来源公布的内容

作者 brumar 在 GitHub 上公布了 chess-postmortem-skills，一共四个 Claude Code 技能，目标是把一盘棋变成一份“人能读下去”的复盘。起因很直接：Stockfish 这类引擎分析只给数字和变例，比如走完某步显示 -1.8，再附一条你永远算不到的十二步变例，既不好读，也回答不了“为什么”。作者的思路是让 Claude 自己去驱动 Stockfish，像人一样追问引擎（“我走的这步为什么不行？”“黑方直接吃掉会怎样？”），一直问到能用人话讲清楚为止，再把结论写下来。

四个技能各有分工。chess-analysis 是主力：先对每一步做 Stockfish 全局扫描（示例中用 22 层深度），然后派出多个“调查员”子智能体，用 naive 的问题轮番拷问引擎，直到每个失误都有了人话解释。产出有三样：分层注释的 PGN 棋谱、一个独立可打开的 HTML 分析棋盘，以及每局一个“计划暂停”环节——对局双方的计划都由引擎推导出来。它还能处理你的实况录音：用 whisper.cpp 把录音转成文字，再按 PGN 里记录的用时把每句话对齐到你当时正在想的那一步。

chess-video 负责把复盘做成视频：棋盘、走子箭头、局面评估条、piper 合成的旁白，再加上烧录字幕，全部按分镜脚本生成，还附一个可交互的 HTML 查看器。仓库里放了一个完整示例：一盘作者本人在 lichess 下的 15+10 快棋（白方，西西里开局对 Najdorf 体系，对手约 1700 分），下棋时他用法语对着手机录音机随口记录思考，赛后把对局链接和录音一起交给 Claude，最终产出了一段 6 分 49 秒的英文解说视频，从转录文本、引擎扫描数据到分镜，中间产物全部公开在 examples/game-010/ 目录里。

剩下两个技能更轻量。chess-position 研究单个局面：给 FEN 或截图就行，它会先问你想要局面性分析还是战术分析，再用人话讲计划或算路，每条结论都拿 Stockfish 验证过，也可以顺手生成解说视频。chess-play 则是陪你下棋：通过 PGN 文件和 Claude 对弈，棋盘渲染成 PNG 图片给视觉模型看，另有专门的子智能体负责抓作弊式的漏算，这个技能不调用引擎，纯靠模型自己下。

资料：[1] [2]

跟着做：从一盘快棋到解说视频

  1. 挑一盘值得复的棋：作者建议用有思考时间的对局，比如 15+10 快棋或通信棋，闪电战不适合——lichess 自带分析几秒钟就够了，杀鸡不用这套。
  2. 下棋时录下你的思考：手机或网页录音机都行，想到什么说什么；通信棋可以每步写几句笔记。这是整套流程最出彩的部分：有你的真实想法，复盘才能反驳“你”而不是反驳一个假想的你。
  3. 赛后打开 Claude Code，一句话交代任务，比如“分析这盘棋：<你的 PGN 文件>，这是我下棋时的思考录音：<mp3>”，然后去忙别的。
  4. 等大约一小时：完整一轮（扫描、调查、注释、视频）要跑这么久。回来你会得到带注释的 PGN 和一个独立 HTML 分析棋盘，直接在浏览器里打开就能一步步看。
  5. 想要视频就再说一句“把这盘棋做成视频”，Claude 会按分镜脚本生成带旁白和字幕的 mp4，配上字幕文件和注释查看器。
  6. 看完别急着关：对还不懂的局面继续追问，它每次回答前都会先拿引擎核验一遍；顺手在 CLAUDE.md 里写一句你的水平（比如“给 1800 分棋手写复盘”），注释的深浅会按这个来。

资料：[1]

