【免费下载链接】cc-use-exp
⛔ No longer maintained → dev-agent-kit/recipes 让 Claude Code、Antigravity、Gemini CLI、Codex、Cursor 开箱即用的分层配置模板,总结十多年的日常开发经验
还在为每次打开 Claude Code 都要重复交代技术栈、代码规范和项目结构而头疼吗?cc-use-exp是一套让 AI 编码助手开箱即用的三层配置架构,它用Rules + Skills + Commands把十多年日常开发经验固化成自动生效的规则,让 Claude Code、Gemini CLI、Codex、Cursor 等工具共享同一套约定,真正做到AI 协作零费力、大幅降低常驻上下文与 Token 消耗。
上图是配置生效后的实际效果:AI 不再"想到哪说到哪",而是按清晰的结构化方式列出思路、边界和下一步,这正是规则层在幕后约束的结果。
为什么 AI 协作总是费劲?
用 AI 写代码时,我们常遇到三类"费力度"问题:
- 反复交代:每个新会话都要重新说明"用 Go + Gin,禁止改测试迁就错误代码"。
- 上下文臃肿:把长篇提示词全塞进系统,白白烧 Token,还干扰模型注意力。
- 危险操作:AI 擅自扩需求、过度重构、执行危险命令,缺乏"刹车"。
cc-use-exp 的答案不是堆更长的提示词,而是把约定拆成三层,按费力度从低到高分层加载——这正是它的核心设计。
三层配置架构总览:一次看清全貌
| 层级 | 费力度 | 加载方式 | 存放位置 | 典型用途 |
|---|---|---|---|---|
| Rules | 零费力(自动生效) | 常驻后台加载 | .claude/rules/ | 防御性规则、规范红线 |
| Skills | 低费力(自动触发) | 渐进式披露,按需加载 | .claude/skills/ | 语言规范、安全技能 |
| Commands | 中费力(显式调用) | 输入/命令名触发 | .claude/commands/ | 修复、审查、提交流程 |
一句话记忆:Rules 是"底线",Skills 是"弹药",Commands 是"指令"。前两层自动干活,第三层由你主动下令。
第一层 Rules:零费力的自动防护网
Rules 层始终常驻加载,在后台默默保护你,不需要任何操作。
主配置.claude/CLAUDE.md定义了个人身份、技术栈偏好与核心约束;具体规则则拆分到rules/目录按文件管理:
- 防御性规则.claude/rules/claude-code-defensive.md:防止修改测试适配错误代码、过度工程化、中途放弃
- 运维安全.claude/rules/ops-safety.md:危险命令确认、回滚方案、风险提示
- 文件行数限制.claude/rules/file-size-limit.md:超限时自动警告并给出简化选项
- Bash 规范.claude/rules/bash-style.md:禁止行尾注释等核心规范
- 中文交流.claude/rules/chinese-language.md、文档同步.claude/rules/doc-sync.md
💡 效果:Claude 不会为迁就错误实现去改测试,执行sysctl等危险命令前会先提示风险与回滚方案。
第二层 Skills:低费力的按需知识库
Skills 是项目的"弹药库",采用渐进式披露机制——平时只让技能的简短描述常驻上下文,真正命中相关操作时才加载完整规范,不操作就不消耗 Token。
每个技能是一个SKILL.md,头部frontmatter声明了触发条件。以.claude/skills/go-dev/SKILL.md为例:
name: go-dev description: Go 开发规范,包含命名约定、错误处理、并发编程等 paths: - "**/*.go"一旦你开始操作.go文件,它会自动注入命名约定、错误处理与并发规范。技能按用途分类:
- 语言技能:
go-dev、java-dev、.claude/skills/frontend-dev/、python-dev、rust-dev - 安全技能:
.claude/skills/redis-safety/、api-design-safety、storage-url-safety、time-zone-safety - 调试/重构技能:
external-system-debugging、refactor-safety、field-mapping-safety - 工具技能:
bash-style、size-check
第三层 Commands:中费力的显式工作流
Commands 层需要主动输入/命令名触发,适合那些有固定套路、你明确想执行的流程。
| 频率 | 命令 | 用途 |
|---|---|---|
| 高频 | /fix、/review、/commit-msg | 修 Bug、代码审查、生成提交信息 |
