Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

research-patterns(研究模式)

research-patterns 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。

research-patterns 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,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 55,410。

总安装 480周安装 20GitHub Stars 23下载 160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
unknown

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:research-patterns(研究模式)
来源仓库:https://github.com/akaszubski/autonomous-dev
仓库路径:skills/research-patterns
安装命令:
npx skills add https://github.com/akaszubski/autonomous-dev --skill research-patterns
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/akaszubski/autonomous-dev --skill research-patterns

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。

建立基于证据的研究方法论,包含代码库探查、网络搜索与结论归纳。适用于技术调研、竞品分析和解决方案筛选等任务。使用时需分四阶段推进:代码基线扫描、精准搜索、模式比对与结论输出。

安装命令:npx skills add https://github.com/akaszubski/autonomous-dev --skill research-patterns 建议优先利用现有代码模式,减少重复造轮子。

来源仓库内路径:skills/research-patterns

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/akaszubski/autonomous-dev --skill research-pat…;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

    它需要需要联网,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

research-patterns 怎么安装?

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

research-patterns 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。

research-patterns 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

research-patterns 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

research-patterns 用的人多吗?

公开数据是累计安装 480 次,近一周安装 20 次,下载 160 次,GitHub 23 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。

research-patterns 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
research-patterns

研究模式 · 本页

48023需要联网未明确有提醒

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

Research Patterns Enforcement Skill

Ensures every research task follows a consistent, evidence-based methodology. Used by the researcher and researcher-local agents.

4-Phase Research Methodology

Every research task MUST follow these phases in order.

Phase 1: Codebase Recon

  • Grep/Glob for existing patterns that relate to the task
  • Identify what the codebase already does (avoid reinventing)
  • Note file locations, naming conventions, architectural patterns
  • Document existing test patterns for the area

Phase 2: Targeted Web Search

  • Formulate 2-3 specific search queries
  • Include the current year in queries for freshness (e.g., "JWT best practices 2026")
  • Search for official documentation first
  • Search for known issues or CVEs if security-related

Phase 3: Deep Fetch Top Sources

  • Fetch the top 2-3 most relevant results
  • Extract specific code examples, configuration snippets, or API references
  • Note version numbers and compatibility requirements
  • Record URLs for citation

Phase 4: Synthesis with Gap Analysis

  • Compare findings against existing codebase patterns
  • Identify gaps between current implementation and best practices
  • Produce structured recommendations with tradeoffs
  • Flag risks and unknowns explicitly

Source Hierarchy

When sources conflict, prefer in this order:

  1. Official documentation — language docs, framework docs, RFCs
  2. Authoritative GitHub repos — reference implementations, official examples
  3. Stack Overflow — accepted answers with high votes, verify currency
  4. Blog posts / tutorials — cross-reference with official docs

Every recommendation MUST include at least one URL source.


HARD GATE: Research Output

FORBIDDEN:

  • Recommending an approach without citing sources
  • Using "I think" or "I believe" without supporting evidence
  • Skipping codebase search (Phase 1) and jumping straight to web
  • Single-source recommendations — minimum 2 sources for any recommendation
  • Presenting opinions as facts
  • Ignoring existing codebase patterns in favor of greenfield approaches

REQUIRED:

  • Minimum 3 sources cited across the research output
  • Existing codebase patterns identified first (Phase 1 before Phase 2)
  • Tradeoffs stated for every recommendation (pros AND cons)
  • Structured output in the format below
  • Version/date noted for all external sources
  • Risks section with at least one identified risk

Required Output Format

{
  "findings": "Summary of what was discovered",
  "sources": [
    {"url": "https://...", "title": "...", "relevance": "..."},
    {"url": "https://...", "title": "...", "relevance": "..."},
    {"url": "https://...", "title": "...", "relevance": "..."}
  ],
  "existing_patterns": [
    {"file": "path/to/file.py", "pattern": "description", "reusable": true}
  ],
  "recommendations": [
    {
      "approach": "description",
      "pros": ["..."],
      "cons": ["..."],
      "effort": "low/medium/high"
    }
  ],
  "risks": [
    {"risk": "description", "mitigation": "how to handle", "severity": "low/medium/high"}
  ]
}

Anti-Patterns

BAD: Vague "best practice" without citation

"The best practice is to use dependency injection."

No source, no context, no tradeoffs. Useless as research output.

GOOD: Cited recommendation with tradeoffs

"Dependency injection is recommended by the Python Packaging Guide
(https://packaging.python.org/...) for testability. Tradeoff: adds
indirection that can make debugging harder for small projects."

BAD: Ignoring existing codebase patterns

Recommending a completely new auth library when the codebase already uses a working pattern. Always check what exists first.

BAD: Single-source echo chamber

Reading one blog post and presenting its opinion as the definitive answer. Cross-reference with at least one other source.

GOOD: Multiple sources with synthesis

"Three sources agree on token rotation (RFC 6749 Section 10.4,
OWASP Cheat Sheet, and the existing auth.py pattern at line 42).
The codebase already implements refresh tokens; recommend extending
rather than replacing."

Cross-References

  • security-patterns: Security-specific research requirements
  • architecture-patterns: How research feeds into architecture planning

平台分布

Codex

37.39%
按下载量换算60

Claude

30.04%
按下载量换算48

Cursor

19.86%
按下载量换算32

Gemini CLI

9.3%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills