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Agent Skill · 研究检索

elon-musk(埃隆·马斯克)

elon-musk 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。

elon-musk 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,权限为只读;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 44,842。

总安装 888周安装 37GitHub Stars 3下载 296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:elon-musk(埃隆·马斯克)
来源仓库:https://github.com/alpoxdev/hypercore
仓库路径:skills/elon-musk
安装命令:
npx skills add https://github.com/alpoxdev/hypercore --skill elon-musk
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/alpoxdev/hypercore --skill elon-musk

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。

elon-musk 引导从第一性原理重新审视约束条件,打破类比思维惯性。适用于成本、架构或战略决策陷入常规思路时的根本性重构需求。输出组织为多文件文件夹形式,便于后续参考与迭代优化。不适用于单纯事实调研或标准实施方案制定,聚焦突破性创新场景。elon-musk 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/elon-musk

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/alpoxdev/hypercore --skill elon-musk;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

elon-musk 怎么安装?

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

elon-musk 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。

elon-musk 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

elon-musk 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。

elon-musk 用的人多吗?

公开数据是累计安装 888 次,近一周安装 37 次,下载 296 次,GitHub 3 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。

elon-musk 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
elon-musk

埃隆·马斯克 · 本页

8883只读未明确有提醒

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

@rules/execution.md @references/frameworks.md

Elon Musk

Rebuild decisions from first principles instead of inheriting analogy-driven defaults. Organize results as a multi-file folder for future reference.

<when_to_use>

Use this skill when:

  • the current options all look like slight variations of the same idea
  • cost, structure, or strategy feels constrained by habit
  • you need to separate real constraints from inherited assumptions

Do not use this skill when:

  • the job is mostly factual research with no redesign
  • the request is standard implementation planning
  • the user needs startup validation scoring rather than assumption teardown

Boundary:

  • if the main job is startup scoring and readiness assessment, use startup-validator
  • if the main job is broad idea generation, use genius-thinking

Examples:

/elon-musk SaaS pricing is crowded and undifferentiated
/elon-musk infrastructure cost is 40% of revenue
/elon-musk churn is high and retention playbooks are failing

</when_to_use>

<input_check>

If $ARGUMENTS is missing, ask:

Which problem should we deconstruct using first principles?

</input_check>

<owned_job>

For each run:

  1. Restate the problem and desired outcome.
  2. Gather facts only where the answer depends on current evidence.
  3. Classify assumptions using the A/B/C model from references/frameworks.md.
  4. Rebuild options from the surviving fundamentals.
  5. Stress-test the best path with inversion and pre-mortem.

</owned_job>

<document_shape>

Output Structure

.hypercore/elon-musk/[topic-slug]/
├── flow.json           # phase tracking
├── research.md         # domain research (conventions + facts + innovation cases)
├── assumptions.md      # A/B/C matrix with Socratic questioning
├── redesign.md         # rebuilt options from fundamentals + comparison table
└── execution.md        # inversion + pre-mortem + action plan
  • Use ASCII kebab-case for [topic-slug] (e.g., saas-infra-cost).
  • Each phase produces its own file for organized reference.
  • flow.json tracks progress through phases. See references/flow-schema.md for the schema.
  • If the folder exists from a prior run, read existing files before updating.

</document_shape>

<flow_tracking>

Flow Tracking

Write flow.json at the start and update as each phase completes.

Phase progression

PhaseOutput fileNext
researchresearch.md — industry conventions, actual facts, innovation casesdeconstruct
deconstructassumptions.md — A/B/C matrix with Socratic questioningredesign
redesignredesign.md — rebuilt options + current vs first-principles comparisonexecute
executeexecution.md — inversion, pre-mortem, action sequencedone

Resume support

If flow.json already exists, read it and continue from the last incomplete phase. Do not restart completed phases.

</flow_tracking>

Workflow

PhaseTaskOutput file
1Clarify the decision, gather domain researchresearch.md
2Identify constraints, conventions, unknowns (A/B/C matrix)assumptions.md
3Rebuild alternatives from fundamentalsredesign.md
4Stress-test the best path, recommend next actionsexecution.md

Research rule:

  • if the problem depends on current facts, gather and cite them
  • if the problem is conceptual, do not force web or team workflows

<output_contract>

Each output file should include:

  • research.md: industry conventions, actual data/benchmarks, innovation cases (with source URLs)
  • assumptions.md: A/B/C matrix (A=physical constraints, B=conventions to eliminate, C=needs verification), Socratic questioning applied
  • redesign.md: current vs first-principles comparison table, 3-5 alternative paths with feasibility/impact scores
  • execution.md: inversion failure scenarios (5-7), pre-mortem analysis, prioritized action sequence

</output_contract>

Before finishing, check:

  • conventions are separated from true constraints
  • unknowns that need evidence are labeled explicitly
  • the recommendation does not depend on obsolete tool or model names
  • inversion or pre-mortem was used to challenge the preferred path
  • all output files are saved under .hypercore/elon-musk/[topic-slug]/
  • flow.json status is set to completed

平台分布

Codex

33.49%
按下载量换算99

Claude

29.54%
按下载量换算87

Cursor

17.52%
按下载量换算52

Gemini CLI

10.16%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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