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oldwinter/Waza

 
 

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Waza

把你已经熟悉的工程习惯,变成 AI agents 可以执行的 skills。

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为什么

Waza(技, わざ)是日本武术里的“技”:反复练习,直到动作变成本能。

好的工程师不只是写代码。他们会想清需求,审查自己的工作,系统性调试,设计有明确意图的界面,并阅读一手资料。他们写得清楚,也通过产出而不是消费内容来学习新领域。

AI 在原始产出能力上已经强过大多数工程师。但没有结构时,这种能力很容易滑向泛泛而谈和不精确的工作。Waza 把它收束到精确的工程习惯里:八个 skills 先设清目标和约束,再让模型做它最擅长的事。

三部曲的一部分:Kaku(書く)写代码,Waza(技)训练习惯,Kami(紙)交付文档。可以把它们想成一家人:Kaku 是爸爸,Waza 是姐姐,Kami 是妹妹。

Skills

每个工程习惯都对应一个安装好的 skill。在 Claude Code 里输入 slash command。在 Codex 里按名称调用已安装的 skill,并沿用同一套 playbook。

Skill 何时使用 作用
/think 构建任何新东西之前 挑战问题、压力测试设计,并产出另一个 agent 可以直接执行的决策完备计划。
/design 构建前端界面 产出有辨识度的 UI,包括基于截图的审美迭代,方向明确,而不是套用泛化默认值。
/check 任务完成后、合并或发布前 审查 diff,提炼项目特定约束,处理已批准的 release/publish/push/reaction 收尾,并用证据验证。
/hunt 任何 bug、回归或异常行为 系统性调试。先确认 root cause,再应用任何 fix,尤其适用于以前能工作的东西。
/write 写作或编辑 prose 重写中文和英文 prose,使其自然,删掉僵硬、模板化的表达。
/learn 深入陌生领域 六阶段研究 workflow:收集、消化、拟提纲、填充、精修,然后自审并准备发布。
/read 任何 URL 或 PDF 按平台特性路由读取 URL 和 PDF。普通读取返回简洁总结;当用户要求转换、引用、保存或供下游工作使用时输出 Markdown。
/health 审计 Agent Health 检查 Codex、Claude Code、项目指令、verifier 输出和 AI maintainability,在深度检查前做预算感知的摘要扫描。

每个 skill 都是一个文件夹,里面有 reference docs、helper scripts,以及来自真实失败的 gotchas。

安装和更新

大多数用户应该全局安装 Waza,这样每个项目都能使用同一组 skills。

Claude Code

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

这会安装 /think/design/check/hunt/write/learn/read/health。只安装单个 skill 可使用 npx skills add tw93/Waza --skill think -a claude-code -g -y

Codex

npx skills add tw93/Waza -a codex -g -y

只安装单个 skill 可使用 npx skills add tw93/Waza --skill think -a codex -g -y。Codex sessions 可以按名称调用已安装的 skills,也可以链接到 npx skills path tw93/Waza 显示的已安装 SKILL.md 路径。

Antigravity

npx skills add tw93/Waza -a antigravity -g -y
npx skills add tw93/Waza -a antigravity-cli -g -y

桌面应用使用 antigravity,终端 agent 使用 antigravity-cli。两者都会通过 skills installer 使用 Waza 标准的 skills/<name>/SKILL.md 布局。

OpenCode

npx skills add tw93/Waza -a opencode -g -y

安装后,OpenCode 会通过原生 skill tool 加载 Waza。当任务匹配 thinkdesigncheckhuntwritelearnreadhealth 时,按名称调用对应 skill。

Claude Code plugin marketplace(单 skill 条目需要 Claude Code v2.1.143+)

/plugin marketplace add tw93/Waza
/plugin install waza@waza

这会安装全部八个 skills。在 Claude Code v2.1.143 或更新版本里,可用 /plugin install waza-<name>@waza 只安装单个 skill,例如 waza-think@waza

Claude Desktop

下载 waza.zip,打开 Customize > Skills > "+" > Create skill,然后上传 ZIP。

Pi coding agent

pi install npm:@tw93/waza

Pi 可以从仓库或已发布的 @tw93/waza npm package 加载 Waza 标准的 skills/<name>/SKILL.md 布局;该 package 暴露了指向 ./skillspi.skills metadata。/health 会把 Pi settings、configured packages 和 local skill roots 与 Claude Code、Codex 一起审计。

更新

npx skills update -g -y

Marketplace 安装使用 claude plugin update <skill>。Claude Desktop 用户可以用最新的 waza.zip 替换旧 skill。 Pi 用户可以运行 pi update npm:@tw93/waza,或用 pi update --extensions 更新全部已安装的 Pi packages。 如果想收到新版本通知,watch Waza 的 GitHub Releases

