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Claude Code Skills 集成

本指南介绍如何将 clinvk 与 Claude Code Skills 集成，扩展 Claude 的多后端 AI 支持能力。

为什么在 Skills 中使用 clinvk？

Claude Code Skills 扩展了 Claude 的能力，但有时你需要：

  • 其他 AI 后端：Gemini 擅长数据分析，Codex 擅长代码生成
  • 多模型协作：复杂任务受益于多个视角
  • 并行处理：并发运行多个 AI 任务

前置条件

  1. 已安装 clinvk 且在 PATH 中
  2. 至少安装一个后端 CLI（claude、codex 或 gemini）

基本 Skill 示例

单后端调用

创建一个使用 Gemini 进行数据分析的 skill：

<!-- ~/.claude/skills/analyze-data/SKILL.md -->
# 数据分析 Skill

使用 clinvk 调用 Gemini CLI 分析数据。

## 用法
当需要分析结构化数据时运行此 skill。

## Script

!/bin/bash

DATA="$1"

clinvk -b gemini -o json --ephemeral "分析此数据并提供洞察：$DATA"

多模型审查 Skill

使用多个后端进行全面代码审查：

<!-- ~/.claude/skills/multi-review/SKILL.md -->
# 多模型代码审查

使用 Claude（架构）、Codex（性能）和 Gemini（安全）进行全面代码审查。

## Script

!/bin/bash

CODE="$1"

echo "## 多模型代码审查结果" echo ""

echo "### 架构审查 (Claude)" clinvk -b claude --ephemeral "审查此代码的架构和设计模式： $CODE"

echo "" echo "### 性能审查 (Codex)" clinvk -b codex --ephemeral "审查此代码的性能问题和优化点： $CODE"

echo "" echo "### 安全审查 (Gemini)" clinvk -b gemini --ephemeral "审查此代码的安全漏洞： $CODE"

并行审查 Skill

使用并行执行加速多模型审查：

<!-- ~/.claude/skills/parallel-review/SKILL.md -->
# 并行多模型审查

使用所有后端同时进行快速代码审查。

## Script

!/bin/bash

CODE="$1"

创建任务文件

cat > /tmp/review-tasks.json << EOF { "tasks": [ {"backend": "claude", "prompt": "审查架构和设计：$CODE"}, {"backend": "codex", "prompt": "审查性能问题：$CODE"}, {"backend": "gemini", "prompt": "审查安全漏洞：$CODE"} ] } EOF

clinvk parallel -f /tmp/review-tasks.json --json | jq -r ' "## 架构 (Claude)\n" + .results[0].output + "\n\n" + "## 性能 (Codex)\n" + .results[1].output + "\n\n" + "## 安全 (Gemini)\n" + .results[2].output '

链式执行 Skill

通过多个后端串联输出：

<!-- ~/.claude/skills/doc-pipeline/SKILL.md -->
# 文档生成流水线

通过多步流水线生成精炼的文档：
1. Claude 分析代码结构
2. Codex 生成文档
3. Gemini 润色提高可读性

## Script

!/bin/bash

CODE="$1"

创建流水线文件

cat > /tmp/doc-pipeline.json << EOF { "steps": [ { "name": "analyze", "backend": "claude", "prompt": "分析此代码的结构和用途。列出所有函数、类及其关系：\n$CODE" }, { "name": "document", "backend": "codex", "prompt": "基于此分析，生成 Markdown 格式的完整 API 文档：\n{{previous}}" }, { "name": "polish", "backend": "gemini", "prompt": "提高可读性并添加有用的示例：\n{{previous}}" } ] } EOF

clinvk chain -f /tmp/doc-pipeline.json --json | jq -r '.results[-1].output'

高级模式

错误处理

#!/bin/bash
set -e

if ! OUTPUT=$(clinvk -b claude --ephemeral "$1" 2>&1); then
  echo "执行 clinvk 错误：$OUTPUT"
  exit 1
fi

echo "$OUTPUT"

条件后端选择

#!/bin/bash
TASK_TYPE="$1"
PROMPT="$2"

case "$TASK_TYPE" in
  "analyze")
    BACKEND="claude"
    ;;
  "generate")
    BACKEND="codex"
    ;;
  "research")
    BACKEND="gemini"
    ;;
  *)
    BACKEND="claude"
    ;;
esac

clinvk -b "$BACKEND" --ephemeral "$PROMPT"

对比后端

#!/bin/bash
# 获取所有后端的响应并对比
clinvk compare --all-backends "$1"

最佳实践

1. 使用临时模式

对于无状态 skill 执行，始终使用 --ephemeral：

clinvk -b claude --ephemeral "你的提示"

2. 选择合适的后端

任务类型 推荐后端 原因
代码审查 Claude 深度理解、上下文
代码生成 Codex 针对代码优化
数据分析 Gemini 强大的分析能力
文档编写 任意 都表现良好
安全审计 Claude + Gemini 不同视角

3. 使用 JSON 输出便于解析

需要处理输出时：

clinvk -b claude -o json --ephemeral "..." | jq -r '.content'

Skill 目录结构

~/.claude/skills/
├── analyze-data/
│   └── SKILL.md
├── multi-review/
│   └── SKILL.md
├── doc-pipeline/
│   └── SKILL.md
└── shared/
    └── clinvk-helpers.sh  # 共享函数

故障排除

后端不可用

# 检查可用后端
clinvk config show | grep available

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