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Agent Skill · 研究检索

deep-plan(深度计划)

deep-plan 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-plan 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 54,679。

总安装 499周安装 21GitHub Stars 公开资料未说明下载 175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:deep-plan(深度计划)
来源仓库:https://github.com/idrevnii/perks
仓库路径:skills/deep-plan
安装命令:
npx skills add https://github.com/idrevnii/perks --skill deep-plan
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/idrevnii/perks --skill deep-plan

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。

用于在实施前系统化澄清需求与决策点,避免盲目编码返工。适用于存在多个有效方案选择或上下文不足的场景。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。输出结构化讨论记录与备选方案对比,辅助达成共识。不适用于单一明确解的问题,需用户主动提出规划请求。

deep-plan 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-plan

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/idrevnii/perks --skill deep-plan;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

deep-plan 怎么安装?

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

deep-plan 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-plan 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。

deep-plan 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。

deep-plan 用的人多吗?

公开数据是累计安装 499 次,近一周安装 21 次,下载 175 次。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-plan 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
deep-plan

深度计划 · 本页

499—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

Deep Plan

Systematic approach for gathering requirements and clarifying decisions before implementation.

When to Activate

  • User is in PLANNING mode
  • User explicitly asks to "plan", "discuss", "let's think through", "review approach", "before we start", "what do you think about"
  • Agent identifies choices between 2+ valid approaches
  • Agent lacks context needed for confident decision-making

When NOT to Activate

  • Fixing obvious bugs/typos (clear single correct solution)
  • User explicitly says "do as you see fit" or similar
  • Trivial changes with single logical approach
  • User already provided specific requirements

Clarification Process

1. Context Questions First

Before technical decisions, understand the project context:

  • Timeline/deadline constraints?
  • Team size and experience level?
  • Existing tech stack or constraints?
  • Scale expectations?

These answers inform all subsequent recommendations.

2. Identify Decision Points

Scan the task and categorize decisions by priority:

  • 🔴 Blocking — cannot proceed without answer
  • 🟡 Important — affects outcome, but has reasonable default
  • 🟢 Nice-to-know — can decide later

Types of decisions:

  • Technical choices: libraries, tools, patterns, algorithms
  • Architecture decisions: structure, component breakdown, data flow
  • Scope boundaries: what's included vs excluded
  • Priority conflicts: what to implement first
  • Missing context: unclear requirements, ambiguous terminology

3. Progressive Questioning

Ask questions in phases, starting with most critical:

Phase 1: Context questions + 🔴 Blocking questions (max 5-7 per message) Phase 2: After blocking resolved, ask 🟡 Important questions Phase 3: Ask 🟢 Nice-to-know only when relevant phase begins

Do NOT dump all questions at once. Batch by priority and wait for responses.

4. Question Format with Confidence

Group questions by category, indicate recommendation confidence:

## [Category] Decisions

1. **[Brief description]** 🔴
   - Option A: [description] — **strongly recommend** because [reason]
   - Option B: [description] — better for [use case]

2. **[Another question]** 🟡
   - Option A: [description] — **lean towards** this
   - Option B: [description] — **no strong preference**, depends on [factor]

Confidence levels:

  • strongly recommend — almost always the right choice
  • lean towards — good option, but context-dependent
  • no strong preference — both options are equally valid

5. Handle Unanswered Questions

If user does not answer some questions:

  • Do NOT assume defaults silently
  • Explicitly ask: "For questions X and Y, should I proceed with my recommendations, or do you have other preferences?"
  • Wait for explicit confirmation before proceeding

6. Mid-Execution Re-check

If during implementation agent discovers:

  • New ambiguity not covered by initial planning
  • A decision that has multiple valid approaches
  • Context that contradicts earlier assumptions

→ STOP and return to clarification mode. Do not make assumptions.

7. Decision Summary (Optional)

After all questions resolved, offer to create a decision log:

  • "Would you like me to save these decisions to the implementation plan for reference?"
  • Only create if user agrees
  • Do NOT create files by default

Key Principles

  1. Context before details — understand the big picture first
  2. Ask first, implement after — when in doubt, ask
  3. Progressive disclosure — blocking → important → nice-to-know
  4. Explicit consent — never assume silence means agreement
  5. Stay focused — max 5-7 questions per message
  6. Re-check when uncertain — new ambiguity = new questions

平台分布

Claude Code

26.41%
按下载量换算46

Antigravity

25.22%
按下载量换算44

OpenCode

18.89%
按下载量换算33

Codex

11.77%
按下载量换算21

Gemini CLI

7.61%
按下载量换算13

windsurf

3.73%
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

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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