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Agent Skill · 研究检索

codify-learning(编纂学习)

codify-learning 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

codify-learning 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,权限为需要联网;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 52,216。

总安装 563周安装 23GitHub Stars 8下载 182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:codify-learning(编纂学习)
来源仓库:https://github.com/phrazzld/claude-config
仓库路径:skills/codify-learning
安装命令:
npx skills add https://github.com/phrazzld/claude-config --skill codify-learning
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/phrazzld/claude-config --skill codify-learning

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。

codify-learning 沉淀任务执行中的错误修正与经验缺口。将每次纠正、反馈或调试洞察转化为系统级改进点。默认 codify 所有学习成果,不设 occurrence 阈值限制。输出 markdown 格式知识库,支持跨会话检索与应用。

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/codify-learning

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/phrazzld/claude-config --skill codify-learning;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

    它需要需要联网,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

codify-learning 怎么安装?

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

codify-learning 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。

codify-learning 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

codify-learning 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。

codify-learning 用的人多吗?

公开数据是累计安装 563 次,近一周安装 23 次,下载 182 次,GitHub 8 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。

codify-learning 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
codify-learning

编纂学习 · 本页

5638需要联网未明确有提醒

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

/codify-learning

Transform ephemeral learnings into durable system improvements.

Philosophy

Default codify, justify exceptions. Every correction, feedback, or "I should have known" moment represents a gap in the system. Codification closes that gap.

The "3+ occurrences" threshold is a myth - we have no cross-session memory. If you learned something, codify it.

Process

1. Identify Learnings

Scan the session for:

  • Errors encountered and how they were fixed
  • PR feedback received
  • Debugging insights ("the real problem was...")
  • Workflow improvements discovered
  • Patterns that should be enforced

2. Brainstorm Codification Targets

For each learning, consider:

  • Hook - Should this be guaranteed/blocked? (most deterministic)
  • Lint rule - Can a lint rule catch this at edit time? → invoke /guardrail
  • Agent - Should a reviewer catch this pattern?
  • Skill - Is this a reusable workflow?
  • CLAUDE.md - Is this philosophy/convention?

Choose the target that provides the most leverage. Hooks > Lint rules > Agents > Skills > CLAUDE.md for enforcement. Skills > CLAUDE.md for workflows.

Lint rules are ideal for: import boundaries, naming conventions, deprecated API usage, auth enforcement, architectural layering violations. If the pattern can be expressed as "this code shape should never/always appear," it's a lint rule.

3. Implement

For each codification:

  1. Read the target file
  2. Add the learning in appropriate format
  3. Wire up if needed (hooks need settings.json entry)
  4. Verify no duplication

4. Report

CODIFIED:
- [learning] → [file]: [summary of change]

NOT CODIFIED:
- [learning]: [justification - must be specific]

Anti-Patterns

❌ "No patterns detected" - One occurrence is enough ❌ "First time seeing this" - No cross-session memory exists ❌ "Seems too minor" - Minor issues compound into major friction ❌ "Not sure where to put it" - Brainstorm, ask, don't skip ❌ "Already obvious" - If it wasn't codified, the system didn't know it

See CLAUDE.md "Continuous Learning Philosophy" for valid exceptions and the full codification philosophy.

See Also

/done — Full session retrospective (subsumes codification as one step in a broader process: went-well, friction, bugs, codify, report).

平台分布

Codex

34.51%
按下载量换算63

Claude

33.81%
按下载量换算62

Cursor

18.41%
按下载量换算34

Gemini CLI

10.29%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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