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Agent Skill · 前端设计

evanflow-improve-architecture(evanflow 改进架构)

evanflow-improve-architecture 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

evanflow-improve-architecture 是前端设计类 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,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 9,692。

总安装 196周安装 8GitHub Stars 337下载 63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:evanflow-improve-architecture(evanflow 改进架构)
来源仓库:https://github.com/evanklem/evanflow
仓库路径:skills/evanflow-improve-architecture
安装命令:
npx skills add https://github.com/evanklem/evanflow --skill evanflow-improve-architecture
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/evanklem/evanflow --skill evanflow-improve-architecture

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

evanflow-improve-architecture 识别架构痛点并提供重构方案,聚焦模块深度和接口清晰度。适用于大文件拆分、结构优化等场景,使用 deletion test 验证重构安全性。使用时需先阅读上下文文档,找到 seams 和可拆分模块,再提出渐进式改进建议。

安装前请确认仓库权限和维护状态,避免影响相邻代码,仅针对违反 cohesion contract 的部分修改。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/evanflow-improve-architecture

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/evanklem/evanflow --skill evanflow-improve-arc…;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

evanflow-improve-architecture 怎么安装?

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

evanflow-improve-architecture 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。

evanflow-improve-architecture 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。

evanflow-improve-architecture 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。

evanflow-improve-architecture 用的人多吗?

公开数据是累计安装 196 次,近一周安装 8 次,下载 63 次,GitHub 337 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。

evanflow-improve-architecture 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。
  • 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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
evanflow-improve-architecture

evanflow 改进架构 · 本页

196337只读未明确通过

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

EvanFlow: Improve Architecture

Vocabulary

See evanflow meta-skill. Key terms: module, interface, depth, seam, adapter, deletion test.

When to Use

  • "This file is too big" / "this is hard to follow"
  • A feature plan reveals friction the existing structure can't accommodate cleanly
  • Periodic architectural review (Phase D of EvanFlow rollout)
  • After tests reveal a module has the wrong shape

SKIP when: the user is doing a small, well-scoped change. Don't try to refactor adjacent code.

The Flow

1. Read Context First

  • CONTEXT.md (if it exists) — for canonical domain language
  • docs/adr/ — for prior architectural decisions you must respect
  • The target file(s) and their direct callers

2. Identify Candidates

Walk the codebase noting friction:

  • A concept that bounces across many modules to be understood
  • An interface that rivals its implementation in complexity
  • Files that have grown unwieldy (>400 lines is a smell, >800 is a klaxon)
  • Conditional logic that branches by concept (suggests two adapters in a missing seam)

3. Apply the Deletion Test

For each candidate module: "If I deleted this, where would the complexity go?"

  • Vanishes → the module is bloat; delete it
  • Concentrates across N callers → the module earns its existence; preserve and possibly deepen it
  • Moves to one place → the module is a thin pass-through; consider folding it

4. Embedded Grill — Candidate Selection

Before proposing changes, stress-test:

  • "Which candidate has the highest leverage (improves most caller code)?"
  • "Which candidate is safest to change (smallest blast radius)?"
  • "Are there ADRs that constrain the design we're considering?"
  • "Does the proposed deepening match domain language in CONTEXT.md, or are we inventing new terms?"
  • "If we change this seam, will it require touching tests that currently bypass the interface? (If yes, the test design is also wrong.)"

5. Present Opportunities

For each, name:

  • File(s) affected
  • Current shape (what's wrong)
  • Proposed shape (small interface, complex internals)
  • Benefits (in domain language from CONTEXT.md)
  • Cost (estimated PRs, blast radius)

Prioritize. Recommend ONE to tackle next.

6. Hand Off Per Opportunity

Each opportunity becomes its own evanflow-writing-plans cycle. Do not bundle multiple refactors into one plan — that's a horizontal-slice failure.

If the opportunity changes a public interface, route through evanflow-design-interface first.

Hard Rules

  • Read CONTEXT.md and docs/adr/ before proposing changes. Domain language and prior decisions must inform the design.
  • Deletion test first. Don't add abstractions just because they feel cleaner.
  • One refactor per plan. Bundling refactors hides their individual value and inflates risk.
  • Two adapters before a seam. Don't introduce variation points hypothetically — wait until two real implementations exist.
  • Never auto-commit. Refactor PRs are easy to slip past review when batched; keep them small and explicit.

Hand-offs

  • Opportunity selected → evanflow-design-interface (if interface changes) or evanflow-writing-plans (otherwise)
  • New domain term emerged during discussion → evanflow-glossary to update CONTEXT.md
  • Decision behind the design merits an ADR → write under docs/adr/

平台分布

Codex

36.34%
按下载量换算23

Claude

30.28%
按下载量换算19

Cursor

16.16%
按下载量换算10

Gemini CLI

9.49%
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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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