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Nov 1, 2026

精选 Claude Code 套装：12 个技能、6 个子代理、11 套提供商预设

这个 2k 星仓库把深度调研、图片生成、GitHub 自动化和设计追问类技能打包成一个 Claude Code 插件，并附带 Copilot、LiteLLM、DeepSeek 等提供商的现成 settings.json 模板。

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全新安装的 Claude Code 能干但不顺手：没有调研工作流、没有图片生成、模型路由用默认、settings 文件得照着博客拼。feiskyer/claude-code-settings——一个 2k 星、MIT 许可、README 以中文为主的仓库——把一位维护者的整套配置打包成可安装插件和一个配置模板文件夹。

为什么这个 Skill 重要

主插件带 12 个技能，README 全部列了名字：brainstorming、codex-skill、deep-research、github-fix-issue、github-review-pr、gpt-image-skill、grill-me、handoff、nanobanana-skill、skill-creator、translate、youtube-transcribe-skill。围绕它们还有 6 个专业子代理（pr-reviewer、github-issue-fixer、instruction-reflector、deep-reflector、insight-documenter、ui-engineer），放在 agents/ 目录下补足单个技能覆盖不到的能力。

配置那一半是更低调的卖点：配置表列出 11 套提供商预设——GitHub Copilot、LiteLLM、DeepSeek v3.1、Qwen3-Coder-Plus、SiliconFlow 上的 Kimi-K2-Instruct、Vertex AI、Azure AI、Azure AI Foundry、MiniMax（全球与中国端点）和 OpenRouter。每套都是指向对应提供商端点的现成 settings.json，切换模型后端从翻文档变成复制一份文件。

安装

两条等价的 marketplace 路径，照 README 原样：

/plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
/plugin install claude-code-settings

或在终端：

claude plugin marketplace add feiskyer/claude-code-settings
claude plugin install claude-code-settings@claude-code-settings

开始之前先知道一个边界：~/.claude/settings.json 不走插件——README 把它标为手动配置。仓库根目录的 settings.json 是作者的模板，默认指向监听 http://localhost:4141 的 copilot-gateway 代理；用其他网关的话把 ANTHROPIC_BASE_URL 改掉（比如 LiteLLM 的 http://localhost:4000）。模板里的模型名——claude-sonnet-5、claude-opus-5、claude-haiku-4-5——必须在你账户里可用，所以请替换成你的网关实际提供的模型。npx skills add feiskyer/claude-code-settings 可以按需安装单个技能，但 README 警告该途径的版本可能落后于仓库最新版。

实战：跑一次深度调研

deep-research 是这套套装的旗舰。给它一个调研目标——触发词包括深度调研和多 Agent 并行调研——它会把目标拆成并行子任务，各自通过 claude -p 子进程执行，聚合结果，最后交付精修报告。策略是技能优先：先调已安装技能，再上 MCP 工具，最后才是 WebFetch/WebSearch。规模可从微型（1–2 个任务）扩到大型（15+）。

所有产物落进一个结构化输出目录：

.research/<name>/
├── prompts/           # 子任务 prompt
├── child_outputs/     # 子进程输出
├── logs/              # 执行日志
├── raw/               # 原始数据缓存
└── final_report.md    # 最终报告

由于每一章在组装成报告前都经过精修与来源核对，最终文件读起来像分析师写的简报，而不是一份聊天记录。要的不是调研而是对方案的追问时，grill-me 会跑一场高强度追问——一次只问一个问题、每题附推荐答案、与你的代码和持续维护的 CONTEXT.md 术语表交叉核对。

技巧

  • 别全装——README 自己的 FAQ 说：技能过多会增加上下文消耗、降低触发准确度。装好插件后按需禁用。
  • 仓库的 settings.json 模板把 defaultMode 默认设为 acceptEdits（自动接受文件编辑、命令仍需确认）。bypassPermissions 存在，但 README 要求你先了解其安全风险再启用。
  • 考虑手动安装？它会把仓库克隆覆盖到 ~/.claude——先备份原目录（mv ~/.claude ~/.claude.bak），README 用了加粗强调。
  • 用 GitHub Copilot 当后端需要先跑网关：npx copilot-gateway@latest start --proxy-env，然后按设备登录提示完成认证。
  • 两个图片技能靠路由规则共存：nanobanana-skill（Gemini）是默认，gpt-image-skill 只在你明确点名 OpenAI/GPT 时触发。

何时不用这个 Skill

这套套装偏向作者自己的技术栈——Copilot/LiteLLM 式网关、依赖各自 API key 的 Python 图片技能、以及假定 Claude Code 的工作流技能。如果你用的是别的 harness，可移植的只有技能部分。而且你若已维护着一套成熟的个人 ~/.claude，整包吞下 12 个技能正是 FAQ 警告的上下文成本的来由；用 npx skills 挑选式安装即可，记得留意版本滞后的提醒。

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