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Agent Skill · 研究检索

extract(提取)

extract 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。

extract 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,权限为执行命令;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 6,096。

总安装 23,328周安装 972GitHub Stars 13,201下载 7,776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:extract(提取)
来源仓库:https://github.com/alirezarezvani/claude-skills
仓库路径:skills/extract
安装命令:
npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --skill extract
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/alirezarezvani/claude-skills --skill extract

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。

将重复问题或调试方案转化为可复用技能模板,提升跨项目效率。适用于解决共性技术难题或封装调试套路场景。支持交互式提取和自定义输出目录配置。extract 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。提取标准包括跨项目重现、非显式解决方案和高频出现特征。生成技能需经人工复核,确保接口清晰且无副作用。

来源仓库内路径:skills/extract

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/alirezarezvani/claude-skills --skill extract;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

    它需要执行命令,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

extract 怎么安装?

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

extract 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。

extract 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --skill extract 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

extract 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。

extract 用的人多吗?

公开数据是累计安装 23,328 次,近一周安装 972 次,下载 7,776 次,GitHub 13,201 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。

extract 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。
  • 来源仓库有 13,201 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
extract

提取 · 本页

23,32813,201执行命令未明确有提醒

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

/si:extract — Create Skills from Patterns

Transforms a recurring pattern or debugging solution into a standalone, portable skill that can be installed in any project.

Usage

/si:extract <pattern description>                  # Interactive extraction
/si:extract <pattern> --name docker-m1-fixes       # Specify skill name
/si:extract <pattern> --output ./skills/            # Custom output directory
/si:extract <pattern> --dry-run                     # Preview without creating files

When to Extract

A learning qualifies for skill extraction when ANY of these are true:

CriterionSignal
RecurringSame issue across 2+ projects
Non-obviousRequired real debugging to discover
Broadly applicableNot tied to one specific codebase
Complex solutionMulti-step fix that's easy to forget
User-flagged"Save this as a skill", "I want to reuse this"

Workflow

Step 1: Identify the pattern

Read the user's description. Search auto-memory for related entries:

MEMORY_DIR="$HOME/.claude/projects/$(pwd | sed 's|/|%2F|g; s|%2F|/|; s|^/||')/memory"
grep -rni "<keywords>" "$MEMORY_DIR/"

If found in auto-memory, use those entries as source material. If not, use the user's description directly.

Step 2: Determine skill scope

Ask (max 2 questions):

  • "What problem does this solve?" (if not clear)
  • "Should this include code examples?" (if applicable)

Step 3: Generate skill name

Rules for naming:

  • Lowercase, hyphens between words
  • Descriptive but concise (2-4 words)
  • Examples: docker-m1-fixes, api-timeout-patterns, pnpm-workspace-setup

Step 4: Create the skill files

Spawn the skill-extractor agent for the actual file generation.

The agent creates:

<skill-name>/
├── SKILL.md            # Main skill file with frontmatter
├── README.md           # Human-readable overview
└── reference/          # (optional) Supporting documentation
    └── examples.md     # Concrete examples and edge cases

Step 5: SKILL.md structure

The generated SKILL.md must follow this format:

---
name: "skill-name"
description: "<one-line description>. Use when: <trigger conditions>."
---

# <Skill Title>

> One-line summary of what this skill solves.

## Quick Reference

| Problem | Solution |
|---------|----------|
| {{problem 1}} | {{solution 1}} |
| {{problem 2}} | {{solution 2}} |

## The Problem

{{2-3 sentences explaining what goes wrong and why it's non-obvious.}}

## Solutions

### Option 1: {{Name}} (Recommended)

{{Step-by-step with code examples.}}

### Option 2: {{Alternative}}

{{For when Option 1 doesn't apply.}}

## Trade-offs

| Approach | Pros | Cons |
|----------|------|------|
| Option 1 | {{pros}} | {{cons}} |
| Option 2 | {{pros}} | {{cons}} |

## Edge Cases

- {{edge case 1 and how to handle it}}
- {{edge case 2 and how to handle it}}

Step 6: Quality gates

Before finalizing, verify:

  • SKILL.md has valid YAML frontmatter with name and description
  • name matches the folder name (lowercase, hyphens)
  • Description includes "Use when:" trigger conditions
  • Solutions are self-contained (no external context needed)
  • Code examples are complete and copy-pasteable
  • No project-specific hardcoded values (paths, URLs, credentials)
  • No unnecessary dependencies

Step 7: Report

✅ Skill extracted: {{skill-name}}

Files created:
  {{path}}/SKILL.md          ({{lines}} lines)
  {{path}}/README.md         ({{lines}} lines)
  {{path}}/reference/examples.md  ({{lines}} lines)

Install: /plugin install (copy to your skills directory)
Publish: clawhub publish {{path}}

Source: MEMORY.md entries at lines {{n, m, ...}} (retained — the skill is portable, the memory is project-specific)

Examples

Extracting a debugging pattern

/si:extract "Fix for Docker builds failing on Apple Silicon with platform mismatch"

Creates docker-m1-fixes/SKILL.md with:

  • The platform mismatch error message
  • Three solutions (build flag, Dockerfile, docker-compose)
  • Trade-offs table
  • Performance note about Rosetta 2 emulation

Extracting a workflow pattern

/si:extract "Always regenerate TypeScript API client after modifying OpenAPI spec"

Creates api-client-regen/SKILL.md with:

  • Why manual regen is needed
  • The exact command sequence
  • CI integration snippet
  • Common failure modes

Tips

  • Extract patterns that would save time in a *different* project
  • Keep skills focused — one problem per skill
  • Include the error messages people would search for
  • Test the skill by reading it without the original context — does it make sense?

平台分布

Codex

33.08%
按下载量换算2,572

Claude

31.69%
按下载量换算2,464

Cursor

17.11%
按下载量换算1,330

Gemini CLI

10.38%
按下载量换算807

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

可疑

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/alirezarezvani/claude-skills --skill extract 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。

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