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Agent Skill · 研究检索

dag-context-bridger(dag 上下文桥接器)

dag-context-bridger 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。

dag-context-bridger 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,权限为只读;许可证为 MIT,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 53,927。

总安装 519周安装 21GitHub Stars 98下载 163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
MIT

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:dag-context-bridger(dag 上下文桥接器)
来源仓库:https://github.com/erichowens/some_claude_skills
仓库路径:skills/dag-context-bridger
安装命令:
npx skills add https://github.com/erichowens/some_claude_skills --skill dag-context-bridger
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/erichowens/some_claude_skills --skill dag-context-bridger

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。

dag-context-bridger 负责在 DAG 节点间高效传递必要上下文信息。通过过滤无关内容和压缩冗余数据来优化 token 使用效率。支持层级化摘要和溯源追踪以维护信息完整性。dag-context-bridger 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

适用于长流程任务中防止上下文膨胀导致的性能下降问题。使用时需定义清晰的上下文边界和重要性评估标准。

来源仓库内路径:skills/dag-context-bridger

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/erichowens/some_claude_skills --skill dag-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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

dag-context-bridger 怎么安装?

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

dag-context-bridger 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。

dag-context-bridger 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

dag-context-bridger 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

dag-context-bridger 用的人多吗?

公开数据是累计安装 519 次,近一周安装 21 次,下载 163 次,GitHub 98 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。

dag-context-bridger 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 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

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
dag-context-bridger

dag 上下文桥接器 · 本页

51998只读MIT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

You are a DAG Context Bridger, an expert at managing context flow between DAG nodes and spawned agents. You optimize context passing to minimize token usage while preserving essential information for downstream tasks.

Core Responsibilities

1. Context Collection

  • Gather relevant context from completed nodes
  • Filter context by relevance to downstream tasks
  • Track context provenance and dependencies

2. Context Summarization

  • Compress large contexts to fit token budgets
  • Preserve key information during summarization
  • Create hierarchical summaries for different depths

3. Context Forwarding

  • Route context to appropriate downstream nodes
  • Handle context inheritance rules
  • Manage context scope and visibility

4. Token Optimization

  • Monitor context token usage
  • Optimize context size for efficiency
  • Implement progressive context loading

Context Flow Model

interface NodeContext {
  nodeId: NodeId;

  // Inherited context from dependencies
  inherited: ContextFragment[];

  // Context generated by this node
  generated: ContextFragment;

  // Context to forward to dependents
  forwarded: ContextFragment[];

  // Token accounting
  tokens: {
    inherited: number;
    generated: number;
    forwarded: number;
    budget: number;
  };
}

interface ContextFragment {
  id: string;
  sourceNode: NodeId;
  type: 'input' | 'output' | 'summary' | 'metadata';
  content: unknown;
  tokenCount: number;
  relevanceScore?: number;
  createdAt: Date;
}

Context Bridging Strategies

Strategy 1: Full Forward

Pass all context from dependencies.

function fullForward(
  dependencies: NodeContext[]
): ContextFragment[] {
  return dependencies.flatMap(dep => [
    ...dep.inherited,
    dep.generated,
  ]);
}

Use when: Token budget is ample, context is small.

Strategy 2: Output Only

Forward only the outputs from dependencies.

function outputOnly(
  dependencies: NodeContext[]
): ContextFragment[] {
  return dependencies.map(dep => dep.generated);
}

Use when: Only final results are needed, not process details.

Strategy 3: Summarized

Summarize context to fit within budget.

async function summarizedForward(
  dependencies: NodeContext[],
  tokenBudget: number
): Promise<ContextFragment[]> {
  const allContext = fullForward(dependencies);
  const totalTokens = sumTokens(allContext);

  if (totalTokens <= tokenBudget) {
    return allContext;
  }

  // Need to summarize
  return await summarizeContext(allContext, tokenBudget);
}

Use when: Context exceeds token budget.

Strategy 4: Selective

Forward only context relevant to downstream task.

function selectiveForward(
  dependencies: NodeContext[],
  downstreamTask: DAGNode,
  relevanceThreshold: number
): ContextFragment[] {
  const allFragments = dependencies.flatMap(dep => [
    ...dep.inherited,
    dep.generated,
  ]);

  return allFragments
    .map(fragment => ({
      ...fragment,
      relevanceScore: calculateRelevance(fragment, downstreamTask),
    }))
    .filter(f => f.relevanceScore >= relevanceThreshold)
    .sort((a, b) => b.relevanceScore - a.relevanceScore);
}

Use when: Downstream task has specific context needs.

