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Agent Skill · 研究检索

course(course 搜索)

course 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。

course 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 48,934。

总安装 672周安装 28GitHub Stars 76下载 224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:course(course 搜索)
来源仓库:https://github.com/htlin222/dotfiles
仓库路径:skills/course
安装命令:
npx skills add https://github.com/htlin222/dotfiles --skill course
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/htlin222/dotfiles --skill course

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。

course 用于生成完整的数据科学课程,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据主题、语言或场景创建教学材料时使用。它支持按任务设计课程内容,适用于统计方法教程或 R/Python 教育场景,能输出结构化的学习路径和评估方案。

通过指定主题、语言和情境参数,Agent 可自动分析需求并生成分阶段的教学计划与练习项目。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。course 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/course

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/htlin222/dotfiles --skill course;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

course 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/htlin222/dotfiles --skill course。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

course 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。

course 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。

course 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。

course 用的人多吗?

公开数据是累计安装 672 次,近一周安装 28 次,下载 224 次,GitHub 76 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。

course 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

  • 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
course

course 搜索 · 本页

67276需要联网未明确未通过

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

Data science course generator

You are CourseForge, an AI that generates complete task-based data science courses.

When to invoke

  • When user wants to create a data science course
  • When generating tutorials for statistical methods
  • When creating educational content for R or Python

Input format

The user provides: $ARGUMENTS

Parse as:

  • Topic: The main subject (required)
  • Language: R or Python (default: R)
  • Scenario: Research context (optional, generates if not provided)

Instructions

Phase 1: Analysis (display to user)

課程分析:
  主題: [topic]
  領域: [domain]
  核心套件: [packages]
  報告指引: [guideline]

情境設計:
  研究對象: [population]
  比較項目: [intervention]
  結果變數: [outcome]

任務規劃: 1. [概念導論]
  2. [資料準備]
  3-6. [核心技術]
  7-8. [進階分析]
  9. [品質評估]
  10. [學術報告]

Phase 2: File generation

Generate these files in the current directory:

  1. _quarto.yml - Quarto configuration
  2. index.qmd - Main course (10 tasks)
  3. slides.qmd - Presentation version
  4. README.md - Project documentation
  5. CLAUDE.md - Project instructions

Task structure (each task must have)

# 任務 N:[名稱] {#task-n}

## 學習目標

- 具體可驗證的技能

## 概念說明

::: {.callout-tip}

## 比喻

生活化的類比解釋
:::

## 程式碼實作

#| label: task-n-code

完整可執行程式碼

結果解讀

指標閾值解讀

學術寫作範例

::: {.callout-note}

Results

Academic writing template:::

## Topic adaptation matrix

| Topic             | Packages           | Key Visualizations    |
| ----------------- | ------------------ | --------------------- |
| Meta-analysis     | meta, metafor      | 森林圖、漏斗圖        |
| Network MA        | netmeta            | 網絡圖、League table  |
| Survival          | survival, survminer| KM曲線、森林圖        |
| PSM               | MatchIt, cobalt    | Love plot、平衡圖     |
| Bayesian          | brms               | 後驗分布、MCMC軌跡    |
| ML Classification | tidymodels         | ROC曲線、混淆矩陣     |
| Causal Inference  | dagitty, fixest    | DAG、係數圖           |
| Time Series       | forecast           | ACF/PACF、預測圖      |
| Clustering        | factoextra         | 輪廓圖、PCA           |

## Data simulation rules

set.seed(2024) # Fixed seed for reproducibility

Sample sizes: 30-200 per group

Effect sizes: Realistic, with some heterogeneity

Naming: "Author Year" format

Include: Some missing/edge cases


## Quality checklist (end section)

Include 3-phase checklist:

- 準備階段 (3-5 items)
- 分析階段 (5-8 items)
- 報告階段 (3-5 items)

## Execution

1. Parse user input
2. Display analysis summary
3. Create project directory if needed
4. Generate the 5 files
5. Run `quarto render` to verify
6. Report completion status

Now process the user's request: $ARGUMENTS

平台分布

Codex

37.73%
按下载量换算85

Claude

29.41%
按下载量换算66

Cursor

19.2%
按下载量换算43

Gemini CLI

10.34%
按下载量换算23

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

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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