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Agent Skill · 研究检索

context-retrieval(上下文检索)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

context-retrieval 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,权限为权限未标注;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 42,847。

总安装 1,035周安装 44GitHub Stars 7下载 363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:context-retrieval(上下文检索)
来源仓库:https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory
仓库路径:skills/context-retrieval
安装命令:
npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill context-retrieval
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/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill context-retrieval

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。

context-retrieval 从记忆库中检索相关 episodic 上下文以支持决策制定。优先使用语义搜索获取意图相似任务,降级采用 SQL 索引关键词检索。提供查询解析、评分排序和来源引用机制,增强回答可信度。安装前建议确认数据库连接权限和嵌入向量服务可用性。

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/context-retrieval

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/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill cont…;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

context-retrieval 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill context-retrie…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

context-retrieval 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。

context-retrieval 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

context-retrieval 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。

context-retrieval 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,035 次,近一周安装 44 次,下载 363 次,GitHub 7 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。

context-retrieval 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

  • 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

  • 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
context-retrieval

上下文检索 · 本页

1,0357权限未标注未明确通过

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

Context Retrieval

Retrieve relevant episodic context from memory for informed decision-making.

Retrieval Methods

Semantic Search (Preferred)

When embeddings available:

let context = memory
    .retrieve_relevant_context(
        "implement async batch updates",
        task_context,
        limit: 5
    )
    .await?;

Advantages: Finds semantically similar tasks, captures intent

Keyword Search (Fallback)

// SQL index-based search
SELECT * FROM episodes
WHERE task_type = ? AND tags LIKE ?
ORDER BY timestamp DESC
LIMIT ?;

Advantages: Fast, no embedding computation, deterministic

Retrieval Strategy

  1. Parse query (key terms, domain, task type)
  2. Check embedding availability
  3. Query cache (redb) first, fall back to Turso
  4. Rank by relevance or recency
  5. Filter and limit results
  6. Format context structure

Context Filtering

// By domain
TaskContext { domain: "storage".to_string(), .. }

// By task type
task_type_filter: Some("implementation")

// By recency (last 30 days)
since: Some(now - Duration::days(30))

// By success only
verdict: Some(Verdict::Success)

Response Format

pub struct RetrievedContext {
    pub episodes: Vec<EpisodeSummary>,
    pub patterns: Vec<Pattern>,
    pub heuristics: Vec<Heuristic>,
    pub relevance_scores: Vec<f32>,
}

pub struct EpisodeSummary {
    pub id: String,
    pub task_description: String,
    pub verdict: Verdict,
    pub key_steps: Vec<String>,
    pub reflection: String,
    pub relevance: f32,
}

Usage Examples

// Find similar implementation tasks
let retrieved = memory
    .retrieve_relevant_context(query, context, 10)
    .await?;

// Find common tool sequences
let patterns = memory
    .get_patterns_by_type("ToolSequence")
    .filter(|p| p.success_rate > 0.8)
    .await?;

// Find error resolutions
let solutions = memory
    .retrieve_error_resolutions("borrow checker error", 5)
    .await?;

Troubleshooting

IssueSolution
Low recallCheck embeddings, expand tags, increase limit
Slow retrievalCheck cache, verify indexes, reduce result set
Poor relevanceUse semantic search, improve query, filter by domain

平台分布

Codex

35.67%
按下载量换算129

Claude

29.13%
按下载量换算106

Cursor

20.44%
按下载量换算74

Gemini CLI

9.32%
按下载量换算34

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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