Better Phrase — Development skill for Claude Code

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演示效果

写英文时:

✦ **Better Phrase** (1ms)

✏️ **English tip:**

• "I very like" → "I really like" — very 不能直接修饰动词。
• "open the light" → "turn on the light" — 开灯用 turn on。

✍️ Better Phrase: "I really like coding with Claude — turn on the lights, start typing, and it just works."

写中文时:

✦ **Better Phrase** (1ms)

🌐 **English:** "I'd like to schedule a meeting with the client next Tuesday to go over the contract details."

写代码、敲命令、或者不需要翻译的中文 — **完全静默**,0 token,0 干扰。

为什么不是 skill

"判断这条 prompt 是不是英文"是一道 yes/no 题。让 LLM 每次重新判断,看似等价,token 成本和触发可靠性完全不一样。

	如果做成 skill(让 LLM 决定调用)	Better Phrase(hook + 代码过滤)
触发判定	每条 prompt 都要 LLM 判断要不要调用	Python 正则确定性判定,0 模型成本
Token 成本	skill 描述常驻上下文,每条消息都加载	只在检测到英文时才注入指令
触发可靠性	模型可能漏调用 / 调用时机错	100% 一致,不依赖模型记性
非英文场景	就算最终不调用,描述也已经占了 token	0 token,hook 直接退出

skill 适合"AI 该不该用 X 工具"这种需要判断的场景。语言检测是一道 **yes/no 题**,写在代码里更便宜也更稳。

特性

• ✏️ 英文润色 — 语法 / 词汇 / 表达地道度修正 + native rewrite
• 🌐 中文 → 英文翻译 — 地道英文版(可开关)
• 🎯 零干扰 — 代码 / 命令 / 不相关输入完全不触发
• 🇨🇳 中文讲解 — tip 用中文解释,聚焦常见中式英语模式
• 🚀 启动开销可忽略 — 相对 Claude 自身的响应延迟完全感知不到
• 🔒 100% 本地 — 无 API 调用,无遥测,数据永不出本机

系统要求

• Claude Code 已经装好并能正常使用
• Python 3.9+(macOS / 多数 Linux 默认自带)
• git — 安装脚本用来拉取源码
  • macOS: brew install git(通常 Xcode CLI tools 自带)
  • Linux: sudo apt install git(或对应发行版)

安装

方式 A:一行命令(推荐)

curl -fsSL https://betterphrase.roseduan.cn/install.sh | bash

自动 clone 到 `~/.claude/skills/better-phrase/`,把 `UserPromptS