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agent-skills-with-anthropic

本项目围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的agent-skills-with-anthropic系列课程，为学习者打造中文翻译与知识整理教程。项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码解读等内容，欢迎大家Star!

TutorialsTool-specific tutorialsPython
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创建于 2026-02-01 · 更新于 2026-10-15 · 今日第 18847 名
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Fyuan0206zhahaonanZhiyuan-Academy

datawhalechina/agent-skills-with-anthropic 排名第 18,847，有 1,539 个星标。

同类别比较

datawhalechina/agent-skills-with-anthropic 排名第 18,847，此处有 8 个同类条目；h2oai/h2o-tutorials 排名第 18,855。

同类别比较
名称排名指标
phodal/aigc18,825
语言:
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星标数:
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《构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计》一本关于 LLM 在真实世界应用的开源电子书，介绍了大语言模型的基础知识和应用，以及如何构建自己的模型。其中包括Prompt的编写、开发和管理，探索最好的大语言模型能带来什么，以及LLM应用开发的模式和架构设计。
Sentdex/NNfSiX18,831
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adam-maj/deep-learning18,837
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SuperEasy 100% Local RAG with Ollama + Email RAG
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语言:
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C++ extensions in PyTorch
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
语言Python
类别Tutorials
子类别Tool-specific tutorials
关键词Agent-ready APIs, MCP, Prompt engineering, System prompts
星标数1,539
分叉数200
贡献者6
创建日期2026-02-01
更新日期2026-10-15
1 天星标数-1
7 天星标数2
排名18,847
上次排名18,673
排名变化-174
7 天星标排名8,022
上次 7 天星标排名6,931
7 天星标排名变化-1,091
总星标排名7,930
上次总星标排名7,914
总星标排名变化-16
国家China
README 摘录

agent-skills-with-anthropic 项目简介 本项目是基于吴恩达老师在 DeepLearning. AI 平台推出的 agent-skills-with-anthropic 系列课程的中文学习资料整理项目。 我们致力于为中文学习者提供高质量的课程内容翻译、系统的知识点梳理以及详

细的示例代码解读，帮助大家更轻松地掌握 Agent Skills。 AI - agent-skills-with-anthropic **官网解读教程：** sc-agent-skills-files 项目友链 **agentic-ai**： 从智能体的工作流、反思模式、工具调用和自主 Agent 构建等内容进行翻译、梳理与代码解读，帮助学

习者系统掌握 Agentic AI 的核心方法与实践应用。 （agentic-ai） **ai-prompting-for-everyone**：这门课程偏入门，重点不是讲复杂的模型原理，而是讲普通用户如何更好地向 AI 提问，如何把任务说清楚，如何让 AI 给出更符合需求的回

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常见问题

记录了多少星标和分叉？

datawhalechina/agent-skills-with-anthropic 有 1,539 个星标和 200 个分叉。

仓库排名是多少？

datawhalechina/agent-skills-with-anthropic 排名第 18,847。

记录的语言和类别是什么？

datawhalechina/agent-skills-with-anthropic 有 1,539 个星标，语言为 Python，类别为 Tutorials。

哪个仓库排名最接近？

datawhalechina/agent-skills-with-anthropic 与 h2oai/h2o-tutorials 比较，后者排名第 18,855，有 1,498 个星标。

README

agent-skills-with-anthropic

项目简介

本项目是基于吴恩达老师在 DeepLearning.AI 平台推出的 agent-skills-with-anthropic 系列课程的中文学习资料整理项目。我们致力于为中文学习者提供高质量的课程内容翻译、系统的知识点梳理以及详细的示例代码解读，帮助大家更轻松地掌握 Agent Skills。

项目采用开源协作模式，欢迎广大学习者参与贡献，共同完善中文学习生态。如果本项目对您有所帮助，欢迎给我们点个 Star！

视频课程地址： DeepLearning.AI - agent-skills-with-anthropic

官网解读教程： sc-agent-skills-files

项目友链

agentic-ai： 从智能体的工作流、反思模式、工具调用和自主 Agent 构建等内容进行翻译、梳理与代码解读，帮助学习者系统掌握 Agentic AI 的核心方法与实践应用。 （agentic-ai）

ai-prompting-for-everyone：这门课程偏入门，重点不是讲复杂的模型原理，而是讲普通用户如何更好地向 AI 提问，如何把任务说清楚，如何让 AI 给出更符合需求的回答。 （ai-prompting-for-everyone）

项目受众

  • 对 AI agent 和 Claude 相关技术感兴趣的学习者
  • 希望了解如何使用和创建 AI skills 的开发者
  • 想要学习吴恩达老师课程但英文阅读有障碍的中文用户
  • 对 AI 技术应用感兴趣的学生和研究人员

项目亮点

  • 完整的中文翻译，降低学习门槛
  • 系统的知识点梳理，帮助理解核心概念
  • 详细的示例代码解读，便于实践应用
  • 开源协作模式，欢迎社区贡献
  • 与官方课程同步，保持内容完善

项目规划

课时内容 负责人 内容核查人
1、Introduction 陈辅元 李智江
2、Why Use Skills - Part I 邓一纯 查昊南
3、Why Use Skills - Part II 邓一纯 查昊南
4、Skills vs Tools, MCP, and Subagents 陈辅元 李智江
5、Exploring Pre-Built Skills 邓一纯 查昊南
6、Creating Custom Skills 陈辅元 李智江
7、Skills with the Claude API 李智江 陈辅元
8、Skills with Claude Code 李智江 陈辅元
9、Skills with the Claude Agent SDK 查昊南 邓一纯
10、Conclusion 陈辅元 李智江

致谢

  • 特别感谢 @Datawhale 对本项目的支持
  • 如果有任何想法可以联系我们，也欢迎大家多多提出 issue
  • 特别感谢以下为教程做出贡献的同学！

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