本周 Github 爆火项目排行榜 Top 10

01_：Superpowers

总星⭐数：258k，总 Fork 数：22.9k，本周新增⭐数：25

介绍：superpowers 是一个面向软件开发场景的 Agentic Skills 框架与方法论，覆盖需求头脑风暴、代码编写、子代理协作等环节。它通过结构化技能文件和 subagent-driven 开发模式，帮助团队更高效地完成软件开发生命周期。

一句话总结：它用技能驱动的方式，让 AI 代理更好地参与软件开发全流程。

适用场景：需求分析、代码编写、团队协作

项目地址： https://github.com/obra/superpowers

02_：ECC

总星⭐数：231k，总 Fork 数：35.2k，本周新增⭐数：14

介绍：ECC 是面向 AI Agent Harness 性能优化的系统，覆盖 Claude Code、Codex、Cursor 等多平台的技能、记忆、安全和研究优先开发环节。它通过整合 instincts、memory 和 research-first 工作流，提升 AI 代理在复杂任务中的执行效率。

一句话总结：它能帮我们把 AI 编程代理调教得更高效、更可靠。

适用场景：Agent 优化、性能提升、多平台适配

项目地址：https://github.com/affaan-m/ECC

03_：Andrej-karpathy-skills

总星⭐数：193.7k，总 Fork 数：19.9k，本周新增⭐数：26

介绍：andrej-karpathy-skills 是面向编程开发场景的 Claude Code 行为优化项目，解决 LLM 编码时的常见陷阱问题。它通过单个 CLAUDE.md 文件注入 Andrej Karpathy 总结的编码最佳实践，改善 AI 的代码生成质量。

一句话总结：它能帮 Claude Code 避开常见编程坑，写出更靠谱的代码。

适用场景：代码辅助、行为优化、陷阱规避

项目地址：https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills

04_：Skills

总星⭐数：176.0k，总 Fork 数：15.1k，本周新增⭐数：64

介绍：skills 是面向软件工程场景的实战技能集合，覆盖 TDD、代码审查、架构改进等工程师日常工作环节。它从作者的 .agents 目录提取真实可用的技能文件，提供可复用的工程实践模板。

一句话总结：它能帮我们快速掌握软件工程师的核心实战技能。

适用场景：TDD 实践、代码审查、架构设计

项目地址：https://github.com/mattpocock/skills

05_：Ui-ux-pro-max-skill

总星⭐数：107.5k，总 Fork 数：11.4k，本周新增⭐数：19

介绍：ui-ux-pro-max-skill 是面向 UI/UX 设计场景的 AI 技能项目，解决多平台专业界面构建的设计智能问题。它通过设计规则和跨平台适配能力，帮助 AI 生成符合专业标准的 UI/UX 代码。

一句话总结：它能帮 AI 设计出专业级的多平台用户界面。

适用场景：UI 设计、UX 优化、多端适配

项目地址：https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill

06_：Graphify

总星⭐数：90.2k，总 Fork 数：9.0k，本周新增⭐数：18

介绍：graphify 是面向代码知识管理场景的 AI 助手技能，解决大型代码库、数据库 schema 和文档的可查询化问题。它将代码文件夹、SQL schema、R 脚本、文档等转换为可查询的知识图谱，支持 Claude Code、Codex 等多平台。

一句话总结：它能帮我们把整个项目变成可对话的知识库。

适用场景：代码理解、知识检索、文档查询

项目地址：https://github.com/Graphify-Labs/graphify

07_：Caveman

总星⭐数：90.4k，总 Fork 数：5.1k，本周新增⭐数：21

介绍：caveman 是面向 Token 优化场景的 Claude Code 技能，解决 LLM 对话中 Token 消耗过高的问题。它通过“洞穴人”式简洁表达风格，可减少约 65% 的 Token 使用量。

一句话总结：它能帮我们用更少的 Token 完成同样的编程任务。

适用场景：Token 压缩、成本优化、效率提升

项目地址：https://github.com/JuliusBrussee/caveman

08_：Agent-skills

总星⭐数：78.9k，总 Fork 数：8.5k，本周新增⭐数：13

介绍：agent-skills 是面向 AI 编程代理的工程技能集合，覆盖生产级代码开发的各类实战场景。它提供经过验证的工程化技能模板，帮助 AI 代理掌握专业开发流程。

一句话总结：它能帮 AI 代理学会专业工程师的实战技能。

适用场景：工程实践、代理训练、生产开发

项目地址：https://github.com/addyosmani/agent-skills

09_：Deer-flow

总星⭐数：77.2k，总 Fork 数：10.5k，本周新增⭐数：6

介绍：deer-flow 是面向长时程任务场景的 SuperAgent 编排框架，解决需要数分钟至数小时的复杂自动化任务。它通过沙箱、记忆、工具、技能和子代理的协同，处理研究、编码和创作等多层次任务。

一句话总结：它能帮我们编排多个 AI 代理完成耗时较长的复杂工作。

适用场景：长时任务、多代理协作、自动化流程

项目地址： https://github.com/bytedance/deer-flow

10_：Taste-skill

总星⭐数：64.4k，总 Fork 数：4.4k，本周新增⭐数：12

介绍：taste-skill 是面向前端设计审美场景的 AI 技能项目，解决 AI 生成界面千篇一律的“AI 味”问题。它通过注入 Apple、Linear、Stripe 等高级设计风格规则，让 AI 生成更具设计感的界面。

一句话总结：它能帮 AI 摆脱模板味，做出有设计感的前端界面。

适用场景：前端设计、审美提升、风格定制

项目地址：https://github.com/Leonxlnx/taste-skill