Project Context

Waza 把通用程序员习惯保留在公开 skill 内。/check 通过读取目标仓库的公开上下文和用户任务约束,变得 project-aware。

  • Project commands 来自 README、package manifests、Makefiles、CI workflows 和用户明确指令。
  • Project hard stops 包括 generated artifacts、protected files、version synchronization、release assets 和领域特定 safety risks。
  • Public docs 和示例不得包含 credentials、certificate paths、private key filenames、tokens 或个人机器细节。

review context template 见 skills/check/references/project-context.md

串联 Skills

Skills 被设计成可以串联,但切换是手动的。每个 skill 完成自己的任务后都会停下,等待你决定下一步。

常见 workflows:

  • 设计一个功能/think → approve → 说 "implement X" → /check → merge
  • 交付一个 fix/hunt → fix → /check → release/publish/push/issue follow-through
  • 研究并写作/read(fetch sources)→ /learn(synthesize)→ /write(polish)
  • 调试并验证/hunt(find root cause)→ fix → /check(review changes)

每个箭头都代表一次手动用户动作。Skills 不会自动互相触发。

额外功能

Statusline

Claude Code 的极简 statusline:context window、5-hour quota 和 7-day quota。按使用量着色,没有进度条,没有噪音。

curl -sL https://github.com/tw93/Waza/releases/latest/download/setup-statusline.sh | bash

Codex 有原生 statusline items。添加到 ~/.codex/config.toml

[tui]
status_line = ["model-with-reasoning", "current-dir", "context-used", "five-hour-limit", "weekly-limit"]
status_line_use_colors = true

Codex 显示剩余额度;上面的 Claude Code statusline 显示已用百分比(upstream 还没有暴露 five-hour-used / weekly-used)。

English Coaching

用于英语练习的可选 rule。当你的 prompt 包含英文错误时,agent 会追加一条简短的 😇 correction;纯中文 prompts 不会被改动。

# Claude Code
curl -sL https://github.com/tw93/Waza/releases/latest/download/setup-rule.sh | bash -s -- english claude-code

# Codex
curl -sL https://github.com/tw93/Waza/releases/latest/download/setup-rule.sh | bash -s -- english codex

Anti-Patterns

可选的 always-on guardrails,用于跨 skill 行为:读完再行动,不幻觉路径,不 scope creep,不主动追加总结。它不绑定具体 skill,适用于每个 session。

curl -sL https://github.com/tw93/Waza/releases/latest/download/setup-rule.sh | bash -s -- anti-patterns claude-code

Codex 用户把 claude-code 换成 codex。Curl URLs 使用最新 GitHub release asset;如果想使用 bleeding-edge scripts,先设置 WAZA_REF=main 再运行命令。

Routing Hint

可选 pointer,用来告诉 host:当请求匹配触发条件时优先使用 Waza skills。它对 Codex、Pi 和其他不会根据 skill description 自动路由的 agents 很有用。Claude Code 已经会通过 descriptions 路由,所以这里同样是 opt-in。

curl -sL https://github.com/tw93/Waza/releases/latest/download/setup-rule.sh | bash -s -- waza-routing claude-code

Codex 用户把 claude-code 换成 codex

Uninstall

npx skills remove tw93/Waza -g
rm -f ~/.claude/statusline.sh
rm -f ~/.claude/rules/english.md
rm -f ~/.claude/rules/anti-patterns.md
rm -f ~/.claude/rules/waza-routing.md

Claude Desktop 用户从 Customize > Skills 删除 Waza。Codex rule installs 则从 ~/.codex/AGENTS.md 中删除带标记的 Waza blocks。

背景

Superpowers 和 gstack 这样的工具很厉害,但也很重:skills 太多、配置太多、学习曲线太陡。

作者写下的每条 rule 也是一个上限。模型只能做指令允许它做的事。Waza 反过来:每个 skill 只设清目标和真正重要的约束,然后退后一步。随着模型变强,这种克制会产生复利。

八个 skills,对应真正重要的习惯。每个只做一件事,有清晰 trigger,并且不挡路。它们来自真实项目,在 7 个项目的 300+ sessions 中打磨。每个 gotcha 都能追溯到一次真实失败。

/health skill 源自 这篇文章 描述的六层 Claude Code framework,现在覆盖 Codex、Claude Code、Pi、verifier surfaces 和 AI maintainability。

Support

  • 如果 Waza 帮到了你,可以分享给朋友,或给它一个 star。
  • 有想法或 bug?欢迎开 issue 或 PR,也欢迎贡献你最喜欢的 AI model。
  • 我有两只猫,TangYuan 和 Coke。如果你觉得 Waza 让生活更开心,可以给它们投喂罐头 🥩

License

MIT License。欢迎使用 Waza,也欢迎贡献。

About

🥷 Engineering habits you already know, turned into skills Claude can run.

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Watchers

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Packages

 
 
 

Contributors

Languages

  • Python 59.6%
  • Shell 39.1%
  • Makefile 1.3%