正文详解：它和引擎自带分析的区别

最大的区别是提问的方向。普通引擎分析是单向输出：局面分、最佳变例，你自己去悟。这一套是 Claude 拿着引擎当工具反向提问：先全盘扫描找出所有可疑之处，再为每个失误派一个子智能体深挖，问题一个比一个 naive——“我当时担心的那个威胁真的存在吗？”“这步棋的计划到底哪里不成立？”——直到引擎的回答能拼成人话。每个调查员的发现会合并成注释片段，最后组装成带层次的完整棋谱。

实况录音是点睛之笔。作者下示例对局时录的是法语碎碎念，Claude 用 whisper.cpp 本地转录后，按 PGN 时钟把每句话钉到对应的步数上。于是视频里会出现这样的旁白：“第 8 步时你问自己象应该去 c4 还是 e2”——那是他自己下棋时真正问过的问题，答案则是引擎给的。这种“用你自己的疑问做引子”的复盘，读起来比任何通用讲解都更扎心，也更记得住。

关于 AI 幻觉，作者没有回避：模型确实可能说错。所以流程里有两个保险——每条结论在写下之前都要过 Stockfish，最后还有一轮 verifier 通读全文复核。按他的实测，错误很少见；真觉得哪句不对，直接让 Claude 对那个局面再跑一遍引擎就行。

安装门槛比看起来低。技能就是给 Claude 读的 SKILL.md 文件，装法是克隆仓库、把 skills 目录拷进 ~/.claude/skills/。依赖（Python 的 python-chess、cairosvg、pillow、piper-tts，Stockfish 二进制，ffmpeg，语音包，whisper.cpp）不用你手动装，直接让 Claude Code “把象棋技能的依赖装好”，它会自己读着清单装。仓库里附了 get_stockfish.sh 脚本，Linux 下没有引擎它会自动下载官方二进制。

资料：[1] [2]

如何解读

这个项目好玩的地方在于它示范了一种新分工：引擎负责“对”，模型负责“讲明白”。以前 AI 下棋的新闻都在卷棋力，这套东西反其道而行——棋力交给 Stockfish，Claude 只做翻译和追问。结果是，一个 1700 分的业余棋手也能得到过去只有请教练才有的体验：有人把你每一步的想法拎出来，用引擎一条条验证，告诉你哪些担心是多余的、哪些计划从一开始就不成立。

对订阅者来说，真正的启发不在象棋，而在“技能”这个形态。四个 SKILL.md 本质上是把一套专家工作流写成了 Claude 能照做的说明书：先扫描、再调查、再组装，每一步的输入输出都定死。你完全可以照这个模子给自己的领域写一个——把你平时复盘工作的流程写下来，让 Claude 照着跑，引擎换成你领域里的那个“标准答案源”。象棋有 Stockfish，你的领域也许是一个测试集、一份规范文档，或一个资深同事的 checklist。

也要认清边界：完整跑一轮约一小时，适合一周只认真下一两盘慢棋的人；天天打闪电战的话，这套流程的性价比不如直接看 lichess 分析。另外解说视频目前是英文旁白，录音倒是可以用中文——转录和对齐不挑语言，挑的是你愿不愿意开口录。

资料：[1]

阅读要点

  • 四个 Claude Code 技能：chess-analysis（引擎扫描+子智能体追问+注释棋谱）、chess-video（旁白解说视频）、chess-position（单局面研究）、chess-play（陪你下棋，不用引擎）。
  • 核心 trick 是让 Claude 驱动 Stockfish：像人一样追问“为什么”，每条结论写下前都经引擎验证，最后还有 verifier 通读复核，幻觉率很低。
  • 下棋时的随口录音是灵魂：whisper.cpp 转录后按 PGN 时钟对齐到每一步，复盘直接反驳你当时的真实想法，而不是泛泛而谈。
  • 上手三步：克隆仓库拷进 ~/.claude/skills/，让 Claude 自己装依赖，在 CLAUDE.md 写一句你的水平；然后“分析这盘棋”+“做成视频”两句话开工。
  • 完整一轮约一小时，适合慢棋/快棋复盘；闪电战用 lichess 自带分析更快。开源 MIT，示例对局的全部中间产物都在仓库里可查。

资料：[1]