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Agent Skill · 研究检索

calibrate(calibrate 搜索)

calibrate 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。

calibrate 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,权限为只读;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 32,245。

总安装 2,546周安装 104GitHub Stars 189下载 824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:calibrate(calibrate 搜索)
来源仓库:https://github.com/sharpdeveye/maestro
仓库路径:skills/calibrate
安装命令:
npx skills add https://github.com/sharpdeveye/maestro --skill calibrate
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/sharpdeveye/maestro --skill calibrate

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。

用于校准工具命名与工作流程一致性,确保技能间风格统一。适合在复杂任务中遵循 Context Gathering Protocol 协议执行。提供动词名词组合命名法与反模式规避建议清单。安装需通过 GitHub 仓库,必须先行调用 /agent-workflow 初始化。涉及多技能协作时应保持术语表与上下文继承关系清晰。

来源仓库内路径:skills/calibrate

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/sharpdeveye/maestro --skill calibrate;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

calibrate 怎么安装?

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

calibrate 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。

calibrate 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。

calibrate 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。

calibrate 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,546 次,近一周安装 104 次,下载 824 次,GitHub 189 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。

calibrate 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
calibrate

calibrate 搜索 · 本页

2,546189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

MANDATORY PREPARATION

Invoke /agent-workflow — it contains workflow principles, anti-patterns, and the Context Gathering Protocol. Follow the protocol before proceeding — if no workflow context exists yet, you MUST run /teach-maestro first. Consult the prompt-engineering reference in the agent-workflow skill for naming and style consistency patterns.


Ensure consistency across all workflow components. Inconsistency creates confusion — for the model, for developers, and for users.

Calibration Dimensions

Naming Conventions

  • Tool names follow consistent pattern (verb_noun, noun.verb, or camelCase — pick one)
  • Agent names follow consistent pattern
  • Configuration keys follow consistent pattern
  • File names follow consistent pattern

Prompt Style

  • All prompts use the same structural pattern (4-zone)
  • Consistent delimiter style (XML tags, markdown headers, triple-dash)
  • Consistent output schema format (JSON schema, markdown template)
  • Consistent instruction style (imperative, numbered steps)

Error Handling

  • All tools return errors in the same format
  • Error codes follow consistent scheme
  • Error messages follow consistent tone
  • Retry logic uses consistent strategy

Logging

  • All logs use the same format (JSON structured, text, etc.)
  • Consistent field names across all log entries
  • Consistent log levels (debug, info, warn, error)
  • Consistent PII redaction approach

Calibration Process

  1. Identify the standard: What's the most common pattern in the existing codebase? That's the standard.
  2. List deviations: Find all components that deviate from the standard.
  3. Prioritize: Fix the most impactful deviations first (user-facing > internal).
  4. Apply: Make the changes, ensuring tests still pass.
  5. Document: Update .maestro.md with the established conventions.

Consistency Audit Table

DimensionStandardDeviations FoundPriority
Tool naming?? of? toolsHigh/Med/Low
Prompt structure?? of? promptsHigh/Med/Low
Error format?? of? toolsHigh/Med/Low
Log format?? of? entriesHigh/Med/Low

Calibration Checklist

  • Convention standard identified for each dimension
  • All deviations listed with location
  • Highest impact deviations fixed first
  • Tests pass after each calibration change
  • Updated .maestro.md with established conventions

Recommended Next Step

After calibration, run /refine for a final polish pass, or /evaluate to verify consistency improvements.

NEVER:

  • Invent new conventions when existing ones work
  • Calibrate in a way that changes behavior (this is standardization, not refactoring)
  • Skip test verification after calibration
  • Change naming conventions without updating all references

平台分布

Codex

34.98%
按下载量换算288

Claude

31.6%
按下载量换算260

Cursor

16.58%
按下载量换算137

Gemini CLI

8.11%
按下载量换算67

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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