Nanosaur2-670M
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。

ClickHouse 官方为编程智能体做的技能包。它们按成文规则检查表设计和查询,给出架构建议,排查 Node.js 客户端的错误,在 Python 里运行 chdb,并用 clickhousectl 搭建 ClickHouse 和 Postgres。
ClickHouse Agent Skills(ClickHouse 官方智能体技能包) 是一款 GitHub 上的开源项目,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 2 版,最近更新于 。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取,以 zip 压缩包下载。
npx skills add clickhouse/agent-skills
用在哪里里还有 2 个
ClickHouse Agent Skills 是 ClickHouse 自己为编程智能体做的一套技能。README 说,它们帮助智能体在使用 ClickHouse 和 chdb 时遵循最佳实践,chdb 是在 Python 进程内运行的 ClickHouse。skills 文件夹里有 11 个技能。README 介绍了其中 8 个。它们是表和查询的规则、一个架构顾问、一个 Node.js 排障技能、两个 chdb 技能,以及三个用 clickhousectl 命令行搭建 ClickHouse、Postgres 和 OpenTelemetry 采集器的技能。
在 ClickHouse 上做开发的人,以及在 Python 里用 chdb 的分析师。当你设计表、调优慢查询、导入数据或搭建本地或云端服务,而由智能体来敲代码时,它最有用。如果你不用 ClickHouse 或 chdb,就不必装它。
| 谁 | 常用的技能 | 例子 |
|---|---|---|
| 后端开发者 | clickhouse-best-practices | 开发者贴进一段 CREATE TABLE,智能体列出它检查过的规则,并指出这张表违反了哪几条。 |
| 数据工程师 | clickhouse-architecture-advisor | 工程师描述一条日志管道,先拿到一份工作负载概要,再拿到逐条标为 official、derived 或 field 的建议。 |
| 分析师 | chdb-sql、chdb-datastore | 分析师在 Python 里按国家对一个 Parquet 文件分组,用 SQL 或 pandas 风格的代码,不需要服务器。 |
| Node.js 开发者 | clickhouse-js-node-troubleshooting | 一位开发者的插入操作因 socket hang up 失败,技能带他逐一排查可能的原因。 |
| 准备上云的团队 | infra-clickhouse、infra-postgres | 团队先在本地服务器上开发,准备好上生产时再按云端步骤走。 |
README 说,同样的技能在它的安装程序支持的每个智能体里都能用。安装程序靠各智能体的配置文件夹找到它们。
你运行一行安装命令,安装程序会问你把技能装给哪个智能体。点“获取”会把一个 zip 压缩包存进你的下载文件夹,里面是 Mindket 写的安装说明,每种安装方式一页。
| 需要 | 说明 |
|---|---|
| 一个智能体 | README 列表里的一个,在运行安装程序之前装好 |
| Node.js | 用于 npx 那一行。README 没有给出版本要求 |
| Python 3.9 或更高版本 | 只有两个 chdb 技能需要,它们写明要 macOS 或 Linux,并用 pip install chdb 安装 |
| clickhousectl | 用于第二种安装方式、infra 技能和 ClickStack 技能。这些技能让智能体先检查它,缺了就用一个直接交给 sh 执行的脚本来安装 |
| ClickHouse Cloud 账号 | 只有上云时才需要。本地开发不需要 |
npx skills add clickhouse/agent-skills
README 说,这个命令行工具会自动检测已安装的智能体,并提示你选择装到哪里。如果找不到你的智能体,先装好它,或者手动建好它的配置文件夹。README 自己的例子是给 Cursor 用的 mkdir -p ~/.cursor。第二种方式用的是 ClickHouse 的命令行工具。先装好这个工具:infra 技能用 curl -fsSL https://clickhouse.com/cli | sh 来装。然后用下面这一行安装技能:
clickhousectl skills
照平常那样工作就行。任务出现时对应的技能会自动加载,不用输入任何命令。你的智能体会读取规则,或运行技能指定的工具。
| 技能 | 什么时候加载 | 智能体做什么 |
|---|---|---|
| clickhouse-best-practices | 你要检查表结构、查询或配置时 | 读取适用的规则文件,每条都以“Per rule-name”的形式引用,最后给出 Rules Checked、Findings 和 Recommendations 三部分。 |
| clickhouse-architecture-advisor | 你要在数据接入、关联、更新插入、分区或预聚合设计之间做选择时 | 先判断工作负载类型,读取对应的决策规则,并把每条建议标为 official、derived 或 field。 |
| clickhouse-js-node-troubleshooting | 你在 @clickhouse/client 上遇到 socket hang up、类型不匹配、TLS 或代理问题时 | 把症状对应到一份参考文件,先讲最可能的原因。它不用于浏览器客户端。 |
| clickhouse-js-node-coding | 你用 @clickhouse/client 写 Node.js 代码时 | 按技能里的写法来写,当你问到如何绑定参数时,会点明用模板字符串拼 SQL 有注入风险。 |
