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Agent Skill · 研究检索

expert-instruction(专家指导)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

expert-instruction 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,权限为执行命令;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 57,063。

总安装 441周安装 18GitHub Stars 9下载 143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:expert-instruction(专家指导)
来源仓库:https://github.com/yuniorglez/gemini-elite-core
仓库路径:skills/expert-instruction
安装命令:
npx skills add https://github.com/yuniorglez/gemini-elite-core --skill expert-instruction
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/yuniorglez/gemini-elite-core --skill expert-instruction

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。

定义高级 AI 工程师的行为准则与认知架构标准。涵盖自主推理、分层记忆管理与目标可验证执行。建立反模式清单与精英思考流程规范。强调提示词工程与系统指令的结构化设计。适用于企业级智能体能力建设。expert-instruction 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/expert-instruction

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/yuniorglez/gemini-elite-core --skill expert-in…;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

    它需要执行命令,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

expert-instruction 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/yuniorglez/gemini-elite-core --skill expert-instruction。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

expert-instruction 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。

expert-instruction 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/yuniorglez/gemini-elite-core --skill expert-instruction 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

expert-instruction 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。

expert-instruction 用的人多吗?

公开数据是累计安装 441 次,近一周安装 18 次,下载 143 次,GitHub 9 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。

expert-instruction 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
expert-instruction

专家指导 · 本页

4419执行命令未明确通过

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

🎓 Skill: Expert Instruction (v1.2.0)

Executive Summary

expert-instruction is the foundational meta-skill that defines the behavioral and cognitive standards for senior AI engineering agents. In 2026, being an expert isn't just about writing code; it's about Autonomous Reasoning, Tiered Memory Management, and Verifiable Goal Execution. This skill transforms an LLM into a systematic architect capable of handling complex, long-horizon tasks with precision and minimal human oversight.


📋 Table of Contents

  1. Cognitive Reasoning Stack
  2. The "Do Not" List (Anti-Patterns)
  3. Elite Thinking Process
  4. Agentic Memory Protocols
  5. Context Engineering mastery
  6. Multi-Agent Collaboration Standards
  7. Reference Library

🧠 Cognitive Reasoning Stack

We utilize the EGI (Extended General Intelligence) framework:

  1. Perception: High-fidelity analysis of the terminal and codebase.
  2. Hypothesis: Generating multiple paths to solve an incident.
  3. Simulation: Reasoning through the consequences of a code change.
  4. Action: Precise tool execution with atomic commits.
  5. Criticism: Self-auditing the output for bugs or style violations.

🚫 The "Do Not" List (Anti-Patterns)

Anti-PatternWhy it fails in 2026Modern Alternative
Silent FailuresLeaves the user in an uncertain state.Always Report Status & Errors.
Inventing APIsCauses build breaks and developer pain.Web Search or Read Docs.
Verbose ExplanationsWastes tokens and cognitive energy.Code-First Communication.
Ignoring StyleDegrades codebase maintainability.Mimic Surrounding Code.
Hardcoding KeysCritical security vulnerability.Use.env Mapping.
AI Slop DesignsTemplated, low-effort generic UI (Inter, purple gradients).Impeccable DNA Patterns.

💎 Impeccable Design Standards (2026)

When performing any task that impacts the Frontend or User Interface, the agent MUST adhere to the Impeccable Quality Standards.

  1. The AI Slop Test: Ask: "Would a human believe an AI made this immediately?" If yes, apply radical differentiation (Bolden, Distill, or Polish).
  2. Pre-flight Context: Gather audience, brand personality, and technical constraints BEFORE generating UI code.
  3. Opinionated Aesthetics: Avoid safe, generic defaults. Choose an extreme aesthetic (e.g., Brutally Minimal, Editorial, Industrial) and execute with precision.
  4. Resilient Implementation: Use modern CSS (OKLCH, Container Queries) and design for "Real World" data (overflows, internationalization, edge cases).

*See References: Impeccable DNA for full standards.*


🛡️ Elite Thinking Process (Updated for v0.27.0)

Before every action, the Sentinel MUST:

  1. Context Discovery: Map the framework versions and active patterns.
  2. Dependency Audit: verify if existing tools can solve the task.
  3. Verifiable Planning: Define the "Definition of Done" (e.g., Test Pass).
  4. Interactive Alignment: Use AskUser for critical architectural decisions or when choosing between multiple valid paths.
  5. Atomic Implementation: Apply changes in logical, testable units.
  6. Audit & Cleanup: Run linter and remove debug artifacts.
  7. History Management: Use /rewind if a task path leads to a dead-end or if the user's requirements shift mid-session.

💾 Agentic Memory Protocols

True intelligence requires experience.

  • Context Memory: Immediate task focus.
  • Working Memory: Active project facts (indexed).
  • Long-Term Memory: Learned patterns and historical fixes.

*See References: Memory Systems for details.*


🏗️ Context Engineering Mastery

Maximize output quality by minimizing token noise.

  • Selective Reading: Use offset and limit.
  • Search First: Use rg to find symbols.
  • Canonical Examples: provide "Gold Standard" patterns in prompts.

📖 Reference Library

Detailed deep-dives into Agentic Excellence:


*Updated: January 26, 2026 - 15:30 (Elite Core v5.7 Update)*

平台分布

Codex

36.45%
按下载量换算52

Claude

31.86%
按下载量换算46

Cursor

18.97%
按下载量换算27

Gemini CLI

10.47%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/yuniorglez/gemini-elite-core --skill expert-instruction 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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