否渲染 |
07 / 把「提取成功」拆成能複核的驗收項
以下是一份建議的試用設計：用同一份兩頁、非敏感的庫存清單比較候選。範例包含物料編號 0017、中文列名、空白說明欄、第二頁重複表頭和一處合併儲存格。先由人工核對預期結果，保留來源頁碼與原文件副本；這不是已執行的測試。
開始前先判斷輸入能否選中文字，並嘗試少量提取。選擇與擷取檢查只能作為線索：含文字層不保證表格結構正確，掃描件已有 OCR 文字也可能有錯誤。需要 OCR 時記錄語言與系統工具；缺少依賴應記錄為環境問題。
- 記錄候選提交、用戶端、模型、工具版本和輸入類型，避免環境差異被誤算成 Skill 差異。
- 記錄人工修正的行與原因、運行時間和實際呼叫的服務；沒有測量的資料保持未填寫。
- 只有經過已列出的驗收項，才接受對應結論。某個範例通過，仍需檢查你的實際輸入。
| 檢查項 | 應核對的結果 | 失敗時怎麼處理 |
|---|---|---|
| 物料編號 | 0017 保留前導零，不能自動改成 17 | 明確欄位類型後重新提取，並逐項核對 |
| 跨頁表格 | 第二頁表頭不被計為數據，記錄行不遺失或重複 | 保留頁碼，對照每頁行數後再合併 |
| 中文和空值 | 列名可讀，空說明仍為空，不填猜測內容 | 檢查編碼和欄位位置，標記無法恢復的位置 |
| 合併儲存格 | 說明值對應正確的記錄，拆分規則被明確記錄 | 保留來源區域，由人工決定映射規則 |
| 輸出報告版式 | 渲染後內容無截斷、重疊或缺字 | 修正字體或版式並檢查最新渲染 |
08 / 分類、授權和依賴是三項獨立檢查
本次依原文將兩個 PDF 條目從「設計」和「開發」分別更正為「文件」：主要輸入輸出都是 PDF，Python 程式碼與渲染工具是完成任務的手段。單一分類只幫助尋找候選，無法判定擷取與版式審查何者更適合。
兩個條目在目錄中均有獨立的 LICENSE.txt，本站保持「授權文件待核驗」標籤。請閱讀各自目錄的原始授權，不能因為儲存庫公開或所屬組織知名就推斷可自由使用。
依賴清單也要依具體操作檢查。安裝 Python 函式庫不等於系統渲染工具或 OCR 環境已可用；這份資料比較沒有證明任何客戶端的相容性。把缺少的工具、未驗證的步驟和使用限制寫進自己的決定記錄。
09 / Cloudflare Skill：先檢查專案設定與憑證
本節於 2026-10-14 核對 cloudflare/skills / skills/cf-cli/SKILL.md 的固定提交與官方文件。以下為 CODEZ 的選型與試用建議，未執行該 Skill。
cf 不會沿用 Wrangler 登入。先核對帳戶與權杖權限；測試記錄應保留 CLI 版本、設定與目標資源，避免將環境差異誤算成 Skill 差異。
| 場景 | 先核對 | 試用時觀察 |
|---|---|---|
| 有 wrangler.jsonc、wrangler.json 或 wrangler.toml，且沒有 cloudflare.config.ts | 先保留 Wrangler 的 dev、build、deploy 流程；cf 專案命令不會讀取這份既有設定。 | 先審查 Skill 提議的命令與檔案變更；是否遷移設定須另外決定。 |
| 已有 cloudflare.config.ts | 依 cf 的專案流程核對 dev、build、deploy；CLI 處於 beta，分類不能證明相容性。 | 核對 Node.js 至少 22.18 及目標帳戶，在測試副本中檢查建置輸出與目標 Worker。 |
cloudflare/skills / skills/cf-cli/SKILL.md ↗