Waza

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Waza是一套极简主义的 Claude Code 技能包。它摒弃了传统技能库(如 Superpowers, gstack)的臃肿配置和陡峭学习曲线,专注于将优秀工程师的核心思维习惯转化为 AI 可执行的标准化流程。

所在地:
中国
收录时间:
2026-04-08

Waza(日语“技”,意为通过反复练习直至成为本能的技艺)是一套极简主义的 Claude Code 技能包。它摒弃了传统技能库(如 Superpowers, gstack)的臃肿配置和陡峭学习曲线,专注于将优秀工程师的核心思维习惯转化为 AI 可执行的标准化流程。

Waza

Waza 的理念是:AI 让你更快,但不会让你思考更清晰。 Waza 旨在弥补这一缺口,通过 8 个精心设计的技能,覆盖思考、设计、审查、调试、写作和学习等高频场景,让 AI 不仅是一个代码生成器,更成为一个具备工程素养的合作伙伴。

核心理念:少即是多

  • 极简主义:没有复杂的框架依赖,装完即用。
  • 目标导向:每个技能只陈述目标和约束,不限制模型的具体实现路径,随着模型能力的提升产生复利效应。
  • 实战沉淀:所有技能均源于真实项目的失败教训(如错误的代码路径、未读取报错就重启服务器等),经过 30 天、300+ 次会话、7 个项目、500 小时的打磨。

八大核心技能 (Skills)

技能命令使用时机核心功能
/think构建新功能前架构验证:挑战需求合理性,压力测试设计方案,在写代码前消除逻辑漏洞。
/design前端界面开发美学定向:生成具有独特审美和明确设计方向的 UI,拒绝通用的“默认样式”。
/check任务完成/合并前代码审查:自动修复安全问题,通过钩子阻止破坏性命令,用证据验证变更。(Claude Code 特有)
/hunt遇到 Bug/异常系统调试:在应用修复前强制确认根本原因,避免盲目试错。
/write写作/编辑文档去 AI 味:将文章重写为自然流畅的人类语言(支持中英文),剥离典型的 AI 写作模式。
/learn探索新领域深度研究:执行六阶段工作流(收集→消化→大纲→填充→精炼→自审→发布)。
/read阅读 URL/PDF纯净提取:通过代理级联脚本将网页/PDF 转为干净 Markdown。支持微信/飞书专用处理器。(Claude Code 特有)
/health审计环境健康检查:检查 CLAUDE.md、规则、技能、钩子、MCP 配置,按严重程度标记问题。(Claude Code 特有)

💡 提示:每个技能不仅仅是一个 Markdown 文件,而是一个包含参考文档、辅助脚本、作用域钩子及“注意事项”(Lessons Learned)的完整文件夹。

快速开始

1. 安装 Waza

需要 Node.js 18+。

全局安装(推荐):

npx skills add tw93/Waza -a claude-code -g -y

交互式安装(支持其他智能体):

npx skills add tw93/Waza

安装单个技能:

# 例如只安装 health 技能
npx skills add tw93/Waza -a claude-code -s health -y

2. 附加组件

📊 极简状态栏 (Status Line)

显示上下文窗口使用率、5h/7d 配额及重置时间。无噪音,颜色编码(绿/黄/红)。

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/tw93/Waza/main/scripts/setup-statusline.sh | bash

🇬🇧 英语辅导 (English Coaching)

在每次回复中被动纠正语法错误,并解释模式名称,帮助工程师提升英语写作能力。

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/tw93/Waza/main/templates/coaching-en.md >> ~/.claude/CLAUDE.md

兼容性与限制

  • 通用技能/think/hunt/learn/write/design 可在任何支持 Skills 的智能体上运行。
  • Claude Code 特有
    • /check:在其他平台将失去基于钩子的破坏性命令阻止和子智能体审查功能。
    • /health 和 /read:将失去用于 URL 获取和配置审计的 Shell 脚本支持。

为什么选择 Waza?

  1. 拒绝臃肿:不像其他工具那样提供数百个技能让你迷失,Waza 只提供你最需要的 8 个。
  2. 打破天花板:庞大的规则集往往限制了模型的发挥。Waza 设定目标后“退后一步”,让模型在约束内自由创造。
  3. 工程本能:它将资深工程师的隐性知识(如“调试前先读报错”、“写代码前先想清楚”)显性化,让初级开发者也能通过 AI 获得专家级的操作规范。
  4. 持续进化:技能中的“注意事项”部分记录了真实的失败案例,确保 AI 不会重蹈覆辙。

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