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Agent Skill · 研究检索

deep-code-intelligence(深度代码智能)

deep-code-intelligence 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。

deep-code-intelligence 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,权限为调用外部服务;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 68,884。

总安装 222周安装 9GitHub Stars 11下载 70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:deep-code-intelligence(深度代码智能)
来源仓库:https://github.com/lobbi-docs/claude
仓库路径:skills/deep-code-intelligence
安装命令:
npx skills add https://github.com/lobbi-docs/claude --skill deep-code-intelligence
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/lobbi-docs/claude --skill deep-code-intelligence

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。

用于快速定位代码库中的结构、依赖与符号使用,支持架构分析与问题诊断。结合关键词搜索与来源线索筛选候选结果,输出证据表与置信度评估。采用“先框架后证据”流程,确保推荐基于充分的事实依据而非假设。安装前建议核实仓库维护状态及是否触发文件读写或命令执行。

deep-code-intelligence 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/deep-code-intelligence

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/lobbi-docs/claude --skill deep-code-intelligen…;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

    它需要调用外部服务,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

deep-code-intelligence 怎么安装?

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

deep-code-intelligence 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。

deep-code-intelligence 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

deep-code-intelligence 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。

deep-code-intelligence 用的人多吗?

公开数据是累计安装 222 次,近一周安装 9 次,下载 70 次,GitHub 11 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。

deep-code-intelligence 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
deep-code-intelligence

深度代码智能 · 本页

22211调用外部服务未明确通过

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

Deep Code Intelligence

The workflow for problems where speed kills quality — architecture, root cause, high-stakes refactor. Evidence first, recommendation second.

Workflow

1. Frame the problem

Restate in one paragraph: what is the goal, what is the constraint, what is the hidden cost of being wrong? Write it down even if the user already said it — framing shifts under scrutiny.

2. Build an evidence table

| Claim | Source | Confidence | Counter-evidence |
|-------|--------|-----------|------------------|
| X calls Y synchronously | src/a/b.ts:42-58 | high | ... |

No recommendation without this table. If you can't fill it, you don't know enough yet — go read more before synthesizing.

3. Identify invariants and constraints

  • Invariants the code must preserve (data integrity, ordering, idempotency).
  • Constraints from the environment (runtime version, db version, budget, timeline).
  • Assumptions Claude is making (mark explicitly — these are the hypothesis branches).

4. Hypothesis tree

For debugging/diagnosis: root-cause tree with ≥3 branches. Each branch:

  • Claim
  • Evidence-for count
  • Evidence-against count
  • Verification step (the cheapest check that confirms or refutes)

For design: alternatives tree with ≥3 options. Each option:

  • Sketch
  • Cost (effort, runtime, operational)
  • Reversibility (can we undo?)
  • Who wins / who loses (not everything is net-positive)

5. Synthesize recommendation

Only now. Recommendation has:

  • Chosen path with one-sentence rationale
  • What was rejected and why
  • Risks and mitigations
  • Rollback plan if the recommendation fails in production

6. Signal certainty honestly

  • "High confidence" — evidence is multi-source, counter-evidence addressed.
  • "Medium" — some evidence, but a few assumptions.
  • "Low" — more research needed; here's the next best step.

Never upgrade certainty to sound confident. A low-confidence answer clearly labeled is more useful than a high-confidence guess.

When to invoke principal-engineer-strategist agent

Route to the agent when:

  • The decision affects multiple teams.
  • The cost of being wrong is ≥ days of work.
  • There are hidden stakeholders (security, compliance, ops) whose concerns aren't obvious.
  • The task requires deep repo context that exceeds working memory.

Agent runs the same workflow with more depth and less context pressure.

MCP delegation

NeedTool
Task resolution → starting docscc_docs_resolve_task(task)
Compare two approaches side by sidecc_docs_compare(["approach-a", "approach-b"])
Check pattern fitcc_kb_pattern_template(name)

Anti-patterns

  • Recommending before the evidence table → advice isn't grounded; often wrong in subtle ways.
  • Single-branch hypothesis tree → not actually a tree; confirmation bias.
  • Ignoring counter-evidence → the one line that breaks the claim is the one that matters.
  • "Move fast" framing on high-stakes work → that's the definition of getting it wrong.

Reference

平台分布

Codex

36.6%
按下载量换算26

Claude

27.19%
按下载量换算19

Cursor

19.29%
按下载量换算14

Gemini CLI

9.61%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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