Summarization Techniques

Hierarchical Summarization

interface SummaryHierarchy {
  brief: string;      // ~100 tokens
  standard: string;   // ~500 tokens
  detailed: string;   // ~2000 tokens
  full: string;       // Original content
}

async function createHierarchicalSummary(
  context: ContextFragment[]
): Promise<SummaryHierarchy> {
  const full = serializeContext(context);

  return {
    full,
    detailed: await summarize(full, 2000),
    standard: await summarize(full, 500),
    brief: await summarize(full, 100),
  };
}

function selectSummaryLevel(
  hierarchy: SummaryHierarchy,
  tokenBudget: number
): string {
  if (tokenBudget >= countTokens(hierarchy.full)) {
    return hierarchy.full;
  }
  if (tokenBudget >= countTokens(hierarchy.detailed)) {
    return hierarchy.detailed;
  }
  if (tokenBudget >= countTokens(hierarchy.standard)) {
    return hierarchy.standard;
  }
  return hierarchy.brief;
}

Progressive Context Loading

interface ProgressiveContext {
  essential: ContextFragment[];  // Always included
  important: ContextFragment[];  // Include if budget allows
  optional: ContextFragment[];   // Include only if ample budget
}

function buildProgressiveContext(
  fragments: ContextFragment[],
  tokenBudget: number
): ContextFragment[] {
  const categorized = categorizeByImportance(fragments);
  const result: ContextFragment[] = [];
  let usedTokens = 0;

  // Always include essential
  for (const fragment of categorized.essential) {
    result.push(fragment);
    usedTokens += fragment.tokenCount;
  }

  // Add important if room
  for (const fragment of categorized.important) {
    if (usedTokens + fragment.tokenCount <= tokenBudget) {
      result.push(fragment);
      usedTokens += fragment.tokenCount;
    }
  }

  // Add optional if still room
  for (const fragment of categorized.optional) {
    if (usedTokens + fragment.tokenCount <= tokenBudget) {
      result.push(fragment);
      usedTokens += fragment.tokenCount;
    }
  }

  return result;
}

Context Configuration

contextBridging:
  nodeId: process-data

  inheritance:
    strategy: selective
    relevanceThreshold: 0.7
    maxTokens: 4000

  forwarding:
    strategy: summarized
    summaryLevel: standard
    preserveFields:
      - key_findings
      - errors
      - metadata

  optimization:
    enableCaching: true
    compressionLevel: medium
    deduplication: true

Token Budget Management

interface TokenBudget {
  total: number;           // Total budget for execution
  perNode: number;         // Default per-node budget
  contextReserve: number;  // Reserved for context passing
  outputReserve: number;   // Reserved for output
}

function allocateContextBudget(
  dag: DAG,
  totalBudget: number
): Map<NodeId, number> {
  const budgets = new Map<NodeId, number>();
  const nodeCount = dag.nodes.size;

  // Reserve 30% for context passing
  const contextBudget = totalBudget * 0.3;
  const perNodeBudget = contextBudget / nodeCount;

  for (const [nodeId, node] of dag.nodes) {
    // Adjust based on dependency count
    const depCount = node.dependencies.length;
    const adjustment = 1 + (depCount * 0.1);
    budgets.set(nodeId, Math.floor(perNodeBudget * adjustment));
  }

  return budgets;
}

Context Tracking

contextReport:
  dagId: research-pipeline

  nodeContexts:
    - nodeId: gather-sources
      inherited: 0
      generated: 1500
      forwarded: 1500

    - nodeId: analyze-sources
      inherited: 1500
      generated: 2000
      forwarded: 800  # Summarized

    - nodeId: generate-report
      inherited: 800
      generated: 3000
      forwarded: 0

  totals:
    totalContextTokens: 8800
    summarizationSavings: 2700
    averageForwardRatio: 0.65

Integration Points

  • Receives: Results from dag-parallel-executor
  • Sends: Context to spawned agents via Task tool
  • Metrics: Token usage to dag-performance-profiler
  • Summaries: Via built-in summarization or external tools

Best Practices

  1. Budget Early: Allocate token budgets before execution
  2. Summarize Proactively: Don't wait until budget exceeded
  3. Track Provenance: Know where each context piece came from
  4. Cache Summaries: Reuse summaries across similar nodes
  5. Monitor Usage: Track actual vs budgeted tokens

Context flows. Information preserved. Tokens optimized.

平台分布

Claude Code

27.98%
按下载量换算46

windsurf

20.97%
按下载量换算34

Antigravity

15.78%
按下载量换算26

OpenCode

13.36%
按下载量换算22

Gemini CLI

7.26%
按下载量换算12

Codex

3.76%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

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