| clickhouse-js-node-rowbinary | 你要在 Node.js 里读或写 RowBinary 数据流时 | 先判断 RowBinary 是不是合适的格式,再按任务需要写出读取端或写入端的代码。 |
| chdb-sql | 你要在 Python 里对文件、URL、S3 或远程数据库运行 SQL 时 | 用 chdb.query()、Session 或 DB-API,配合 ClickHouse 的表函数。 |
| chdb-datastore | 你手上有 DataFrame、Parquet 或 CSV,要筛选、分组或关联时 | 把 pandas 的导入换成 chdb.datastore,同样的 pandas 代码就在 ClickHouse 的引擎上运行。 |
| infra-clickhouse | 你要在本地或 ClickHouse Cloud 上搭建 ClickHouse 时 | 运行 clickhousectl。你没说本地还是云端时,它先从本地开始,在云端创建任何东西之前都会先问你。 |
| infra-postgres | 你要在本地 Docker 里或 ClickHouse Cloud 上用托管 Postgres 时 | 两种情况都用 clickhousectl,也讲了如何用 pg_dump 和 pg_restore 把现有的 Postgres 迁进来。 |
| clickstack-otel-collector | 你要把 OpenTelemetry 采集器接到 Managed ClickStack 时 | 按顺序走完搭建步骤,最后检查数据已经出现在 ClickStack 里。 |
| clickhouse-managed-postgres-rca | 你反映托管 Postgres 变慢时 | 读取指标和慢查询数据,写出建议,不动手修复。 |
你正要为页面浏览数据建一张表,想先让它检查一遍。
Review this table for ClickHouse best practices: CREATE TABLE events (user_id String, ts DateTime, payload String) ENGINE = MergeTree ORDER BY ts
智能体读取表结构相关的规则,然后列出它检查过的规则、发现的问题及每个问题的改法,以及一份排好优先级的修改清单。
每条发现都写明对应的规则,比如 schema-types-native-types,你可以自己打开那个规则文件看原因。
新手:ClickHouse 是一种列式数据库,best-practices 技能提醒你,通用数据库的习惯在这里可能会误导你。它列出的第一条规则说,表一旦建好,ORDER BY 就改不了。先从 best-practices 技能和 infra-clickhouse 的本地搭建开始,本地搭建不需要云端账号。
专家:best-practices 的规则文件按主题带有前缀:schema-pk、schema-types、schema-partition、schema-json、query-join、query-index、query-mv、insert 和 agent。README 把主键、数据类型、关联、批量插入和避免变更操作列为最关键的几类。技能文件为每个查询 ClickHouse 的智能体会话定了一套流程:连接,查清表结构,制定计划,带着 LIMIT 和超时运行,出错时缩小过滤范围重试。连接方面,它的 agent-connect-mcp 规则给出 ClickHouse Cloud 托管的 MCP 服务器,并说它使用 OAuth,而且是只读的:
claude mcp add --transport http clickhouse-cloud https://mcp.clickhouse.cloud/mcp
架构顾问会给每条建议加一个标签。official 表示 ClickHouse 文档里写明了。derived 表示它可以从文档写明的行为推导出来。field 表示来自经验,技能要求把它标明为经验做法。
这些技能是你的智能体照着做的文字,其中有几个会让它运行命令。
# ClickHouse Agent Skills:安装说明 这个工具包里是 Mindket 写的安装说明,不包含技能本身、它们的规则文件或脚本。这些要从 ClickHouse 的仓库安装:https://github.com/ClickHouse/agent-skills 许可证:Apache 2.0。全文见 https://github.com/ClickHouse/agent-skills/blob/main/LICENSE。仓库的 NOTICE 文件(https://github.com/ClickHouse/agent-skills/blob/main/NOTICE)说,packages/clickhouse-best-practices-build/src/ 下的部分构建文件改编自 Vercel 的 Agent Skills 项目,采用 MIT 许可证。技能本身是 ClickHouse 仓库里的文字,两个 chdb 技能写明作者是 chdb-io。 ClickHouse Agent Skills 是 ClickHouse 自己的项目。README 称它为“the official Agent Skills for ClickHouse”(ClickHouse 官方智能体技能)。Mindket 只负责上架,并不是作者。 这些说明的来源:README(https://github.com/ClickHouse/agent-skills/blob/main/README.md),https://github.com/ClickHouse/agent-skills/tree/main/skills 下每个技能的 SKILL.md,infra-clickhouse 技能的 ref/local.md 和 ref/cloud.md,best-practices 技能的规则 agent-connect-mcp.md,以及 https://github.com/ClickHouse/agent-skills/tree/main/.claude-plugin 里的插件文件。Claude Code 从哪里加载技能,出自它的技能页面(https://code.claude.com/docs/en/skills)。