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Agent Skill · AI 工具

article-review(文章评论)

article-review 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

article-review 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 1,085。

总安装 1,175周安装 48GitHub Stars 279下载 376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:article-review(文章评论)
来源仓库:https://github.com/zephyrwang6/myskill
仓库路径:skills/article-review
安装命令:
npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill article-review
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/zephyrwang6/myskill --skill article-review

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

article-review 基于原文生成高质量深度评论与解读文章。适用于热点技术传播内容,提炼表层关注点与深层价值之间的差异。三步走流程:识别传播热点、介绍作者背景、通俗化解构核心概念。输出包含引言、背景、概念重释与总结的结构化评价文本。

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/article-review

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/zephyrwang6/myskill --skill article-review;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

article-review 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zephyrwang6/myskill --skill article-review。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

article-review 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。

article-review 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

article-review 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。

article-review 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,175 次,近一周安装 48 次,下载 376 次,GitHub 279 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。

article-review 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

  • 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AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
article-review

文章评论 · 本页

1,175279权限未标注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

文章评价写作指南

根据原文内容生成高质量的深度评价/解读文章。

写作流程

第一步:提炼传播点

阅读原文后,首先识别:

  1. 传播热点:文章在圈子里传播的原因是什么?大众关注的焦点是什么?
  2. 表层关注 vs 深层价值:读者表面关注的点(如"作者被裁")与文章真正的价值所在(如"费米能级"概念)

开篇示例:

田渊栋的年终总结,这两天在圈子里传得挺广。
很多人转发的时候,关注点都放在了他被裁这件事上。
但最近,我把他的这份年终总结反复读了几遍,看到他在总结里提出了一个大多数人会很陌生,但非常关键的概念——费米能级。

第二步:作者背景介绍

简洁介绍作者的背景信息,增强文章的权威性:

  • 学历背景(本科、硕士、博士学校)
  • 职业经历(知名公司、重要职位)
  • 专业领域和成就
  • 与文章主题相关的经历

示例:

本科交大,博士CMU,毕业后先加入了Google无人驾驶团队。
后转入了Facebook的AI研究院,一待就是十多年。
他主要做的是强化学习方向,发过很多篇重要的论文。

第三步:核心概念提炼与通俗化

将原文中的核心概念用更通俗易懂的语言重新解释:

  1. 识别核心概念:找出文章中最关键、最有价值的概念
  2. 通俗化表达:用更简单、更有画面感的语言重新解释
  3. 逻辑链条梳理:把作者的推理过程清晰地呈现出来

示例(原文复杂概念 → 通俗解读):

原文:"人的价值从按照'本人产出的劳动数量及质量'来评估,变成了是否能提高AI的能力"

解读:现在评估一个人的价值,不再是看你本人能产出多少,而是看你能不能提高AI的能力。
「你加上AI的产出,要大于AI单独的产出,这样你才有存在的价值。」

第四步:金句引用

直接引用原文中最有力的观点和金句,用引号或特殊格式标注:

  • 选择最能代表作者观点的句子
  • 选择最有冲击力、最易传播的表达
  • 用「」或引号突出显示

示例:

「在这种环境下,真正稀缺的不再是实现愿望的能力,而是愿望本身。」

第五步:画面感表达

用更生动、更有画面感的比喻和表达方式重新包装核心论点:

  • 使用具体的场景描写
  • 用比喻让抽象概念具象化
  • 加入作者个人视角的解读

示例:

他说,未来的世界不再是传统故事里描绘的那样,人们为了争夺稀缺的武功秘籍或者寻找唯一的阿拉丁神灯而展开冒险。
相反,这将是一个遍地神灯的时代。
每一个AI都像是一个神灯,能力超群,渴望实现别人的愿望。

第六步:升华总结

在结尾提炼文章的核心启示,给读者留下思考:

  1. 提炼核心信息:用一句话概括文章最想传达的内容
  2. 给出行动指引:读者应该如何应对或思考
  3. 收尾有力:用简洁有力的句子结束

示例:

田渊栋这篇年终总结想说的或许是:只要你还在主动思考,你就没有真正被淘汰。

用思考对抗同化,用目标对抗迷茫。
这或许才是AI时代,一个人最深的护城河。

写作风格要求

语言风格

  • 简洁直接,避免冗长
  • 短句为主,节奏明快
  • 口语化但不失专业性
  • 适当留白,给读者思考空间

结构特点

  • 段落简短,每段2-4句
  • 单句成段增强冲击力
  • 使用换行分隔逻辑单元
  • 引用与解读交替出现

避免的问题

  • 不要简单复述原文
  • 不要过度使用术语
  • 不要添加未经证实的信息
  • 不要主观臆断作者意图

输出格式

生成的评价文章应包含:

  1. 开篇引入(1-2段):点明传播情况,引出核心价值
  2. 背景介绍(1段):简述作者背景
  3. 核心解读(3-5段):提炼并通俗化核心概念
  4. 金句引用(穿插其中):突出原文亮点
  5. 升华总结(1-2段):提炼启示,收尾有力

总字数通常为原文的 30%-50%,以便于二次传播。

平台分布

OpenCode

28.62%
按下载量换算108

Claude Code

20.54%
按下载量换算77

Antigravity

17.59%
按下载量换算66

Codex

11.34%
按下载量换算43

Gemini CLI

7.46%
按下载量换算28

trae

3.44%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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