【免费下载链接】skills项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/skills44/skills点击查看免费下载Higgsfield Skills是一个开源的 AI 智能体技能AI Agent Skills仓库它用纯 Markdown 编写的技能文件就能让 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编程助手直接调用higgsfieldCLI完成图片、视频、3D、音频生成覆盖 30 个顶级模型Nano Banana 2、Veo 3.1、Seedance 2.5、GPT Image 2.5 等。这篇文章带你拆解它的目录架构、技能如何驱动命令行以及贡献者如何参与开发。一、30 秒看懂什么是 Higgsfield Skills一句话它把AI 会做什么写成了文档把AI 怎么做交给 CLI。 技能本体是Markdown 文件SKILL.md没有复杂构建步骤️ 真正干活的是higgsfield命令行工具负责鉴权、重试、轮询、自动上传 仓库内置8 个技能每个技能一个独立文件夹可单独安装、可自由组合。技能一句话能力higgsfield-generate图片/视频/3D/音频生成30 模型 Marketing Studio 病毒力评分higgsfield-soul-id训练一个数字分身Soul 角色返回可复用的reference_idhiggsfield-product-photoshoot10 种模式的品牌级产品图棚拍、生活方式、Pinterest 图等higgsfield-brandkit完整视觉识别系统色板、SVG 标志、品牌书PPTX/PDFhiggsfield-marketplace-cards电商主图、副图与 A 风格模块higgsfield-websites构建、编辑、部署全栈网站与浏览器游戏React 19 Cloudflarehiggsfield-video-explainer从文档/主题生成带旁白的讲解视频higgsfield-youtube-thumbnail高点击率 YouTube 缩略图与竖版视频封面完整清单见 README.md。二、目录架构总览一个技能 一个文件夹仓库根目录结构清晰每个higgsfield-*文件夹都是一个**自包含self-contained**的技能包skills/ ├── README.md # 项目总览与技能速查表 ├── INSTALL.md # 人类视角的安装指南5 种方式 ├── CONTRIBUTING.md # PR 流程与检查清单 ├── COOKBOOK.md # 端到端实战配方5 个完整案例 ├── CLAUDE.md # 给 AI 协作者的开发约定 ├── VERSION # 全仓库唯一版本源当前 0.13.0 ├── setup # 一键安装脚本幂等可重复执行 ├── scripts/ │ └── update-check.sh # 可选的版本更新检查 ├── higgsfield-generate/ │ ├── SKILL.md # 技能主文件每轮对话都会加载 │ └── references/ # 按需加载的参考资料模型目录、工作流等 ├── higgsfield-brandkit/ │ ├── SKILL.md │ ├── references/ # 20 篇品牌设计参考 │ └── scripts/ # 本地 Python 工具构建品牌书等 ├── higgsfield-soul-id/ │ └── ... └── evals/ # 开发者专用测试场景不随技能分发两个关键设计技能之间互不依赖不允许../跨目录引用每个技能都能用gh skill install higgsfield-ai/skills 技能名单独安装共享文档各存一份比如higgsfield-generate和higgsfield-soul-id都有troubleshooting.md各自独立维护允许漂移但要求内部一致。 来源CLAUDE.md 中的Repository structure与Self-contained skills章节。三、SKILL.md 文件解剖Markdown 如何编程一个技能这是整个项目最有意思的部分——技能就是给 AI 看的操作手册。每个SKILL.md由两部分组成1️⃣ YAML Frontmatter技能的身份证以 higgsfield-soul-id/SKILL.md 为例文件头部的---之间是元数据--- version: 0.13.0 name: higgsfield-soul-id description: | Train a Soul Character — a personalized model on a persons face… Use when: create my Soul, train my face, ... Chain: train Soul (one-time, returns reference_id) → use in higgsfield-generate via --soul-id id NOT for: one-shot face swaps (use higgsfield-generate with --image) argument-hint: [name] [photo paths...] allowed-tools: Bash ---注意description里的三个固定字段它们是智能体路由的核心字段作用Use when:触发词——用户说出这些话时才激活该技能Chain with:与其他技能的链式关系通过返回值传递而非隐式状态NOT for:明确边界——什么请求应该交给别的技能2️⃣ 正文AI 的决策树正文只保留决策必需的内容UX 规则、模型选择决策树、工作流步骤、错误处理。以 higgsfield-generate/SKILL.md 为例Workflow — generic generation章节就是一条完整决策链选模型 → 传媒体参数 → 快速校验 →--wait一次提交 → 交付结果 URL。⭐ 300 行规则与懒加载references项目有一条著名约定每个SKILL.md尽量控制在 300 行以内。判断标准很实用如果把某段内容删掉AI 还能正常决定下一步做什么吗能 → 移到references/需要时再加载不能 → 留在SKILL.md。