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capt-hook Skill 技能
## 技能简介 captain-hook(PyPI 包名 capt-hook)是一款「别再对 Claude 重复同样的
技能简介
captain-hook(PyPI 包名 capt-hook)是一款「别再对 Claude 重复同样的话」的 Claude Code 护栏工具。它持续挖掘你的会话转录,把你在几十次会话里反复给出的纠正沉淀为规则,并自动开 PR,把每条规则变成有类型、有测试的 Python Hook。无论是拦截 git push --force、禁止 rm -rf,还是逼着 Agent 在宣称完成之前真的跑过测试,都只需要声明一次,之后由 Hook 在对应事件点强制执行,而不是指望模型每次都能记住你的叮嘱。
核心能力
- 命令级拦截:
block_command声明黑名单命令与理由,Agent 执行到PreToolUse时被阻断并看到提示与替代建议(如改用--force-with-lease)。 - 解析命令行的守卫:
evt.command给出解析后的命令树,可遍历&&与管道中的每个rm调用,检查目标是否过宽,甚至把rm自动改写为trash。 - 会话审查器:会话结束时自动读取转录,保留其中的常驻纠正;当同一模式在多次会话中反复出现,自动开 PR 将其固化为 Hook。
- Stop 门禁:
gate在 Agent 想结束回合时检查条件——编辑了 Python 文件却没跑 pytest,就无法收工;跑过测试后门禁自动让位。 - 类型化条件与 LLM Hook:对工具、文件、命令、转录历史提供类型化过滤器;正则难以判定时可改用模型裁决的 LLM Hook。
- 内置 Hook 包与测试:自带 general、python、go 三套 Hook 包;
uvx capt-hook test可在 CI 中回归测试,Hook 写坏了直接构建失败。
安装配置
- 安装 CLI:
brew install --formula yasyf/tap/captain-hook(也可用uvx capt-hook直接运行)。 - 部署宿主:
uvx capt-hook helper install安装固定签名的宿主应用到~/Applications/Captain Hook.app。 - 初始化仓库:
uvx capt-hook init创建.claude/hooks/目录、接线 Claude Code 设置并启动会话审查器。 - Agent 代装:在 Agent 里粘贴
/plugin marketplace add yasyf/captain-hook+/plugin install captain-hook@captain-hook即可。
使用步骤
- 安装并初始化:装好公式包后依次执行
helper install与init。 - 声明第一条拦截:在
.claude/hooks/safety.py中用block_command(["git","push","--force"], reason=..., tests=...)写下命令、理由与内联测试。 - 验证生效:下一次 Agent 尝试强推时会收到
BLOCKED: ...提示并改用安全命令;随后运行uvx capt-hook test确认测试全绿。 - 启用会话审查:日常照常使用 Claude Code,审查器会跟踪你输入的纠正,用
uvx capt-hook status查看从首次出现到 PR 的推进状态。 - 合并固化:审阅并合并自动开出的 PR,此后该规则由 Hook 强制执行。
适用场景
- 危险命令防护:阻止强推、破坏性删除、越权部署等一次性不可逆操作。
- 把口头纠正变成制度:诸如「用 uv 别用 pip」这类说了十几遍的要求,固化为可执行规则。
- 完成质量门禁:Agent 宣称完成之前必须有真实测试记录,杜绝「测试是红的却说做完了」。
- 团队统一护栏:Hook 以代码形式进仓库,团队成员与所有 Agent 会话共享同一套约束。
适用人群
日常使用 Claude Code 并反复纠正同一问题的开发者;重视 CI 与代码审查、希望 Agent 行为可测试可回归的工程团队;需要对 AI 编程过程施加硬性安全约束的技术负责人。
工作原理
captain-hook 依托 Claude Code 的 Hook 机制工作:init 在仓库写入 .claude/hooks/ 并接线设置,之后每个事件(如 PreToolUse、Stop)都调用固定版本的 capt-hook 执行你声明的规则。命令字符串先被解析成结构化调用树,规则基于解析结果判定放行或阻断,判定逻辑由内联测试覆盖。会话审查器则在会话结束读取转录,提取反复出现的纠正并按「首次出现 → 跟踪 → 开 PR」的流水线推进,合并后即成为常驻 Hook。整个链路是确定性的代码执行,不依赖模型自觉。
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