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Agent Skill · 开发

atomise(atomise 命令行)

atomise 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。

atomise 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 14,749。

总安装 665周安装 28GitHub Stars 17下载 233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:atomise(atomise 命令行)
来源仓库:https://github.com/0xdarkmatter/claude-mods
仓库路径:skills/atomise
安装命令:
npx skills add https://github.com/0xdarkmatter/claude-mods --skill atomise
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/0xdarkmatter/claude-mods --skill atomise

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

atomise 将复杂问题分解为可独立验证的思维原子,采用回溯机制提升推理可靠性。适用于安全分析、架构决策与多步证明等高风险复杂任务。每个原子回答后评估置信度,低于阈值则回溯重组,避免误差累积。使用前应限定领域(非 trivia 问题),并理解其非线性格局特性。

atomise 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/atomise

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/0xdarkmatter/claude-mods --skill atomise;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

atomise 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/0xdarkmatter/claude-mods --skill atomise。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

atomise 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。

atomise 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。

atomise 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。

atomise 用的人多吗?

公开数据是累计安装 665 次,近一周安装 28 次,下载 233 次,GitHub 17 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。

atomise 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。
  • 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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
atomise

atomise 命令行 · 本页

66517只读MIT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

Atomise - Atom of Thoughts Reasoning

Decompose complex problems into minimal, verifiable "atoms" of thought. Unlike chain-of-thought (linear, error-accumulating), AoT treats each step as independently verifiable and backtracks when confidence drops.

Use for: Security analysis, architectural decisions, complex debugging, multi-step proofs. Don't use for: Simple questions, trivial calculations, information lookup.

/atomise "<problem>" [--light | --deep] [--math | --code | --security | --design]

The Core Loop

1. DECOMPOSE -> Break into atomic subquestions (1-2 sentences each)
2. SOLVE     -> Answer leaf nodes first, propagate up
3. VERIFY    -> Test each hypothesis (counterexample, consistency, domain check)
4. CONTRACT  -> Summarize verified state in 2 sentences (drop history)
5. EVALUATE  -> Confident enough? Done. Too uncertain? Backtrack and try another path.

Repeat until confident or all paths exhausted.


Atoms

Each atom is a minimal unit:

{id, type, content, depends_on[], confidence, verified}
TypePurposeStarting Confidence
premiseGiven facts1.0
reasoningLogical inferenceInherited from parents
hypothesisClaim to testMax 0.7 until verified
verificationTest resultBased on test outcome
conclusionFinal answerPropagated from chain

Confidence propagates: A child can't be more confident than its least-confident parent.


Confidence (Honest Caveat)

These numbers are *heuristic*, not calibrated probabilities. They're useful for tracking relative certainty, not for actual risk assessment.

ThresholdMeaning
> 0.85Confident enough to conclude
0.6 - 0.85Needs more verification
< 0.6Decompose further or backtrack
< 0.5Backtrack - this path isn't working

Verification adjusts confidence:

  • Confirmed -> maintain or slight boost
  • Partial -> reduce ~15%
  • Refuted -> major reduction, likely backtrack

Modes

Depth:

  • --light - Fast: max 3 levels, 0.70 confidence threshold
  • *(default)* - Standard: max 5 levels, 0.85 threshold
  • --deep - Exhaustive: max 7 levels, 0.90 threshold

Domain (adjusts verification style):

  • --math - Arithmetic checks, proof validation, boundary tests
  • --code - Type checking, invariant verification, test generation
  • --security - Threat modeling, attack surface, adversarial thinking
  • --design - Tradeoff analysis, constraint satisfaction, feasibility

Output

ANSWER: {result}
CONFIDENCE: {0.0-1.0} - {why}

KEY CHAIN: P1 -> R1 -> H1 -> V1 -> C1

ATOMS:
| id | type | content | conf | verified |
|----|------|---------|------|----------|
| P1 | premise | Given: ... | 1.0 | Y |
| R1 | reasoning | Therefore: ... | 0.95 | Y |
| ... | ... | ... | ... | ... |

RISKS: {what could change this}

Add --verbose for full trace, --quiet for just the answer.


Execution Guide

Phase 0: Setup

  1. Restate the problem in one sentence
  2. Extract premises as atoms (given facts = 1.0, assumptions = 0.6)
  3. Sketch approaches: Direct solve? Decompose? Reframe? Pick best.

Phase 1+: Iterate

  1. Atomicity gate: Can you answer from verified atoms? Yes -> solve. No -> decompose.
  2. Decompose: Build dependency tree of atomic subquestions
  3. Solve + Verify: Leaves first, propagate up. Every hypothesis needs verification.
  4. Contract: Summarize in <=2 sentences. Drop everything else.
  5. Evaluate:

- Confident? -> Terminate - Uncertain but viable? -> Continue - Low confidence? -> Backtrack, try alternative

Backtracking

When a path yields confidence < 0.5 after verification:

  1. Prune that branch
  2. Restore to last contracted state
  3. Try alternative from initial sketch

Examples

# Complex debugging
/atomise "Why does this function return null on the second call?" --code

# Security review
/atomise "Is this authentication flow vulnerable to session fixation?" --security

# Architecture decision
/atomise "Should we use event sourcing for this domain?" --deep --design

# Quick decision (light mode)
/atomise "Redis vs Memcached for this cache layer?" --light

Anti-Patterns

BAD:  /atomise "What's 2+2?"           -> Just answer it
BAD:  /atomise "Rewrite this function" -> That's implementation, not reasoning
BAD:  Forcing conclusion despite low confidence -> Let it backtrack
GOOD: /atomise for genuine uncertainty requiring structured decomposition

Remember

  1. Atomic = minimal. 1-2 sentences per atom.
  2. Verify everything. Hypotheses need tests.
  3. Contract aggressively. Keep only what's needed for next step.
  4. Backtrack freely. Low confidence means try another path.
  5. Confidence is heuristic. Useful for structure, not actual probabilities.

平台分布

OpenCode

29.3%
按下载量换算68

Gemini CLI

23.37%
按下载量换算54

Antigravity

15.51%
按下载量换算36

Claude Code

10.71%
按下载量换算25

Codex

6.68%
按下载量换算16

windsurf

3.19%
按下载量换算7

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。

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