mentor Skill：让 AI 编程复盘像 Senior 带你 code review 一样

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-08-02 12 阅读

mentor：让 AI 编程复盘像 Senior 带你 code review 一样

mentor 是一个专为 AI 编程工具（Claude Code、OpenAI Codex 及所有兼容 SKILL.md 的 Agent）设计的会话洞察 Skill。它读取本地的对话记录日志，自动生成一份结构化的 HTML 个人工作复盘报告——告诉你「你用 Agent 做了什么、哪里浪费时间、具体怎么改」。本质上，它在填补一个正在消失的反馈闭环：初级工程师靠 Senior review 成长，而 Agent 时代 Junior 用上 Agent 后，这个 review 循环消失了。mentor 把这个循环找了回来。

核心功能与设计原则

mentor 的工作流程分为三步：读取本地会话记录（~/.claude 或 ~/.codex 目录）、由 AI 分析并生成八段式洞察报告、渲染为单文件 HTML 输出。核心原则是数据驱动、证据说话：每一处摩擦点都附上原始 prompt 或操作记录，而非泛泛而谈；所有判断基于真实数字，而非主观猜测；报告完全本地生成， transcripts 永不离开你的机器。

认可度

  • GitHub Star 数：截至 2026-08-02，约 71 星
  • 2026-07-19 在 SkillsMP 新增收录
  • 目标用户群体：独立开发者、AI 编程工具深度用户、关注工程效能的团队

链接

GitHub：https://github.com/smixs/mentor

原作者

@smixs（GitHub username: smixs），独立开发者，专注于 AI 编程效率工具。mentor 是其唯一公开项目，目前尚未有其他公开作品。

介绍

AI 编程工具正在取代初级工程师的工作——但初级工程师成长为 Senior，靠的是 Senior 的 review 反馈。当 Junior 全面换用 Agent，这条成长路径就断了。mentor 试图填补这个缺口：它定期读取你的 Claude Code / Codex 对话历史，提取你做了什么、用什么语言、花了多少 token、哪里卡住了，然后把所有这些聚合成一份结构化报告。

报告共八个部分：你做什么（按主题聚类会话）、你怎么用 Agent（工具调用比例、模型分层、检查点习惯）、做得好（可复用的成功模式）、哪里出问题（每个摩擦点附证据 + 具体修复建议）、值得尝试的功能（你没用到的能力）、建议加入 CLAUDE.md 的内容（直接复制粘贴的 friction 消除规则）、新用法（更符合你习惯的工作流）、趋势（你的工作流正在往哪走）。其中「摩擦点」部分是整个 skill 的核心——每个问题都有可操作的解法，不只是指出毛病。

安装只需一条命令，支持所有主流 Agent。报告以单 HTML 文件输出，零依赖，任何浏览器直接打开。

特点

  • 零上传、纯本地：transcripts 全部在本地读取，HTML 也在本地生成，数据不离开你的机器
  • 八维度结构化报告：覆盖活动概览、工具使用、语言分布、胜负分析、摩擦点修复、功能建议、CLAUDE.md 增量、趋势走向
  • 支持双 Agent 交叉分析：可用 /mentor both 对比 Claude Code 和 Codex 的使用模式差异
  • 可配置时间窗口：默认 30 天，支持 --days N 自定义范围
  • 无需构建步骤：最终输出是一个 .html 文件，分享或存档都极便
  • 多语言：内置英文和俄文报告语言

使用方法

安装（推荐方式，通过 skills.sh 一键安装）：

# 全局安装，对所有项目生效
npx skills add smixs/mentor -g

# 安装到特定 Agent
npx skills add smixs/mentor -a claude-code -a codex

手动安装（Claude Code）：

git clone https://github.com/smixs/mentor.git ~/.claude/skills/mentor

运行：

# 分析双方 Agent（默认最近 30 天）
/mentor both

# 只看 Claude Code
/mentor claude

# 只看 Codex
/mentor codex

# 指定天数
/mentor both --days 14

报告会自动写入 ~/.claude/usage-data/mentor-report.html 并尝试在浏览器中打开。

依赖项：bundled 脚本需要 uv（Astral 的 Python 包管理器），SKILL.md 本身是纯 Markdown，任何支持 skills 的 Agent 都能读。

使用场景与人群

  • 个人效能复盘：每周运行一次，持续追踪自己的 Agent 使用效率
  • 工程团队管理：Leader 可匿名汇总团队成员的使用模式，发现共性摩擦点
  • AI 编程新人：不知道自己有没有「用错」Agent 的学习者，通过报告校准用法
  • Cursor / Windsurf / 其他 Agent 用户：只要支持 SKILL.md 格式即可使用

输入与输出案例

输入：在 Claude Code 中运行 /mentor both --days 30

输出：一份约 A4 纸大小的 HTML 报告（~/.claude/usage-data/mentor-report.html），包含：

  • 30 天内累计 47 次会话、3,281 条消息、892 次工具调用
  • 主要在写 Python（全占比 61%），其次是 TypeScript（28%）
  • 高频摩擦点：「上下文窗口耗尽导致重复解释背景」（证据：3 次完整重述 prompt），建议在 CLAUDE.md 加入 每次开始新任务前先确认 context 是否足够
  • 功能提醒：你从未使用 Bash 工具的 -y 自动确认模式
  • 趋势：你近两周的文件编辑频率下降了 40%，可能需要检查任务复杂度设置

GitHub: https://github.com/smixs/mentor

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