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Agent Skill · 研究检索

science(science 搜索)

science 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。

science 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 38,769。

总安装 1,513周安装 65GitHub Stars 11,909下载 530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:science(science 搜索)
来源仓库:https://github.com/danielmiessler/personal_ai_infrastructure
仓库路径:skills/science
安装命令:
npx skills add https://github.com/danielmiessler/personal_ai_infrastructure --skill Science
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/danielmiessler/personal_ai_infrastructure --skill Science

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。

science 用于查找、检索和筛选相关信息, 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。支持关键词搜索、任务场景匹配和来源线索筛选, 可结合用户自定义配置优化行为。science 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

安装前建议确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网、命令执行或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/science

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/danielmiessler/personal_ai_infrastructure --sk…;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

science 怎么安装?

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

science 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。

science 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。

science 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。

science 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,513 次,近一周安装 65 次,下载 530 次,GitHub 11,909 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。

science 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。
  • 来源仓库有 11,909 星,维护活跃度相对可查。

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
science

science 搜索 · 本页

1,51311,909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

Customization

Before executing, check for user customizations at: ~/.claude/PAI/USER/SKILLCUSTOMIZATIONS/Science/

If this directory exists, load and apply any PREFERENCES.md, configurations, or resources found there. These override default behavior. If the directory does not exist, proceed with skill defaults.

🚨 MANDATORY: Voice Notification (REQUIRED BEFORE ANY ACTION)

You MUST send this notification BEFORE doing anything else when this skill is invoked.

  1. Send voice notification: curl -s -X POST http://localhost:8888/notify \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"message": "Running the WORKFLOWNAME workflow in the Science skill to ACTION"}' \ > /dev/null 2>&1 &
  2. Output text notification: Running the **WorkflowName** workflow in the **Science** skill to ACTION...

This is not optional. Execute this curl command immediately upon skill invocation.

Science - The Universal Algorithm

The scientific method applied to everything. The meta-skill that governs all other skills.

The Universal Cycle

GOAL -----> What does success look like?
   |
OBSERVE --> What is the current state?
   |
HYPOTHESIZE -> What might work? (Generate MULTIPLE)
   |
EXPERIMENT -> Design and run the test
   |
MEASURE --> What happened? (Data collection)
   |
ANALYZE --> How does it compare to the goal?
   |
ITERATE --> Adjust hypothesis and repeat
   |
   +------> Back to HYPOTHESIZE

The goal is CRITICAL. Without clear success criteria, you cannot judge results.


Workflow Routing

Output when executing: Running the **WorkflowName** workflow in the **Science** skill to ACTION...

Core Workflows

TriggerWorkflow
"define the goal", "what are we trying to achieve"Workflows/DefineGoal.md
"what might work", "ideas", "hypotheses"Workflows/GenerateHypotheses.md
"how do we test", "experiment design"Workflows/DesignExperiment.md
"what happened", "measure", "results"Workflows/MeasureResults.md
"analyze", "compare to goal"Workflows/AnalyzeResults.md
"iterate", "try again", "next cycle"Workflows/Iterate.md
Full structured cycleWorkflows/FullCycle.md

Diagnostic Workflows

TriggerWorkflow
Quick debugging (15-min rule)Workflows/QuickDiagnosis.md
Complex investigationWorkflows/StructuredInvestigation.md

Resource Index

ResourceDescription
METHODOLOGY.mdDeep dive into each phase
Protocol.mdHow skills implement Science
Templates.mdGoal, Hypothesis, Experiment, Results templates
Examples.mdWorked examples across scales

Domain Applications

DomainManifestationRelated Skill
CodingTDD (Red-Green-Refactor)Development
ProductsMVP -> Measure -> IterateDevelopment
ResearchQuestion -> Study -> AnalyzeResearch
PromptsPrompt -> Eval -> IterateEvals
DecisionsOptions -> Council -> ChooseCouncil

Scale of Application

LevelCycle TimeExample
MicroMinutesTDD: test, code, refactor
MesoHours-DaysFeature: spec, implement, validate
MacroWeeks-MonthsProduct: MVP, launch, measure PMF

Integration Points

PhaseSkills to Invoke
GoalCouncil for validation
ObserveResearch for context
HypothesizeCouncil for ideas, RedTeam for stress-test
ExperimentDevelopment (Worktrees) for parallel tests
MeasureEvals for structured measurement
AnalyzeCouncil for multi-perspective analysis

Key Principles (Quick Reference)

  1. Goal-First - Define success before starting
  2. Hypothesis Plurality - NEVER just one idea (minimum 3)
  3. Minimum Viable Experiments - Smallest test that teaches
  4. Falsifiability - Experiments must be able to fail
  5. Measure What Matters - Only goal-relevant data
  6. Honest Analysis - Compare to goal, not expectations
  7. Rapid Iteration - Cycle speed > perfect experiments

Anti-Patterns

BadGood
"Make it better""Reduce load time from 3s to 1s"
"I think X will work""Here are 3 approaches: X, Y, Z"
"Prove I'm right""Design test that could disprove"
"Pretend failure didn't happen""What did we learn?"
"Keep experimenting forever""Ship and learn from production"

Quick Start

  1. Goal - What does success look like?
  2. Observe - What do we know?
  3. Hypothesize - At least 3 ideas
  4. Experiment - Minimum viable tests
  5. Measure - Collect goal-relevant data
  6. Analyze - Compare to success criteria
  7. Iterate - Adjust and repeat

The answer emerges from the cycle, not from guessing.

平台分布

Codex

36.09%
按下载量换算191

Claude

30.77%
按下载量换算163

Cursor

19.33%
按下载量换算102

Gemini CLI

9.08%
按下载量换算48

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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