Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

dual-axis-skill-reviewer(双轴技能评审员)

dual-axis-skill-reviewer 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。

dual-axis-skill-reviewer 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 19,842。

总安装 5,435周安装 222GitHub Stars 1,122下载 1,740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:dual-axis-skill-reviewer(双轴技能评审员)
来源仓库:https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills
仓库路径:skills/dual-axis-skill-reviewer
安装命令:
npx skills add https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills --skill dual-axis-skill-reviewer
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/tradermonty/claude-trading-skills --skill dual-axis-skill-reviewer

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。

dual-axis-skill-reviewer 通过双轴评分体系对技能进行量化评估与改进建议生成。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中技能质量的标准化评测流程。结合确定性检查与 LLM 主观评价,输出加权综合得分与具体优化方向指引。

需预先配置 Python 环境与 uv 工具链方可正常运行评审脚本。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。

来源仓库内路径:skills/dual-axis-skill-reviewer

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/tradermonty/claude-trading-skills --skill dual…;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

dual-axis-skill-reviewer 怎么安装?

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

dual-axis-skill-reviewer 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。

dual-axis-skill-reviewer 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。

dual-axis-skill-reviewer 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。

dual-axis-skill-reviewer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,435 次,近一周安装 222 次,下载 1,740 次,GitHub 1,122 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。

dual-axis-skill-reviewer 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 1,122 星,维护活跃度相对可查。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
dual-axis-skill-reviewer

双轴技能评审员 · 本页

5,4351,122只读未明确有提醒

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

Dual Axis Skill Reviewer

Run the dual-axis reviewer script and save reports to reports/.

The script supports:

  • Random or fixed skill selection
  • Auto-axis scoring with optional test execution
  • LLM prompt generation
  • LLM JSON review merge with weighted final score
  • Cross-project review via --project-root

When to Use

  • Need reproducible scoring for one skill in skills/*/SKILL.md.
  • Need improvement items when final score is below 90.
  • Need both deterministic checks and qualitative LLM code/content review.
  • Need to review skills in a different project from the command line.

Prerequisites

  • Python 3.9+
  • uv (recommended — auto-resolves pyyaml dependency via inline metadata)
  • For tests: uv sync --extra dev or equivalent in the target project
  • For LLM-axis merge: JSON file that follows the LLM review schema (see Resources)

Workflow

Determine the correct script path based on your context:

  • Same project: skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py
  • Global install: ~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py

The examples below use REVIEWER as a placeholder. Set it once:

# If reviewing from the same project:
REVIEWER=skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py

# If reviewing another project (global install):
REVIEWER=~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py

Step 1: Run Auto Axis + Generate LLM Prompt

uv run "$REVIEWER" \
  --project-root . \
  --emit-llm-prompt \
  --output-dir reports/

When reviewing a different project, point --project-root to it:

uv run "$REVIEWER" \
  --project-root /path/to/other/project \
  --emit-llm-prompt \
  --output-dir reports/

Step 2: Run LLM Review

  • Use the generated prompt file in reports/skill_review_prompt_<skill>_<timestamp>.md.
  • Ask the LLM to return strict JSON output.
  • When running inside Claude Code, let Claude act as orchestrator: read the generated prompt, produce the LLM review JSON, and save it for the merge step.

Step 3: Merge Auto + LLM Axes

uv run "$REVIEWER" \
  --project-root . \
  --skill <skill-name> \
  --llm-review-json <path-to-llm-review.json> \
  --auto-weight 0.5 \
  --llm-weight 0.5 \
  --output-dir reports/

Step 4: Optional Controls

  • Fix selection for reproducibility: --skill <name> or --seed <int>
  • Review all skills at once: --all
  • Skip tests for quick triage: --skip-tests
  • Change report location: --output-dir <dir>
  • Increase --auto-weight for stricter deterministic gating.
  • Increase --llm-weight when qualitative/code-review depth is prioritized.

Output

  • reports/skill_review_<skill>_<timestamp>.json
  • reports/skill_review_<skill>_<timestamp>.md
  • reports/skill_review_prompt_<skill>_<timestamp>.md (when --emit-llm-prompt is enabled)

Installation (Global)

To use this skill from any project, symlink it into ~/.claude/skills/:

ln -sfn /path/to/claude-trading-skills/skills/dual-axis-skill-reviewer \
  ~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer

After this, Claude Code will discover the skill in all projects, and the script is accessible at ~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py.

Resources

  • Auto axis scores metadata, workflow coverage, execution safety, artifact presence, and test health.
  • Auto axis detects knowledge_only skills and adjusts script/test expectations to avoid unfair penalties.
  • LLM axis scores deep content quality (correctness, risk, missing logic, maintainability).
  • Final score is weighted average.
  • If final score is below 90, improvement items are required and listed in the markdown report.
  • Script: skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py
  • LLM schema: references/llm_review_schema.md
  • Rubric detail: references/scoring_rubric.md

平台分布

Codex

32.93%
按下载量换算573

Claude

28.93%
按下载量换算503

Cursor

20.38%
按下载量换算355

Gemini CLI

8.7%
按下载量换算151

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

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。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。

继续浏览同类 Skills