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Agent Skill · 研究检索

blueprint-research(蓝图研究)

blueprint-research 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。

blueprint-research 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 45,663。

总安装 832周安装 34GitHub Stars 37下载 267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:blueprint-research(蓝图研究)
来源仓库:https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace
仓库路径:skills/blueprint-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill blueprint-research
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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill blueprint-research

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。

blueprint-research 处理蓝图工作流的研究阶段,包括工具箱解析和经验发现。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。并行读取配置并确定研究方法,支持本地和外部研究的决策制定。

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。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/blueprint-research

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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill…;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

blueprint-research 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill blueprint-…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

blueprint-research 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。

blueprint-research 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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill blueprint-research 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。

blueprint-research 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。

blueprint-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 832 次,近一周安装 34 次,下载 267 次,GitHub 37 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。

blueprint-research 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。

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。
  • 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。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
blueprint-research

蓝图研究 · 本页

83237执行命令未明确通过

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

Blueprint Research

Handles the research phase of the blueprint workflow: Toolbox resolution, lessons discovery, local/external research decision, and spec review.

Input

feature_description: string
tech_stack: string | string[]  # From config-reader
discovery_result:
  user_familiarity: high | medium | low  # Do they know the codebase?
  user_intent: speed | thoroughness      # What matters more?
  topic_risk: high | medium | low        # Security, payments, external APIs?
  uncertainty_level: high | medium | low # Is the approach clear?

1. Resolve Toolbox + Discover Lessons

Read config (parallel):

/majestic:config tech_stack generic
/majestic:config lessons_path .agents/lessons/

Spawn agents (parallel):

Task(majestic-engineer:workflow:toolbox-resolver):
  prompt: "Stage: blueprint | Tech Stack: {tech_stack}"

Task(majestic-engineer:workflow:lessons-discoverer):
  prompt: "workflow_phase: planning | tech_stack: {tech_stack} | task: {feature_description}"

Store outputs:

  • research_hooks → for Step 4 (external research)
  • coding_styles → for Step 5 (skill injection)
  • lessons_context → for architect agent

Non-blocking errors:

  • No toolbox found → Continue with core agents
  • Lessons directory missing → Continue
  • Discovery returns 0 lessons → Log, continue
  • Discovery fails → Log warning, continue

2. Local Research (Always Runs)

Fast, local research to understand codebase patterns before deciding on external research.

Task(majestic-engineer:research:git-researcher, prompt="{feature}")
Task(majestic-engineer:research:repo-analyst, prompt="{feature}")

Store: local_findings - patterns, conventions, similar implementations

3. Research Decision

Based on discovery signals + local findings, decide if external research adds value.

Decision matrix:

ConditionExternal Research
topic_risk: high (security, payments, external APIs)Always - cost of missing something too high
local_findings has strong patterns + user_familiarity: highSkip - codebase is authoritative
uncertainty_level: high OR user_familiarity: lowResearch - external perspective valuable
user_intent: speed + adequate local patternsSkip - optimize for velocity
Default (no strong signal)Research - err on side of thoroughness
research_decision = evaluate(discovery_result, local_findings)
  → SKIP_EXTERNAL | RUN_EXTERNAL

If research_decision == SKIP_EXTERNAL:
  Announce: "Codebase has solid patterns for this. Proceeding without external research."
Else:
  Announce: "Running external research for {reason}."

4. External Research (Conditional)

Only runs if research_decision == RUN_EXTERNAL

Task(majestic-engineer:research:docs-researcher, prompt="{feature}")
Task(majestic-engineer:research:best-practices-researcher, prompt="{feature}")

Stack-specific agents (from toolbox):

For each hook in research_hooks:
  If hook.triggers.any_substring matches feature_description:
    Task(subagent_type=hook.agent, prompt="{feature} | Context: {hook.context}")

Cap: Maximum 4 external agents to avoid noise.

Wait: Collect all results before proceeding.

5. Spec Review + Skill Injection

Run in parallel:

Apply spec-reviewer skill:
  context: "Feature: {feature} | Research: {combined_research}"

For each skill in coding_styles:
  Skill(skill: skill)

Outputs:

  • spec_findings → gaps, edge cases, questions
  • skill_content → loaded coding style content

Output

research_result:
  toolbox:
    research_hooks: array
    coding_styles: array
  lessons_context: string | null
  research_decision: SKIP_EXTERNAL | RUN_EXTERNAL
  research_decision_reason: string
  research_findings:
    local:
      git: string
      repo: string
    external:              # null if research_decision == SKIP_EXTERNAL
      docs: string | null
      best_practices: string | null
      stack_specific: array | null
  spec_findings:
    gaps: array
    edge_cases: array
    questions: array
  skill_content: string
  ready_for_architecture: boolean

平台分布

Codex

36.9%
按下载量换算99

Claude

29.3%
按下载量换算78

Cursor

17.51%
按下载量换算47

Gemini CLI

10.02%
按下载量换算27

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill blueprint-research 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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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