所有命令都由 Mindket 照抄,一条也没有运行过。 ## 它是什么 一套给编程智能体用的技能,面向 ClickHouse 和 chdb(在 Python 进程内运行的 ClickHouse)。README 说,智能体加载这些技能后,就掌握了 ClickHouse 的最佳实践和 chdb 的 API,能在你设计表、写查询、分析数据或排查性能问题时用上。 skills 文件夹里有 11 个技能。README 介绍了其中 8 个: | 技能文件夹 | 用途 | |---|---| | clickhouse-best-practices | 按成文规则检查表结构、查询和配置,以及智能体如何连接 ClickHouse 并安全地探查它 | | clickhouse-architecture-advisor | 结合工作负载的设计选择:数据接入、关联、迟到数据、时间序列分区、预聚合 | | clickhouse-js-node-troubleshooting | Node.js 客户端 @clickhouse/client 的错误和异常行为 | | chdb-datastore | 由 chdb 支撑、与 pandas 兼容的 API | | chdb-sql | 在 Python 进程内运行的 ClickHouse SQL | | infra-clickhouse | 用 clickhousectl 在本地或 ClickHouse Cloud 上运行 ClickHouse | | infra-postgres | 用 clickhousectl 在本地运行 Postgres,或在 ClickHouse Cloud 上运行托管 Postgres | | clickstack-otel-collector | 把 OpenTelemetry 采集器接到 Managed ClickStack 服务 | 另外三个不在 README 的列表里:clickhouse-js-node-coding(用 Node.js 客户端写代码)、clickhouse-js-node-rowbinary(在 Node.js 里读写 RowBinary)和 clickhouse-managed-postgres-rca(找出托管 Postgres 变慢的原因)。 ## 工具包里的文件 - setup/claude-code.md:README 里的 npx 安装方式,针对 Claude Code - setup/other-agents.md:同样的安装方式用于 README 列出的其他智能体,以及找不到智能体时怎么办 - setup/clickhousectl.md:README 的第二种安装方式,以及如何安装 clickhousectl 本身 - setup/what-each-skill-needs.md:每个技能需要你的电脑具备什么、需要你提供什么 ## 先准备好这些 - README 列表里的一个智能体,先装好。 - Node.js,用于 npx 那一行。README 没有给出版本要求。 - Python 3.9 或更高版本,在 macOS 或 Linux 上,只有两个 chdb 技能需要。它们的 SKILL.md 写的是“pip install chdb”。 - clickhousectl,只有第二种安装方式、infra 技能和 ClickStack 技能需要(setup/clickhousectl.md)。 - ClickHouse Cloud 账号,只有上云时才需要。infra 技能在本地使用时不需要云端账号。 ## 插件文件 仓库里还有 .claude-plugin/marketplace.json 和 plugin.json。README 没有给出 /plugin 命令,所以这些说明也不给。 ## 你的数据 技能本身是文字。有什么数据离开你的电脑,取决于智能体运行了什么。infra 和 ClickStack 技能会让智能体运行 clickhousectl,本地 Postgres 或采集器还会用到 Docker,它们能在你的 ClickHouse Cloud 账号里创建服务和用户。chdb 在你自己的 Python 进程里运行,chdb 技能能访问你指定的文件、URL 和数据库。详见 setup/what-each-skill-needs.md。 ## 更新和卸载 infra 技能自己的说明是:用 clickhousectl update 更新命令行工具,用 clickhousectl skills 更新技能。README 没有给出卸载步骤。Claude Code 的技能页面说,删掉个人技能的文件夹就能移除它。
README.md 5 KB setup/claude-code.md 3 KB setup/clickhousectl.md 2 KB setup/other-agents.md 2 KB setup/what-each-skill-needs.md 4 KB
Updated by Mindket to the current version of this kit.
Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
well9472 · 工具包
用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。
Waqf-AI · 工具包
读取图片中的阿拉伯语手写文字并以文本形式返回。这是微调过的 PaddleOCR-VL 模型,适合要把阿拉伯语手写内容数字化的人。
Wan-AI · 工具包
根据文本提示或图像加文字生成视频片段,最高 720P、每秒 24 帧,Diffusers 格式,适合单块消费级 GPU。
Wan-AI · 工具包
根据音频生成电影感的角色视频,也能给现有视频做口型同步。适合有大显卡的视频创作者、动画师和研究人员。
Wan-AI · 工具包
通过复制表演者的动作和表情,让角色动起来,或把角色换进视频里,是 Wan2.2 视频系列中的一个模型。只能使用你有权使用的面孔和形象。
vllm-sr · 工具包
在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择、是非、打分、框选和跟踪类问题,并为每个答案给出概率。适合构建路由或视觉检查的人。