根據我的研究，加上 Anthropic 官方建議和社群經驗，我為大家整理出了這套「2026 年尋找 Claude Skills 的高效方法」。
很多人的直覺反應是去 GitHub 搜尋，然後按 Star 排序，但這往往是踩雷的開始。
以下是更聰明的三個步驟：
方法 1：用有 AI 評分的市場
很多高星專案往往是通用框架，根本無法解決你的具體場景問題。
更好的方法：使用 SkillHub (skillhub.club)
這個平台收錄了 7,000+ Skills，每個都經過 AI 嚴格評估，並從 5 個關鍵維度打分：
- 實用性 - 是否能解決實際問題
- 清晰度 - 說明文檔是否完整
- 自動化程度 - 能節省多少人力
- 品質 - 代碼和設計的質量
- 影響力 - 社群反饋和使用率
鎖定 S-rank（9.0+）和 A-rank（8.0+）的項目，通常品質都有保證。最棒的是它有 Playground 功能，讓你先試用再安裝——不用擔心裝了一堆垃圾代碼佔空間。
方法 2：看人工精選的 Awesome Lists
比演算法排序更可靠的，其實是「人腦篩選」過的列表。這些列表的維護者會定期更新，幫你過濾掉那些半成品或棄坑的專案。
這幾個值得立刻收藏：
travisvn/awesome-claude-skills
專注 Claude Code 工作流，分類清楚，社群活躍
anthropics/skills
官方出品，品質有保證，這才是正確打開方式
ComposioHQ/awesome-claude-skills
強調軟體架構和 SOLID 原則，適合專業開發者
別只看 GitHub 首頁推薦，也不要被 Star 數量迷惑。
方法 3：先裝一個「Skills 大禮包」
如果你不知道從哪開始，直接安裝這個入門包：
obra/superpowers
它內含 20+ 個實戰驗證過的 Skills，一次搞定開發所需的基礎建設：
- TDD (測試驅動開發)
- Debug (除錯流程)
- 協作模式
最方便的是它內建 skills-search 工具，可以幫你直接在對話中發現更多 Skills。等於是「入門包 + 搜尋引擎」一次搞定，非常適合作為起點。
一個關鍵心法：「不要一次裝太多」
根據 Anthropic 官方說明，Skills 的設計本來就是「用到才載入」：
- 掃描階段：每個 Skill 只佔用 ~100 tokens
- 啟動後：完整內容 < 5k tokens
雖然裝多一點其實不影響效能，但你的腦子記不住那麼多指令——那才是真正的瓶頸。
從你最常遇到的一個問題開始，找一個 Skill 解決它。用順手了，再擴展下一個。
總結
與其無腦按 Star 排序，不如改用這 3 個方法建立你的工具庫：
- SkillHub → AI 評分 + 試用功能
- Awesome Lists → 人工精選 + 定期更新
- obra/superpowers → 入門大禮包 + 內建搜尋
這才是 2026 年使用 Claude Skills 的正確姿勢。