Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

startup-validator(启动验证器)

startup-validator 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。

startup-validator 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 46,860。

总安装 759周安装 31GitHub Stars 3下载 246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:startup-validator(启动验证器)
来源仓库:https://github.com/alpoxdev/hypercore
仓库路径:skills/startup-validator
安装命令:
npx skills add https://github.com/alpoxdev/hypercore --skill startup-validator
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 startup-validator

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。

startup-validator 用于对创业想法进行证据驱动的可行性评分,减少乐观偏差。适用于决定继续推进、调整方向或准备客户验证前的评估。输出多文件结构化结果,便于后续参考与迭代。startup-validator 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

安装前应确认输入为具体产品想法而非泛化创意列表。注意不提供技术实现方案,仅聚焦市场与证据分析。

来源仓库内路径:skills/startup-validator

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 startup-validator;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

startup-validator 怎么安装?

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

startup-validator 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。

startup-validator 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。

startup-validator 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。

startup-validator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 759 次,近一周安装 31 次,下载 246 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。

startup-validator 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。
  • 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
startup-validator

启动验证器 · 本页

7593只读未明确通过

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

@rules/evidence-and-scoring.md @references/frameworks.md

Startup Validator

Score startup ideas with explicit evidence and uncertainty instead of optimism. Organize results as a multi-file folder for future reference.

<when_to_use>

Use this skill when:

  • validating a new startup or product idea
  • deciding whether to proceed, pivot, or narrow the market
  • preparing for customer discovery or fundraising conversations

Do not use this skill when:

  • the main job is generating many new ideas
  • the request is technical implementation planning
  • the user wants first-principles redesign rather than validation scoring

Boundary:

  • use genius-thinking for broad ideation
  • use elon-musk for assumption teardown and redesign

Examples:

/startup-validator AI-based education service
/startup-validator subscription healthcare app
/startup-validator B2B purchasing automation

</when_to_use>

<input_check>

If $ARGUMENTS is missing, ask:

Which startup idea should we validate?

If founder, market, or customer evidence is missing, continue with explicit assumptions instead of inventing certainty.

</input_check>

<owned_job>

For each run:

  1. Restate the idea and identify the key unknowns.
  2. Score the idea using the framework set in references/frameworks.md.
  3. Mark evidence quality and uncertainty for each major claim.
  4. Summarize the strongest strengths, critical weaknesses, and next validation steps.

</owned_job>

<document_shape>

Output Structure

.hypercore/startup-validator/[topic-slug]/
├── flow.json           # phase tracking
├── thesis.md           # idea framing + key hypotheses
├── thiel-scores.md     # per-question rationale and scores
├── pmf-forces.md       # PMF checklist + Forces of Progress
└── verdict.md          # final score + grade + weaknesses + roadmap
  • Use ASCII kebab-case for [topic-slug] (e.g., ai-education-service).
  • 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
framethesis.md — idea thesis + 3 key hypothesesscore
scorethiel-scores.md — 7 questions with per-question rationalepmf
pmfpmf-forces.md — PMF checklist + Forces of Progress analysisverdict
verdictverdict.md — total score, grade, weaknesses, roadmapdone

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
1Frame the idea and missing contextthesis.md
2Score the Thiel questionsthiel-scores.md
3Check PMF and switching forcespmf-forces.md
4Apply penalties, summarize, recommend next actionsverdict.md

Scoring rule:

  • do not fabricate precise scores when evidence is thin
  • mark uncertain sections as provisional and explain what evidence would change them

<output_contract>

Each output file should follow the formats defined in the KO version's result_structure section:

  • thesis.md: one-line thesis, value hypothesis, growth hypothesis, key unknowns
  • thiel-scores.md: per-question score + rationale + improvement direction
  • pmf-forces.md: PMF checklist, Forces of Progress (Push/Pull/Habit/Anxiety), switching probability
  • verdict.md: total score/grade, critical weaknesses with severity, improvement roadmap (immediate/30d/90d)

</output_contract>

Before finishing, check:

  • unsupported certainty is called out as provisional
  • evidence quality is distinguished from opinion
  • the score ties back to named frameworks
  • the output includes concrete next validation actions
  • all output files are saved under .hypercore/startup-validator/[topic-slug]/
  • flow.json status is set to completed

平台分布

Codex

36.93%
按下载量换算91

Claude

29.4%
按下载量换算72

Cursor

19.7%
按下载量换算48

Gemini CLI

9.85%
按下载量换算24

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。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