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Agent Skill · 研究检索

cargo-storage(货物储存)

cargo-storage 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。

cargo-storage 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 56,238。

总安装 461周安装 19GitHub Stars 12下载 150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:cargo-storage(货物储存)
来源仓库:https://github.com/getcargohq/cargo-skills
仓库路径:skills/cargo-storage
安装命令:
npx skills add https://github.com/getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage
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/getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage

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。

cargo-storage 负责数据层管理,包括模型、数据集、列及记录的增删改查与关系维护。适用于结构化数据的元信息操作、模式发现或批量记录处理等数据治理场景。通过 RESTful 接口或 CLI 工具执行 CRUD 操作,返回标准化的 JSON 响应结构。

使用前需配置 OAuth 登录并获取有效访问令牌,注意敏感数据的读写权限控制。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/cargo-storage

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/getcargohq/cargo-skills --skill cargo-storage;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

    它需要接触敏感数据,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

cargo-storage 怎么安装?

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

cargo-storage 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。

cargo-storage 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

cargo-storage 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。

cargo-storage 用的人多吗?

公开数据是累计安装 461 次,近一周安装 19 次,下载 150 次,GitHub 12 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。

cargo-storage 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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

  • 需要接触敏感数据,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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
cargo-storage

货物储存 · 本页

46112接触敏感数据未明确未通过

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

Cargo CLI — Storage

Data layer management: inspecting and modifying models, datasets, columns, relationships, and records.

See references/response-shapes.md for full JSON response structures. See references/troubleshooting.md for common errors and how to fix them. See references/examples/models.md for model CRUD, DDL inspection, and schema discovery examples. See references/examples/datasets.md for dataset listing and navigation examples. See references/examples/columns.md for column creation and management examples.

Prerequisites

npm install -g @cargo-ai/cli
cargo-ai login --oauth                                  # browser sign-in (recommended)
# or: cargo-ai login --token <your-api-token>           # workspace-scoped API token (non-interactive)
# Pin a default workspace at login (with --oauth)
cargo-ai login --oauth --workspace-uuid <uuid>

Verify with cargo-ai whoami. All commands output JSON to stdout. Without a global install, prefix every command with npx @cargo-ai/cli instead of cargo-ai.

Failed commands exit non-zero and return {"errorMessage": "..."}.

Discover resources first

Always list before inspecting or modifying.

cargo-ai storage dataset list              # all datasets (uuid, slug)
cargo-ai storage model list                # all models (uuid, name, slug, columns)
cargo-ai storage model list --dataset-uuid <uuid>   # models in a specific dataset

Retrieve in the UI: models live at app.getcargo.io/workspaces/<WORKSPACE_UUID>/models/<MODEL_UUID>. Get <WORKSPACE_UUID> from cargo-ai whoami under workspace.uuid.

Quick reference

cargo-ai storage model list
cargo-ai storage model get <model-uuid>
cargo-ai storage model get-ddl <model-uuid>
cargo-ai storage dataset list
cargo-ai storage column list --model-uuid <uuid>
cargo-ai storage relationship list --model-uuid <uuid>
cargo-ai storage record list --model-uuid <uuid>

Models

Models are structured tables in your workspace (e.g. Companies, Contacts).

# List all models
cargo-ai storage model list

# List models in a dataset
cargo-ai storage model list --dataset-uuid <uuid>

# Get a single model (includes columns)
cargo-ai storage model get <model-uuid>

# Get the DDL (full schema, table name and SQL dialect)
cargo-ai storage model get-ddl <model-uuid>
# → Useful for column discovery and SQL dialect (BigQuery vs Snowflake) before writing queries

# Create a model
cargo-ai storage model create \
  --slug contacts \
  --name "Contacts" \
  --dataset-uuid <uuid> \
  --extractor-slug <extractor-slug> \
  --config '{}'

# Update a model
cargo-ai storage model update --uuid <model-uuid> --name "New Name"

# Remove a model
cargo-ai storage model remove <model-uuid>

Querying: Use cargo-ai storage query execute "<sql>" to query storage. Tables are referenced as <datasetSlug>.<modelSlug> (e.g. default.companies). Run model get-ddl for column types and SQL dialect when writing more involved queries. See the cargo-orchestration skill for query examples.

Datasets

Datasets are logical groupings of models.

# List all datasets
cargo-ai storage dataset list

# Get a single dataset
cargo-ai storage dataset get <dataset-uuid>

Columns

Columns define the schema of a model.

# List columns for a model
cargo-ai storage column list --model-uuid <uuid>

# Create a column
cargo-ai storage column create \
  --model-uuid <uuid> \
  --column '{"slug":"my_column","type":"string","label":"My Column","kind":"custom"}'

# Update a column (pass the full column object — columns are identified by slug, not UUID)
cargo-ai storage column update \
  --model-uuid <uuid> \
  --column '{"slug":"my_column","type":"string","label":"Updated Label","kind":"custom"}'

# Remove a column
cargo-ai storage column remove --model-uuid <uuid> --column-slug <slug>

# Reorder a column (move to a specific index)
cargo-ai storage column reorder --model-uuid <uuid> --column-slug <slug> --to-index 2

Column types: string, number, boolean, date, object, array, vector, any.

Column kinds: custom (user-defined), computed (expression over other columns), metric (aggregated from a related model), lookup (single field pulled from a related model via a join).

Relationships

Relationships link models together (e.g. Contacts belong to Companies).

# List relationships for a model
cargo-ai storage relationship list --model-uuid <uuid>

# Set a relationship between two models
cargo-ai storage relationship set \
  --from-model-uuid <uuid> \
  --to-model-uuid <uuid>

Records

# List records in a model
cargo-ai storage record list --model-uuid <uuid>

For advanced record queries (filtering, sorting, pagination), use segmentation segment fetch from the cargo-orchestration skill.

Help

Every command supports --help:

cargo-ai storage model list --help
cargo-ai storage column create --help
cargo-ai storage relationship set --help

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

平台分布

Codex

35.57%
按下载量换算53

Claude

28.65%
按下载量换算43

Cursor

20.5%
按下载量换算31

Gemini CLI

10.05%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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