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Agent Skill · 研究检索

agent-friendly-cli(Agent friendly CLI 搜索)

agent-friendly-cli 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。

agent-friendly-cli 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 72,323。

总安装 188周安装 8GitHub Stars 公开资料未说明下载 66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:agent-friendly-cli(Agent friendly CLI 搜索)
来源仓库:https://github.com/akhy/agent-skills
仓库路径:skills/agent-friendly-cli
安装命令:
npx skills add https://github.com/akhy/agent-skills --skill agent-friendly-cli
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/akhy/agent-skills --skill agent-friendly-cli

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。

评估或创建面向 Agent 的 CLI 工具,强调可维护性与安全性。适用于审计现有命令行工具或构建新 CLI 时的规范检查。使用时需区分 CLI 与 MCP 选型,优先选择无状态操作场景。

安装命令:npx skills add https://github.com/akhy/agent-skills --skill agent-friendly-cli 建议核对 shell 访问权限与命令数量,避免过度授权。

来源仓库内路径:skills/agent-friendly-cli

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/akhy/agent-skills --skill agent-friendly-cli;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

    它需要接触敏感数据,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

agent-friendly-cli 怎么安装?

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

agent-friendly-cli 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。

agent-friendly-cli 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

agent-friendly-cli 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。

agent-friendly-cli 用的人多吗?

公开数据是累计安装 188 次,近一周安装 8 次,下载 66 次。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。

agent-friendly-cli 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
agent-friendly-cli

Agent friendly CLI 搜索 · 本页

188—接触敏感数据未明确通过

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

Agent-Friendly CLI Skill

Two modes: Create (new CLI) and Audit (existing CLI).


Mode: Audit

When given an existing CLI, evaluate it against each requirement below. For each item report: ✅ pass, ❌ fail, or ⚠️ partial — and give a concrete fix for every non-pass.

Present findings as a prioritized list (blockers first, then improvements).


Mode: Create

When asked to build a new CLI, apply all requirements below from the start. Remind the user of the CLI vs. MCP decision before writing code.


CLI vs. MCP Decision

Choose CLI when:

  • Fewer than ~15 commands
  • Stateless operations
  • Agent has shell access
  • Token budget matters (MCP adds ambient cost in system prompt)

Choose MCP when:

  • 50+ tools behind one server
  • Stateful sessions needed
  • No shell access for agent
  • Multi-agent systems

Requirements

1. Structured Output

  • --json flag outputs machine-readable JSON to stdout
  • In --json mode: all warnings, progress, and human text go to stderr so stdout stays parseable
  • In normal (human) mode: output goes to stdout as usual
  • Keep output flat over nested — easier to parse reliably
  • Consistent field types across all commands: timestamps in ISO 8601, durations in seconds
# Human mode — rich output to stdout
$ mytool list
┌─────┬──────┐
│ ID  │ Name │
└─────┴──────┘

# Machine mode — clean JSON to stdout, any warnings to stderr
$ mytool list --json
[{"id":"abc","name":"foo","created_at":"2025-01-01T00:00:00Z"}]

2. Exit Codes

Agents use $? for control flow. Use meaningful codes:

CodeMeaning
0Success
1General failure
2Usage error (bad arguments)
3Resource not found
4Permission denied
5Conflict (resource already exists)

3. Idempotency

  • Design commands safe to retry: prefer ensure/upsert semantics over create
  • Or support --if-not-exists to turn conflict into a no-op
  • If idempotency isn't possible, return exit code 5 on conflict so agents can handle it

4. Self-Documenting Help

  • --help includes realistic examples for every command
  • Required vs. optional flags are clearly marked
  • --json is documented prominently
  • Use hierarchical noun verb pattern: tool resource action (e.g. docker container ls, not docker-container-ls)

5. Composability & Piping

  • --quiet / -q for bare output (one item per line, no decoration) — pipe-friendly
  • --output json with optional --fields id,name to limit response size
  • Batch operations via --selector or repeated args instead of requiring 50 individual calls

6. Dry-Run & No-Prompt Modes

  • --dry-run produces structured output showing what *would* change — nothing is mutated
  • --yes / --force bypasses all interactive prompts (agents cannot type "y")
  • Detect non-TTY (!isatty(stdin)) and either skip prompts automatically or fail fast with a clear message pointing to --yes

7. Actionable Error Messages

Include in structured error output:

  • error_code / error_type (not just "Error: deployment failed")
  • The failing input echoed back, so agents can construct a fix
  • Suggested next step where applicable
  • Whether the error is transient (safe to retry) or permanent (give up)
{
  "error": "resource_not_found",
  "message": "Project 'staging' does not exist",
  "input": {"project": "staging"},
  "suggestion": "Run 'mytool project list' to see available projects",
  "retryable": false
}

8. Input Hardening

Agents hallucinate in ways humans don't:

  • Validate file paths — reject traversals (../../.ssh)
  • Reject control characters and shell-special characters in IDs/names
  • Validate resource IDs — reject ?, #, %, URL-encoded sequences
  • Guard against double-encoding (%2520 → %20 → ``)

Checklist (quick reference)

[ ] --json flag outputs to stdout; warnings/progress to stderr only in --json mode
[ ] Meaningful exit codes (0–5 minimum)
[ ] Idempotent operations or clear conflict handling (exit 5)
[ ] --help with realistic examples per command
[ ] --dry-run for destructive/mutating commands
[ ] --yes/--force to bypass all prompts
[ ] Non-TTY detection (auto-skip prompts or fail + hint)
[ ] --quiet/-q for bare pipe-friendly output
[ ] Consistent field names and types across commands
[ ] Noun-verb command hierarchy
[ ] Structured error with error_code, input, suggestion, retryable
[ ] Batch operations for bulk work
[ ] Input validation (paths, IDs, encoding)

Note on Design Philosophy

Most CLIs are subtly hostile to agents. The goal isn't a rewrite — it's layering agent-friendly patterns on top of human-friendly ones. Support both paths in the same binary: rich tables for humans when stdout is a TTY, clean JSON when it isn't.

平台分布

Codex

37.68%
按下载量换算25

Claude

29.23%
按下载量换算19

Cursor

21.08%
按下载量换算14

Gemini CLI

8.87%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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