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Agent Skill · 研究检索

ai-ready(AI 准备好了)

ai-ready 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-ready 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 49,774。

总安装 636周安装 26GitHub Stars 1下载 204核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-ready(AI 准备好了)
来源仓库:https://github.com/viktor-silakov/ai-ready
仓库路径:skills/ai-ready
安装命令:
npx skills add https://github.com/viktor-silakov/ai-ready --skill ai-ready
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/viktor-silakov/ai-ready --skill ai-ready

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于评估代码仓库对 AI 辅助开发的适配程度。覆盖八个加权方面并提供可视化评分仪表盘。可生成阶段性改进路线图与模板文件。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。需确认本地权限与环境变量是否支持完整分析流程。

ai-ready 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/ai-ready

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/viktor-silakov/ai-ready --skill ai-ready;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ai-ready 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/viktor-silakov/ai-ready --skill ai-ready。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-ready 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-ready 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

ai-ready 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ai-ready 用的人多吗?

公开数据是累计安装 636 次,近一周安装 26 次,下载 204 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-ready 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
ai-ready

AI 准备好了 · 本页

6361操作浏览器MIT未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AI-Readiness Analysis

Evaluate repository readiness for AI-assisted development across 8 weighted aspects.

Workflow Checklist

Copy and track progress:

AI-Readiness Analysis Progress:
- [ ] Step 1: Discover repository
- [ ] Step 2: Gather user context (Q1-Q4)
- [ ] Step 3: Analyze 8 aspects
- [ ] Step 4: Calculate scores and grade
- [ ] Step 5: Display ASCII dashboard
- [ ] Step 6: Present issues by severity
- [ ] Step 7: Priority survey (Q5-Q9)
- [ ] Step 8: Enter plan mode
- [ ] Step 9: Create phased roadmap
- [ ] Step 10: Generate templates
- [ ] Step 11: Save reports to .aiready/ (confirm HTML generation)
- [ ] Step 12: Ask to open HTML report

Step 1: Repository Discovery

Target: {argument OR cwd}

Discover:

  1. Language/Framework: Check package.json, Cargo.toml, go.mod, pyproject.toml
  2. History: Check .aiready/history/index.json for delta tracking
  3. Agent files: CLAUDE.md, AGENTS.md,.cursorrules, copilot-instructions.md

Step 2: Context Gathering

Use AskUserQuestion with these 4 questions:

QQuestionOptions
Q1Rework depth?Quick Wins / Medium / Deep Refactor
Q2Timeline?Urgent / Planned / Strategic / Continuous
Q3Team size?Solo / Small (2-5) / Large (5+) / Open Source
Q4AI tools used?Claude Code / Copilot / Cursor / Windsurf / Aider (multiselect)

Store responses for Steps 6 and 11.


Step 3: Analyze 8 Aspects

Evaluate each criterion 0-5-10. See criteria/aspects.md for full rubrics.

AspectWeightCriteria
Documentation15%19
Architecture15%18
Testing12%23
Type Safety12%10
Agent Instructions15%25
File Structure10%13
Context Optimization11%20
Security10%12

Step 4: Calculate Scores

Aspect Score = (Sum of criteria / Max points) × 100

Overall = (Doc × 0.15) + (Arch × 0.15) + (Test × 0.12) + (Type × 0.12)
        + (Agent × 0.15) + (File × 0.10) + (Context × 0.11) + (Security × 0.10)
GradeRange
A90-100
B75-89
C60-74
D45-59
F0-44

Step 5: Display Dashboard

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                          AI-READINESS REPORT                                  ║
║  Repository: {name} | Language: {lang} | Framework: {fw}                     ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  OVERALL GRADE: {X}     SCORE: {XX}/100     {delta}                          ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  1. Documentation       {bar} {score}/100 {delta}                            ║
║  2. Architecture        {bar} {score}/100 {delta}                            ║
║  3. Testing             {bar} {score}/100 {delta}                            ║
║  4. Type Safety         {bar} {score}/100 {delta}                            ║
║  5. Agent Instructions  {bar} {score}/100 {delta}                            ║
║  6. File Structure      {bar} {score}/100 {delta}                            ║
║  7. Context Optimization{bar} {score}/100 {delta}                            ║
║  8. Security            {bar} {score}/100 {delta}                            ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

Progress bars: ████████░░ = 80/100 (█ filled, ░ empty, 10 chars total)

Deltas: ↑+N improvement | ↓-N decline | →0 unchanged | (new) first run

Issue Summary Block:

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                          ISSUE SUMMARY                                        ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║   🔴 CRITICAL     {bar}  {N}                                                 ║
║   🟡 WARNING      {bar}  {N}                                                 ║
║   🔵 INFO         {bar}  {N}                                                 ║
║   Distribution by Aspect: (sorted by issue count)                            ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

If history exists, show Progress Over Time chart with trend analysis.


Step 6: Present Issues

Group by severity, then aspect. See reference/severity.md for classification.

🔴 CRITICAL ({N})
──────────────────────────────────────────────────────────────────────
[C1] {Aspect}: {Issue}
     Impact: {description}
     Effort: Low/Medium/High

🟡 WARNING ({N})
──────────────────────────────────────────────────────────────────────
[W1] {Aspect}: {Issue}
     Impact: {description}

Step 7: Priority Survey

Use AskUserQuestion for prioritization:

QQuestionPurpose
Q5Priority areas (top 3)?Focus recommendations
Q6Critical issue order?Prioritize fixes
Q7Which warnings to fix?Scope work
Q8Constraints?Legacy code, compliance, CI/CD
Q9Success metrics?Target grade, zero critical

Filter by rework depth from Q1:

  • Quick Wins → Phase 1 only
  • Medium → Phases 1-2
  • Deep → All phases

Step 8: Enter Plan Mode

After survey, use EnterPlanMode tool.


Step 9: Phased Roadmap

PhaseFocusExamples
1: Quick WinsFile creation, configCLAUDE.md,.aiignore, llms.txt
2: FoundationStructural changesARCHITECTURE.md, file splitting, types
3: AdvancedDeep improvementsCoverage >80%, ADRs, architecture enforcement

Step 10: Generate Templates

For selected issues, generate from templates:


Step 11: Save Reports

Before writing the HTML file, always ask the user:

AskUserQuestion:
  Question: "Generate HTML report now?"
  Options: ["Yes, generate HTML", "No, skip HTML"]

If "Yes", create the HTML report. If "No", skip HTML but still write Markdown/JSON.

Save to .aiready/history/reports/ with timestamp:

.aiready/
├── config.json              # User preferences
├── history/
│   ├── index.json           # Report index for delta tracking
│   └── reports/
│       ├── {YYYY-MM-DD}_{HHMMSS}.md
│       ├── {YYYY-MM-DD}_{HHMMSS}.html
│       └── {YYYY-MM-DD}_{HHMMSS}.json

Markdown report: Scores, issues, recommendations, user context HTML dashboard: See templates/report.html JSON data: Raw scores for delta tracking

Update index.json with new report entry and trend analysis.

Open Report

If the HTML report was generated and saved, immediately ask:

AskUserQuestion:
  Question: "Open HTML report in browser?"
  Options: ["Yes, open report", "No, skip"]

If HTML was skipped, do not prompt to open. If yes, run:

open .aiready/history/reports/{timestamp}.html

Validation Loop

After each major step, verify:

  1. After analysis: All 8 aspects scored?
  2. After issues: Severity correctly classified?
  3. After survey: User selections captured?
  4. After templates: Files properly generated?
  5. After save: Reports written to.aiready/?

If validation fails, return to the failed step.


Quick Reference

FileContent
criteria/aspects.mdFull scoring rubrics for all 8 aspects
reference/severity.mdIssue severity classification
templates/CLAUDE.md.templateAgent instructions template
templates/ARCHITECTURE.md.templateArchitecture doc template
templates/report.htmlHTML dashboard template
examples/Example reports

平台分布

Claude Code

29.1%
按下载量换算59

OpenCode

22.92%
按下载量换算47

Cursor

15.1%
按下载量换算31

Codex

13.36%
按下载量换算27

Antigravity

7.16%
按下载量换算15

Gemini CLI

3.43%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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