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Agent Skill · 开发

word(word 文档)

word 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。

word 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;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 19,034。

总安装 297周安装 12GitHub Stars 14下载 93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:word(word 文档)
来源仓库:https://github.com/bahayonghang/my-claude-code-settings
仓库路径:skills/word
安装命令:
npx skills add https://github.com/bahayonghang/my-claude-code-settings --skill word
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/bahayonghang/my-claude-code-settings --skill word

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。

word 用于英语单词的深度解析,包括音标、词源、语义公式与常见用法说明。每次处理一个单词,输出结构化 Markdown 内容,强调记忆锚点与使用边界。不翻译而是帮助用户掌握深层含义,适合词汇学习与精准表达训练。直接在对话中输出结果,无需写入本地文件,保持交互即时性。

word 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/word

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/bahayonghang/my-claude-code-settings --skill w…;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

word 怎么安装?

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

word 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。

word 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。

word 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。

word 用的人多吗?

公开数据是累计安装 297 次,近一周安装 12 次,下载 93 次,GitHub 14 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。

word 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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
word

word 文档 · 本页

29714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

Usage

Instructions

目标不是翻译,而是让用户真正掌握这个词的深层含义、常见用法和易错边界。

一次只处理一个英文单词。若用户给的是短语、整句或多个单词:

  • 多个离散单词:建议拆成逐词分析;若还想做卡片,改用 word-flow
  • 短语或概念:说明这个 skill 只处理单词级对象,必要时改用 learn

如果用户同时给了句子上下文,用上下文帮助判定义项;如果没有上下文,默认讲现代英语里最常见的主义项,并明确这是当前聚焦的义项。

直接在对话中用 Markdown 输出。不要写本地文件。

输出结构

1. 标题行

## {Word} /{IPA}/ {中文短译}
  • 默认把展示词形处理成首字母大写;若它明显是专有名词、缩写或有特殊大小写,保留原样。
  • 若你不确定音标、词源或语义分化史,不要硬编,明确写不确定。

2. Surface Anchor

  • 用 1-2 句说明这个词在现代英语里最常见的落点。
  • 给一个短而准的中文锚点,不要把它压扁成单一义项。

3. Original Image

  • 写出这个词最早、最物理、最可视的画面。
  • 若词源本身有争议,就写最稳妥的解释,不要假装确定。

4. Core Semantic Formula

  • 提炼成一个可记忆的公式,例如:温暖 + 时间 + 保护 = 孕育
  • 公式必须真能支撑后面的用法解释,不能只是漂亮句子。

5. Deep Explanation

  • 用几段高密度说明这个词怎样从原始画面长成现代意义。
  • 把词源、语感、抽象义和典型场景连起来。
  • 可以加粗关键词,但不要写成词典条目堆砌。

6. Usage Map

至少覆盖这些点:

  • 它常出现在哪些语境里
  • 常见搭配或句法动作是什么
  • 语气、语域或情感色彩怎样
  • 用户真正该怎么在句子里用它
  • 给出 2-3 个短小、自然、可模仿的英文例句

7. Confusions and Traps

  • 对比 1-2 个最容易混淆的近邻词,说明它像什么、又不是什么。
  • 点出常见误译、误用或过度泛化。
  • 如果这个词有多个彼此差异较大的义项,说明本次重点讲的是哪一个,其他义项只做简短提示。

8. One-Line Epiphany

用引用格式写一句中英双语收束句:

> "English sentence. 中文收束句。"

关键约束

  • 目标是 mastery,不是 dictionary lookup。
  • 不要为了显得深刻而写空话。
  • 不要把多义词压成一个死翻译。
  • 不要跳过用法地图和易混对比;这两部分是硬要求。
  • 例句要自然,不要写成词典腔或 AI 金句。

平台分布

Codex

36.93%
按下载量换算34

Claude

30.26%
按下载量换算28

Cursor

18.58%
按下载量换算17

Gemini CLI

8.8%
按下载量换算8

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。

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