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Agent Skill · 研究检索

reflect(技能安全扫描)

reflect 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。

reflect 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,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 20,114。

总安装 5,333周安装 220GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,742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:reflect(技能安全扫描)
来源仓库:https://github.com/camacho/ai-skills
仓库路径:skills/reflect
安装命令:
npx skills add https://github.com/camacho/ai-skills --skill reflect
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/camacho/ai-skills --skill reflect

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。

reflect 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。适用于提交前检查阶段,强制合并 .branch-context.md 到 MEMORY.md 后方可完成任务。

自动标记时间戳并分析会话内 git 变更与用户反馈,生成结构化复盘报告。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。reflect 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/reflect

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/camacho/ai-skills --skill reflect;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

    它需要调用外部服务,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

reflect 怎么安装?

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

reflect 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。

reflect 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

reflect 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。

reflect 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,333 次,近一周安装 220 次,下载 1,742 次。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。

reflect 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。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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
reflect

技能安全扫描 · 本页

5,333—调用外部服务未明确有提醒

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

Phase gate: COMMIT checkpoint. Do not declare task complete until Step 8 passes.

Execute all steps in order. Escalate to the user only at explicit escalation points.

Step 0 — Mark reflect timestamp

date +%s > "${CLAUDE_PROJECT_DIR}/ai-workspace/.last-reflect-ts"

Step 1 — Review session work

git log --oneline -10

Review recent edits and corrections made during this session. If a completed plan exists in ai-workspace/plans/ (Outcomes & Learnings filled in), use it as the primary source. Otherwise derive learnings directly from git history and session events. Build an explicit inventory of candidate learnings before moving on.

Step 1b — Verify issue closure

Scan commit messages for closing keywords (case-insensitive): closes, close, closed, fixes, fix, fixed, resolves, resolve, resolved followed by #N.

For each issue number found:

gh issue view N --json state --jq '.state'

Warn if any referenced issue is still open. Do not block — warn and continue.

Step 2 — Classify learnings

SignalDestination
References this repo's files, paths, configs, or project conventionsMEMORY.md only
General pattern, tool behavior, or preference applicable across projectsBasic Memory vault only
Both (project-specific instance of a cross-project pattern)Both — cross-reference each entry to the other

Step 2b — Comment learnings on related issues

Plan has Issue: #N in frontmatter: post learnings directly as a comment on that issue. No confirmation needed — the link is explicit.

No plan or no Issue field: run gh issue list --state open --json number,title,labels --limit 50, fuzzy-match keywords against open issue titles. Confirm with user before posting to any fuzzy match. A bad auto-comment is worse than a missed one.

Step 3 — Write to MEMORY.md (concurrent write protocol)

MEMORY.md lives on main and may receive concurrent writes. Never write from the current worktree.

REFLECT_DIR="$CLAUDE_SESSION_DIR/memory-reflect"
[ -d "$REFLECT_DIR" ] && rm -rf "$REFLECT_DIR"
git clone --depth 1 "$(git remote get-url origin)" "$REFLECT_DIR"

Retry loop (max 3 attempts):

  1. Read $REFLECT_DIR/ai-workspace/MEMORY.md as it exists now.
  2. Re-derive entries from the current file state — skip anything already present, avoid duplicates. Do not auto-merge. Do not replay old diffs.
  3. Add new entries. Prune entries older than 30 days. Keep under 200 lines — if over, summarize the oldest section (never silently delete).
  4. Commit and push:
git -C "$REFLECT_DIR" add ai-workspace/MEMORY.md
git -C "$REFLECT_DIR" commit -m "reflect: update MEMORY.md [$(date +%Y-%m-%d)]

Co-Authored-By: Claude <model>"
git -C "$REFLECT_DIR" push
  1. On non-fast-forward rejection: git -C "$REFLECT_DIR" pull --rebase, return to step 1.
  2. After 3 failures, stop and escalate — do not proceed: MEMORY.md write failed after 3 retries. Manual merge required at $REFLECT_DIR/ai-workspace/MEMORY.md.

Step 4 — Write to Basic Memory vault

Use mcp__basic-memory__search_notes first to avoid duplicates, then mcp__basic-memory__write_note or mcp__basic-memory__edit_note. Use [[wiki-links]] for connections. Tag every note with the current project name.

If Basic Memory MCP is not connected, log the skip in the output summary and continue. Do not block.

Step 5 — ADR check

If a significant architectural decision, convention, or recurring pattern emerged, prompt:

Should this become an ADR? Candidate: "". (y/n)

If yes: create ai-workspace/decisions/ADR-NNN-<slug>.md using the template at ai-workspace/decisions/TEMPLATE.md. Increment the highest existing ADR number.

Step 6 — Create issues from surfaced work

Check for duplicates first (open and recently closed):

gh issue list --state open --limit 100 --json number,title
gh issue list --state closed --limit 20 --json number,title

Source (a) — Reflect TODOs: gotchas, follow-ups, technical debt surfaced during Steps 1–5. Create a GitHub issue for each with no duplicate.

Source (b) — Scratchpad (ai-workspace/scratchpad.md): for each line matching - []... → create issue → rewrite as - [x] → #N. Leave plain bullets untouched — they are reference notes.

Step 7 — Finalize plan

Rename the active plan to .done.md. Verify Outcomes & Learnings is filled in first.

mv ai-workspace/plans/<name>.md ai-workspace/plans/<name>.done.md

This commit can go on the primary worktree — .done.md plan files are in the allowlist (see task-branches.md). Skip if no active plan.

Step 8 — Phase gate

Read .branch-context.md:

  • MEMORY.md not updated +.branch-context.md had content → soft block: warn and do not declare task complete until resolved.
  • .branch-context.md missing or empty → warn but do not block.

Output summary

LayerAction
MEMORY.mdN entries added, N pruned (X lines total)
Basic MemoryN notes written/updated (or: skipped — MCP unavailable)
Issues closed#N, #N (verified) / #N still open (warned)
Issues created#N "", #N ""
Issues commented#N
ADRCreated ADR-NNN / Skipped
PlanFinalized.done.md / None
Phase gateMEMORY.md updated: yes/no —.branch-context.md: found/missing

平台分布

Codex

33.72%
按下载量换算587

Claude

33.49%
按下载量换算583

Cursor

19.75%
按下载量换算344

Gemini CLI

9.51%
按下载量换算166

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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