我让Claude Sonnet 4.6和GPT5.4连夜把CC这50万行代码拆解成了6个Skills！不强依赖CC代码环境，OpenClaw也能用，已经开源到GitHub上了👇

绝不放手

我让Claude Sonnet 4.6和GPT5.4连夜把CC这50万行代码拆解成了6个Skills！不强依赖CC代码环境，OpenClaw也能用，已经开源到GitHub上了👇

🔗 github.com/LearnPrompt/cc-harness-skills

cc-harness这名字是致敬了这次传奇Anthropic成OpenAI了，harness就是指这套框架，包括但不限于system prompt，偏好记忆系统（我看到auto dream我就先做个skill出来了），四层权限系统，9段式的结构化上下文压缩，以及一个超级难得的多Agent协作框架的。

我要是奥特曼半夜都能笑醒，CodeX马上发新版，OpenClaw连夜再发五个版本。

PS，现在在github上公开这源码的人已经吓到用Python重写整个项目了，名字也从claude-code改成claw-code了，只能说意料之中。

所以，我就好奇能不能抽离出来做成Claude Code，CodeX App，OpenClaw，OpenCode都能用的Skills版本！

第一批跑通的有六个Skills，

1. CC Dream Memory
用法：当对话和记忆文件越堆越乱时，用它把最近会话，日志和旧记忆合并整理成一份短小稳定的长期记忆。

2. CC Memory Extractor
用法：当一轮协作结束后，用它从最近对话里提取用户偏好，反馈，项目约束和参考资料。用人话说就是 这个人喜欢怎么和AI合作 沉淀下来，下次不用再重新磨合。

3. CC Context Compressor
用法：当会话太长，准备切上下文或交给别的 Agent 时，用它把当前进展压成 9 段式结构化摘要。这个Skill我目前打算多迭代几版本，能最大限度保住用户原话，关键文件，错误和下一步。

4. CC Verification Gate
用法：当任务看起来已经做完时，用它再拉一次只读验证视角，专门检查是不是真的完成了。这样就可以减少AI假装完成，没跑验证却说通过，漏边界条件这类常见问题。

5. CC Swarm Coordinator
用法：当任务太大，太杂，跨很多文件时，用它把工作拆成 research / synthesis / implementation / verification 四段来分工。

6. CC Kairos Lite
用法：当你想让 Agent 定时巡检，后台跟进或完成后给你发简报时，用它定义一个轻量主动任务，一个范围小，节奏慢的定时任务。

目前还是Beta版，
大家给个Star，给个吐槽，给个fork都行，
我还想把宠物和他们内容使用的CC做成Skill！
等我多迭代几版出一篇长的or视频来讲讲
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