Anthropic 黑客松冠军免费分享 Claude Code 万用配置：13 个 Agents、40＋技能、31 指令全公开

开发者 Affaan Mustafa 在 Anthropic 举办的黑客松夺冠后，将 10 个月实际构建产品时积累的所有 Claude Code 设置整理成开源套件释出，包含 13 个智能体、40 余个技能模块、31 个指令、AgentShield 安全稽核器等，本文分享给您。
（前情提要：Clawdbot 封神，一个让 Mac mini 卖断货的 7×24 小时 AI 管家）
（背景补充：小心！Clawdbot 配置不当恐藏重大安全漏洞：有用户加密钱包遭洗劫一空）

本文目录

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• 五个模块层次，涵盖从安全审查到自动学习的完整工作流程
• AgentShield 安全稽核器的存在
• AI 辅助开发的配置成本比想象中高
• 这份套件是起点，不是终点

Anthropic 最新一届黑客松刚刚结束，每届竞赛之后，社区讨论的焦点通常落在获奖作品的技术亮点，或是 Anthropic 这次出了什么新题目？但本文想分享一个更有长尾价值的东西：夺冠者 Affaan Mustafa，他把自己花了 10 个月实际构建产品时积累的所有 Claude Code 设置，整理成一个可以直接安装的开源套件「everything-claude-code」，无私地公开在 GitHub 上。

截至本文写作时，该仓库已累计逾 4.9 万颗星、6,200 个分叉。这数字反映的不只是社区对工具的兴趣，更是 AI 辅助开发领域长期存在的一个实际痛点：在真实工作情境下把 Claude Code 设置好，并没人人们想象中那么简单，下文带你快速了解一下该配置的特色。

五个模块层次，涵盖从安全审查到自动学习的完整工作流程

整个套件按照五个核心层次组织，逻辑上彼此分工清晰：

代理人（Agents）：13 个专门化子智能体，各司其职。涵盖规划师、架构师、TDD 指导员、代码审查员、安全审查员、构建错误解决器、端对端测试执行器、重构清理员、文件更新员，以及针对 Go、Python、数据库的语言专项审查员。

每个智能体被设计成委派任务的节点，而不是让主要智能体一次承担所有工作，这个设计理念与大型语言模型在“宽广但不深入”问题上的性能边界有直接关系。

技能模块（Skills）：超过 40 个工作流程定义，按语言和使用情境分类。TypeScript、Python、Go、Java、C++、Django、Spring Boot 各有对应的模式指引，测试、安全性、部署、API 设计、数据库迁移、Docker 都有明确的操作规范。

值得一提的是其中有几个进阶技能模块，包括「成本感知 LLM 管线」和「内容哈希快取模式」，显示这套配置已超越纯开发辅助的范畴，延伸到 AI 产品工程本身。

指令（Commands）：31 个斜线指令，让常用工作流程可以单步触发。/plan、/tdd、/code-review、/build-fix、/e2e 是基础款，较新版本还加入了 /multi-plan、/multi-execute 等多智能体协调指令，以及 /instinct-status、/evolve 等学习相关指令。

钩子（Hooks）：基于触发器的自动化机制，处理跨对话的记忆体持久化、上下文压缩策略、以及模式萃取：这些是让 AI 在长期使用中保持上下文连贯性的底层工作，通常也是配置新手最容易忽略的部分。

规则（Rules）：永远遵守的编码准则，分为通用规则、TypeScript 规则、Python 规则、Go 规则四个层次，涵盖程式码风格、Git 工作流程、测试标准、安全性要求。套件支持 Windows、macOS、Linux，并自动侦测 npm、pnpm、yarn、bun 等套件管理器。

AgentShield 安全稽核器的存在

在众多模块中，有三项设计值得深入审视，因为它们代表的不只是功能选项，而是对 AI 辅助开发方向的明确判断。

AgentShield（安全稽核器） 针对 Claude Code 配置本身进行静态分析，包含 102 条漏洞扫描规则、912 个测试案例、测试覆盖率 98%。这个设计的背后有一个现实考量：当 AI 智能体被赋予执行程式码、存取档案系统、调用外部 API 的能力时，配置文件本身就成为一个攻击面。

AgentShield 的存在说明这个问题已经严重到需要专门工具来对待，这对任何在生产环境中使用 AI 编码助理的团队都是一个值得正视的提醒。

Continuous Learning v2（持续学习机制） 用「直觉」的概念来描述 AI 从过去互动中萃取的行为模式，并附带信心评分机制。换言之，它让 Claude 可以随着使用时间累积对特定程式码库的「记忆」，而不是每次对话都重新建立上下文。这个机制把本来由人工管理的知识积累，转变成系统的自动化输出。

Skill Creator（技能自动生成器） 分析 Git 提交历史，自动为特定程式码库生成量身定制的技能模块。这项设计缩短了从「知道 Claude Code 能做什么」到「让 Claude Code 针对我的程式码库做对事」的距离，让垂直领域的开发者可以从自己的开发历史中提炼最适合的配置，而不必从头设计工作流程。

AI 辅助开发的配置成本比想象中高

Mustafa 选择公开这份配置集，本质上是在做一件社区基础设施的工作：把原本需要每个人反复支付的试错成本，转化为一次性的公共财。

这个逻辑在开源社区并不陌生，从 ESLint 规则集到 Docker Compose 模板，类似的整理工作一直是开发生态的重要组成部分。

差别在于，AI 辅助开发的配置复杂度比传统工具高出一个数量级。Claude Code 的行为不只是「功能开关」的问题，而是涉及智能体架构、提示工程、工作流程设计、跨对话记忆管理等多个维度的交叉决策。

这份套件是起点，不是终点

不过要额外说明的是，这类配置反映的是某位特定开发者在特定工作情境下的最佳化结果，未必能直接套用所有场景。

但这并不削弱它的价值，只是提醒您可以把它当作起点而非终点。对 Claude Code 初学者来说，一套有根据的预设配置远比白纸好用；对有经验的用户而言，它提供了一个可以对比和修改的参照系。

Mustafa 把 10 个月的决策历史整理成一份可安装的套件，其价值不在于它是完美答案，而在于它把一个原本隐性的知识体系，以明确、可引用、可修改的形式公开出来。