| 中频 | /optimize、/new-feature、/design | 系统优化、新功能全流程、设计文档 |
| 低频 | /project-init、/patch、/status | 项目初始化、综合补丁、查看配置状态 |
以.claude/commands/fix.md为例,它内置"快速修复"与"系统化调试"两套独立流程;.claude/commands/review.md则支持full / quick / security三种审查模式。
/cache-patch是验证效果的典型例子——它给 Claude Code 打上一小时缓存补丁,下图清晰展示了"补丁前 vs 补丁后"的 Token 缓存命中对比:
一键安装:多工具同步的跨端收益
三层架构最棒的地方是一次维护、多端复用。cc-use-exp 同时支持 Claude Code、Antigravity、Gemini CLI、Codex、Cursor、GitHub Copilot 六套工具。
方式 A:Claude Code 会话内一键安装(推荐)
/plugin marketplace add doccker/cc-use-exp /plugin install cc-use-exp@cc-use-exp方式 B:手动同步(开发者)
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cc/cc-use-exp cd cc-use-exp ./tools/sync-config.sh脚本会把.claude/权威配置增量部署到各工具的用户级目录,且不动你的认证信息与历史数据。
单向同步:Claude 为权威源
新增或更新技能时,只在.claude/skills/编写,再用 tools/sync-skill.sh 单向同步到其余五个平台,避免多端各写一份、互相漂移:
./tools/sync-skill.sh redis-safety # 只同步指定 skill ./tools/sync-skill.sh --dry-run # 仅打印计划常见问题 FAQ
Q:三层会互相冲突吗?不会。它们职责分离——Rules 守底线、Skills 供弹药、Commands 发指令,按"显式指令 > 技能 > 规则"的优先级协作。
Q:Token 会不会被 Skills 撑爆?不会。Skills 采用渐进式披露,未命中时只有几行描述常驻;这也是分层架构相比"一大段提示词"的核心优势。
Q:只想用 Claude Code 够不够?完全够。会话内/plugin install即可同步 Skills + Commands;需要跨 Gemini/Codex/Cursor 时再跑一次/skill-install同步 Rules + 模板。
Q:完整指南在哪看?详见 docs/guides/claude-code.md 与 docs/guides/codex.md 等分工具文档。
总结
cc-use-exp 的本质,是把"反复交代的口头约定"变成"分层落地的配置系统":
- Rules常驻兜底,守住安全与规范红线(零费力)
- Skills按需加载,把语言/安全经验变成随取随用的弹药(低费力)
- Commands显式触发,把高频流程沉淀成一键工作流(中费力)
按费力度分层加载,既减少常驻上下文负担,又让 AI 在关键时刻"有据可依"。想要开箱即用的 AI 协作体验,从装上这套三层配置架构开始。🚀
【免费下载链接】cc-use-exp
⛔ No longer maintained → dev-agent-kit/recipes 让 Claude Code、Antigravity、Gemini CLI、Codex、Cursor 开箱即用的分层配置模板,总结十多年的日常开发经验
相关推荐
WinScript社区精选:用户分享的10个最佳自定义脚本
WinScript社区精选:用户分享的10个最佳自定义脚本 WinScript是一款开源工具,可帮助用户从零开始构建Windows 10/11脚本,包含系统精简
如何本地运行 agent-skills 仓库的三层验证:validate-skills、validate-commands 与 run-evals?
如何本地运行 agent skills 仓库的三层验证:validate skills、validate commands 与 run evals? 如果你正在
AI 技能开发工具AI 评测Benchmark揭秘YuE双阶段架构:如何让AI创作完整的音乐作品
揭秘YuE双阶段架构:如何让AI创作完整的音乐作品 YuE(乐)是一个革命性的开源全歌曲音乐生成基础模型,能够将歌词转化为包含人声和伴奏的完整歌曲。与Suno.
人工智能音乐生成媒体生成音频大模型本地部署AI 技能模型评测
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考