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Agent Skill · 开发

controllable-inputs-framework(可控投入框架)

controllable-inputs-framework 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

controllable-inputs-framework 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 2,476。

总安装 16,885周安装 479GitHub Stars 2下载 3,458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:controllable-inputs-framework(可控投入框架)
来源仓库:https://github.com/coowoolf/insighthunt-skills
仓库路径:skills/controllable-inputs-framework
安装命令:
npx skills add https://github.com/coowoolf/insighthunt-skills --skill 'Controllable Inputs Framework'
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/coowoolf/insighthunt-skills --skill 'Controllable Inputs Framework'

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

controllable-inputs-framework 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。

适用于需要快速理解项目结构、贡献流程或审查代码修改的场景,尤其适合开源项目协作。通过分析项目目录、测试用例和文档指引,帮助定位关键模块与提交规范。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。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。

来源仓库内路径:skills/controllable-inputs-framework

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/coowoolf/insighthunt-skills --skill 'Controlla…;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

controllable-inputs-framework 怎么安装?

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

controllable-inputs-framework 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。

controllable-inputs-framework 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。

controllable-inputs-framework 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。

controllable-inputs-framework 用的人多吗?

公开数据是累计安装 16,885 次,近一周安装 479 次,下载 3,458 次,GitHub 2 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。

controllable-inputs-framework 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
controllable-inputs-framework

可控投入框架 · 本页

16,8852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

The Controllable Inputs Framework

"If we served customers well... things like sales, revenue... and share price... would follow. We took it as an article of faith." — Bill Carr

What It Is

A management focus on "Input Metrics" (controllable activities like selection, price, speed) rather than "Output Metrics" (lagging indicators like revenue, stock price), often conceptualized as a Flywheel.

When To Use

  • When defining OKRs
  • Conducting weekly business reviews (WBR)
  • When growth stalls and you need to diagnose
  • Avoiding short-term reactive decision making

Inputs vs. Outputs

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  OUTPUT METRICS (Lagging)                           │
│  ❌ Revenue                                         │
│  ❌ Stock price                                     │
│  ❌ Active users                                    │
│  → Results of past actions                          │
│  → Not directly controllable                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  INPUT METRICS (Leading)                            │
│  ✅ Selection (# of products)                       │
│  ✅ Price (% below competition)                     │
│  ✅ Speed (delivery time)                           │
│  → Actions you take today                           │
│  → Directly controllable                            │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

The Amazon Flywheel

                    ┌─────────────────┐
                    │  Better Customer│
                    │   Experience    │
                    └────────┬────────┘
                             ↓
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│  Lower Prices   │←───│  More Traffic   │
└────────┬────────┘    └─────────────────┘
         ↓                     ↑
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│  Lower Cost     │    │  More Sellers   │
│  Structure      │───→│  More Selection │
└─────────────────┘    └─────────────────┘

How To Apply

STEP 1: Identify Your Flywheel
└── What inputs drive customer experience?
└── How do they compound?

STEP 2: Define Input Metrics
└── Each must be controllable
└── Each must have causal link to outputs

STEP 3: Measure Continuously
└── Weekly Business Reviews (WBRs)
└── Real-time dashboards

STEP 4: Resist Output Obsession
└── When output dips, diagnose inputs
└── Don't panic-optimize the output directly

Common Mistakes

❌ Confusing outputs (active users, revenue) with inputs

❌ Creating "compound metrics" that obscure root cause

❌ Reacting to output dips with short-term hacks

Real-World Example

Amazon focused on "Selection" (number of detail pages) and "Lower Prices" as inputs, believing they would drive the output of "Free Cash Flow" via the Flywheel effect.


*Source: Bill Carr, Co-author of "Working Backwards", Lenny's Podcast*

平台分布

Codex

37.11%
按下载量换算1,283

Claude

32.1%
按下载量换算1,110

Cursor

19.48%
按下载量换算674

Gemini CLI

8.96%
按下载量换算310

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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