以 higgsfield-generate 为例SKILL.md末尾只放一行行指针真正的重活全在references/里按需加载- references/model-catalog.md # 完整模型目录30 模型逐个说明 - references/workflows.md # draw_to_video / reframe 工作流 - references/prompt-engineering.md - references/marketing-modes.md # 9 种广告模式详解 - references/troubleshooting.md这个设计的本质SKILL.md每轮对话都注入上下文每一行都消耗 token 和延迟references/只在决策路径确定后才加载。四、Markdown 技能如何驱动 higgsfield CLI技能不直接调用 API而是统一封装higgsfieldCLI。这带来几个好处CLI 统一处理鉴权higgsfield auth login设备流凭据存~/.config/higgsfield/credentials.json、重试、轮询、schema 校验与媒体自动上传。命令模式higgsfield 名词 动词场景命令示例生成图片higgsfield generate create gpt_image_2_5 --prompt neon city at dusk --aspect_ratio 16:9 --wait图生视频higgsfield generate create seedance_2_5 --mode omni_reference --start-image ./first.png --wait生成 3D 模型higgsfield generate create multi_image_to_3d --image ./front.png --should_texture true --wait生成音频higgsfield generate create seed_audio --prompt cinematic rain ambience --wait广告视频Marketing Studiohiggsfield generate create marketing_studio_video --avatars avatars.json --product_ids products.json --mode ugc --wait视频病毒力评分higgsfield generate create brain_activity --video ./ad.mp4 --wait两个值得记住的参数约定--wait阻塞直到任务结束并直接打印结果 URL替代旧的create → wait两步式 媒体参数--image、--start-image、--video既可传本地路径自动上传也可传UUID上传 ID 或历史任务 ID。30 模型按意图选不是按名字选references/model-catalog.md 把模型分成五大类图片、视频、3D、音频、文本/分析。项目为每类定义了默认选手任务类型默认模型说明图片/设计/UIGPT Image 2.5高保真通用生成、图内文字视频Seedance 2.54–30 秒、最高 1080p、图生视频卡通/插画角色Nano Banana 2nano_banana_flash音频Seed Audio 1.0音效、环境声、音乐类音频视频分析Virality Predictorbrain_activity输出注意力/钩子/留存评分报告完整模型清单、各模型甜点位都可以直接查这份目录——它是意图 → 命令的映射表而非数据库实时清单以higgsfield model list为准详见 CLAUDE.md 的API conventions。技能链通过返回值协作技能之间像流水线一样串联但只通过返回值通信higgsfield-soul-id ──返回 reference_id──▶ higgsfield-generate--soul-id └─▶ Marketing Studio 自定义 avatar higgsfield-brandkit 把 Recraft / Seedream / GPT Image 本地脚本编排成 一套审批感知的视觉识别系统 higgsfield-websites 与 generate 联动把自定义 hero 图、视频循环 嵌入网站典型场景训练一次 Soul15–45 分钟之后所有需要你的脸的视频都是一条 prompt 的事。五个完整配方见 COOKBOOK.md——从创始人头像 → 5 张生活方式图 → 2 段动画到粘贴 Shopify 链接 → 4 种风格 UGC 广告。五、安装4 种方式把技能装进你的 AI 助手所有安装方式都会顺带处理higgsfieldCLI 的安装与鉴权。任选其一详见 INSTALL.md# 方式 1推荐跨助手npx skills npx skills add higgsfield-ai/skills # 方式 2GitHub CLI v2.90 gh skill install higgsfield-ai/skills # 方式 3Claude Code 插件市场 /plugin marketplace add higgsfield-ai/skills /plugin install higgsfieldhiggsfield # 方式 4通用脚本clone 后本地软链接 git clone --depth 1 https://gitcode.com/gh_mirrors/skills44/skills cd skills ./setupsetup脚本会自动探测宿主Claude Code / Cursor / Codex、安装 CLI、检查鉴权并把每个技能软链到对应目录幂等可重复执行支持--host agent手动指定。装好后的验证很简单——在助手里问一句Generate a minimal test image with Higgsfield.助手应调用higgsfield-generate执行higgsfield generate create z_image --prompt test --wait并回传结果 URL。