Readme.skill:生成你的 AI 编码开发者画像

Readme.skill 是一个能读取本地 AI 编码工具使用数据、自动生成开发者画像的 Skill。装好之后说一句 “生成我的 AI 档案”,AI 会自动跑完 9 个步骤,输出一份长报告加一张竖屏海报,全程大约 30 秒。

它读什么数据

支持读取 Claude Code、Codex CLI、Kiro、Trae、Gemini Antigravity、Cursor 的本地真实使用数据。除了调用 gh 拉取你自己的 GitHub 公开贡献外,整个过程 0 联网、0 上传,也不会往 ~/.claude 写东西。

默认做了脱敏处理:项目名变成 “项目 A/B/C”,私有仓变成 Private Repo X,API key、token、邮箱按 OWASP 正则清洗。

生成什么

一份长报告,覆盖 10 个维度:AI-native 实践、Cache leverage、Session 架构、Token 经济学、Evolution 曲线、项目领域等。支持指定时间段,比如 2026-05、2026-03 到 2026-05、最近 30 天,看某个阶段 AI 编码的效果和变化。

一张竖屏海报,尺寸 1080×1920,包含 6 个核心数字、AI 自评金句、身份徽章和一键安装提示,社媒可以直接发。

谁会用得上

  • 求职的开发者:在 GitHub profile 顶部放一张跟 AI 协作的真实画像,比简历上写 “熟练使用 AI 工具” 更有说服力。
  • AI-Native 实践派:能量化展示 cache leverage、多模型编排、自建 skill 数量,这些东西面试时很难讲清楚。
  • 写复盘头疼的人:跑一次拿到活跃热力图加 Evolution 曲线,月报周报材料直接齐了。
  • 社媒创作者:海报自带金句、徽章和安装提示,转发链路自然形成。
  • 团队 Tech Lead:让团队每人跑一份,了解大家的 AI 协作深度,找 best practice 而不是 best worker。

 

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