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Agent Skill · 研究检索

argument-validator(参数验证器)

argument-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。

argument-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,权限为执行命令;许可证为 MIT,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 60,042。

总安装 374周安装 15GitHub Stars 94下载 121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
MIT

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:argument-validator(参数验证器)
来源仓库:https://github.com/nateberkopec/dotfiles
仓库路径:skills/argument-validator
安装命令:
npx skills add https://github.com/nateberkopec/dotfiles --skill argument-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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nateberkopec/dotfiles --skill argument-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。

argument-validator 用于将非正式论证转化为规范结构,识别关键假设并检验有效性与合理性。适合在验证或批判论证、形式化逻辑表达、发现隐藏前提或测试反例等场景中使用。通过结构化提问和替代方案探索,逐步构建严谨的技术主张与证据链条。安装前需确认权限范围、维护状态及是否涉及联网、命令执行或文件读写操作。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/argument-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/nateberkopec/dotfiles --skill argument-validat…;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

argument-validator 怎么安装?

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

argument-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。

argument-validator 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/nateberkopec/dotfiles --skill argument-validator;npx skills add nateberkopec/dotfiles --skill "argument-validator" 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。

argument-validator 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

argument-validator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 374 次,近一周安装 15 次,下载 121 次,GitHub 94 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。

argument-validator 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

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。
  • 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
argument-validator

参数验证器 · 本页

37494执行命令MIT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

Argument Validator

Overview

Provide a repeatable workflow for turning informal arguments into formal structure, identifying key assumptions, and checking validity and soundness with optional Lean formalization.

When to Use

Use this skill when the user asks to:

  • Validate or critique an argument
  • Formalize an argument in logic or Lean
  • Identify hidden assumptions or missing premises
  • Test an argument with counterexamples
  • Research whether premises are supported by evidence

Do not use this skill for:

  • Simple opinion questions without an argument
  • Purely stylistic rewrites
  • Codebase-only reasoning tasks

Workflow

1. Clarify Goal and Scope

Ask for missing information before formalization:

  • Request the full argument text, conclusion, and intended audience
  • Ask for definitions of ambiguous terms and the domain of discourse
  • Ask whether the user wants logical validity, empirical soundness, or both

2. Extract Argument Structure

Restate the argument as a numbered list:

  • Separate explicit premises from implicit assumptions
  • Label each premise as logical, definitional, or empirical
  • Note any ambiguous terms or scope shifts

3. Formalize the Logic

Translate into a precise formal representation:

  • Choose the smallest logic that fits (propositional or first-order)
  • Define symbols and predicates explicitly
  • Encode the argument as premises → conclusion
  • Flag quantifier order and scope changes

4. Check Logical Validity

Attempt a derivation from premises to conclusion:

  • Identify the first point where the proof fails
  • Produce the minimal additional assumption needed for validity
  • Provide a counterexample model when possible

5. Formalize in Lean (Optional)

When the user wants machine-checking, offload to a Lean formalizer:

  • Check for Lean availability (lean --version or ~/.elan/bin/lean --version)
  • Use lean --stdin for quick checks when no project exists
  • Ask the formalizer to return a compilable Lean snippet plus missing lemmas

6. Validate Assumptions with Research Agents

For each empirical or contestable assumption:

  • Spawn one research subagent per assumption
  • Provide the exact assumption and desired standard of evidence
  • Require a summary, sources, and a confidence rating
  • Run subagents in parallel when there are multiple assumptions

7. Synthesize the Final Analysis

Deliver a structured summary:

  • Validity verdict (valid / invalid) with justification
  • Soundness verdict (supported / unsupported / unknown)
  • List of key assumptions and their evidence status
  • Suggested revisions that would strengthen the argument

Subagent Prompts

Formalizer Agent (Logic + Lean)

Use a general subagent to formalize the argument:

You are a FORMALIZER agent.

INPUT:
- Argument text
- Extracted premises + conclusion
- Draft formalization (symbols and formulas)

TASK:
1. Tighten the formalization (minimal logic).
2. Identify missing premises or implicit assumptions.
3. Attempt a Lean formalization.
4. If proof fails, explain where and why.

OUTPUT:
- Refined formalization
- Lean theorem statement
- Lean proof sketch or error explanation
- List of missing assumptions

Assumption Research Agents

Use one general subagent per assumption:

You are a RESEARCHER agent.

ASSUMPTION:
[insert assumption]

TASK:
1. Use available web tools to find supporting or refuting sources.
2. Summarize evidence with citations.
3. Rate confidence (low/medium/high).

OUTPUT:
- Evidence summary
- Source list with URLs
- Confidence rating
- Notes on conflicts or gaps

Output Format

Provide results in this order:

  1. Restated argument (premises → conclusion)
  2. Formalization (symbols + formulas)
  3. Validity analysis (proof gap or confirmation)
  4. Lean check results (if performed)
  5. Assumptions table (premise, type, evidence, status)
  6. Recommendations or questions to resolve uncertainty

平台分布

Claude Code

31%
按下载量换算38

windsurf

22.86%
按下载量换算28

OpenCode

17.09%
按下载量换算21

Codex

13.39%
按下载量换算16

Antigravity

8.76%
按下载量换算11

Gemini CLI

4.01%
按下载量换算5

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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/nateberkopec/dotfiles --skill argument-validator;npx skills add nateberkopec/dotfiles --skill "argument-validator" 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。

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