六、工程化细节版本同步与 CI 校验这个仓库虽是Markdown 项目工程纪律却相当严格值得学习单一版本源 全链路同步仓库根目录的 VERSION 是唯一事实源当前0.13.0必须与以下位置完全一致CI 检测到任何漂移都会直接失败每个higgsfield-*/SKILL.md的version:字段.claude-plugin/marketplace.json、.claude-plugin/plugin.json、.codex-plugin/plugin.json、.cursor-plugin/plugin.json的version。CI 自动校验frontmatter、引用完整性、孤儿文件.github/workflows/validate-skills.yml 在每次 PR 上运行以下检查✅ Frontmatter 可被 YAML 解析且name与目录名完全一致✅ 所有references/X.md引用的文件真实存在技能包内✅ 无../父目录引用保证可单独安装;✅ 无孤儿参考文件——references/里每个文件必须被SKILL.md至少提及一次✅ 版本全链路同步。开发者自测evals 场景库evals/ 是开发者专用的测试基础设施不随技能分发给用户evals/scenarios.md 收录 10 个用户请求 期望行为 评分标准。由于技能行为完全由 Markdown 定义纯文本会漂移这套场景库就是每次重构后的回归防线——连续 3 轮以上结果稳定后才会把经验沉淀进 CLAUDE.md 的Key Decisions (Do Not Revisit Without Data)。七、开发贡献指南如何给项目加一个新技能如果你想参与开发CONTRIBUTING.md 就是完整手册。核心流程如下1️⃣ Git 工作流分支 Conventional Commits所有改动必须走 PR禁止直接推main。分支命名带前缀提交信息遵循 Conventional Commits前缀用途示例feat/新能力新模式、新模型映射、新参数feat/generate: add Nano Banana 3 to model catalogfix/修 bug错误默认值、坏引用、版本失步fix(soul): handle 401 on first auth gracefullyrefactor/内部整理无用户可见变化refactor(product-photoshoot): extract interview flows into references/docs/仅文档更新docs: clarify Marketing Studio avatar workflow2️⃣ 新增技能的四步走按项目约定一个新技能 一个新顶层文件夹higgsfield-name/SKILL.md建目录写SKILL.mdfrontmatter 必须包含version、与目录同名的name、带Use when/Chain with/NOT for的description模板见 CONTRIBUTING.md注册插件清单把新技能加进.claude-plugin/marketplace.json的skills数组更新 README.md在 Skills 表格和 Quick Reference 中各加一行开feat/PR并跑完检查清单。3️⃣ PR 合并前9 条自检清单最容易被忽略的几条CLI 命令必须真实SKILL.md和references/里每个higgsfield …示例都应是当前存在的命令合并前先本地跑一遍引用必须可达每个references/X.md都在本技能包内且被SKILL.md提及行为变更必须同步文档改了默认模型或路由逻辑SKILL.md必须同步——只读SKILL.md的 AI 也应能正确执行该技能UX 规则只能更严不能放松聊天不贴原始 ID轮询静默跟随用户语言回复等规则放松需在 PR 说明理由。4️⃣ 维护模型与工作流知识当 Higgsfield 平台新增模型时按 CLAUDE.md 的Model and workflow knowledge更新模型用途/提供方 → 更新 higgsfield-generate/references/model-catalog.md特殊的媒体角色/转换 → 更新 higgsfield-generate/references/media-inputs.md仅当路由/默认值变化 → 才动SKILL.md。 贡献即采用 MIT 协议授权见 CONTRIBUTING.md。八、值得借鉴的三个设计思想文档即代码技能行为完全由 Markdown 定义AI 读文档即可工作——没有 SDK、没有构建步骤安装就是复制文件夹上下文经济学300 行规则 references 懒加载把每轮注入和按需读取分开是 token 成本与决策完整性的平衡术边界显式化NOT for字段让 AI 主动拒绝不属于自己技能的请求并路由到正确技能避免了技能间的模糊地带。无论你是想给 AI 助手接上 30 生成模型还是想参考这套Markdown 驱动 CLI的技能架构这个仓库都值得一读。从 README.md 开始挑一个 COOKBOOK.md 里的配方动手试试就是最好的上手方式 赞分享【免费下载链接】skills项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/skills44/skills点击查看免费下载相关推荐Higgsfield质量保障揭秘Smoketest CI如何保证每个提交都能稳定部署Higgsfield质量保障揭秘Smoketest CI如何保证每个提交都能稳定部署 Higgsfield 是一个开源的、容错且高度可扩展的 GPU 编排与机人工智能大模型深度学习分布式训练预训练强化学习GitHub_Trending/skills3/skills社区贡献指南如何参与开源AI技能开发GitHub_Trending/skills3/skills社区贡献指南如何参与开源AI技能开发 想要为开源AI项目贡献力量却不知从何开始GitHub_Tr人工智能AI 技能AI 评测终极指南如何为AI技能生态做出开源贡献 终极指南如何为AI技能生态做出开源贡献 在AI技术飞速发展的今天 开源贡献 已经成为推动技术创新的重要力量。GitHub_Trending/skill人工智能AI 技能AI 评测创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考