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Agent Skill · 待分类

feature-generator(特征生成器)

feature-generator 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。

feature-generator 是待分类类 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,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 4,371。

总安装 753周安装 32GitHub Stars 20下载 264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:feature-generator(特征生成器)
来源仓库:https://github.com/unlearndev/skills
仓库路径:skills/feature-generator
安装命令:
npx skills add https://github.com/unlearndev/skills --skill feature-generator
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/unlearndev/skills --skill feature-generator

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

将 spec.md 扩展为结构化 features.md,按实施顺序组织任务。自动维护文件同步,支持 AI 代理逐步推进功能开发。需依赖 spec.md 存在,否则提示用户创建或调用 spec-generator。适用于敏捷开发流程,提升需求到实现的衔接效率。

feature-generator 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/feature-generator

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/unlearndev/skills --skill feature-generator;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

feature-generator 怎么安装?

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

feature-generator 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。

feature-generator 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。

feature-generator 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。

feature-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 753 次,近一周安装 32 次,下载 264 次,GitHub 20 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。

feature-generator 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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
feature-generator

特征生成器 · 本页

75320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

Feature Generator Skill

Expand a spec.md into a detailed features.md, ordered by the sequence an AI agent would most successfully implement them (dependency order). Keep both files in sync when either is modified.


Step 1: Check for spec.md

Before doing anything, check whether spec.md exists in the current context or has been provided by the user.

If spec.md does not exist: Tell the user: "There's no spec.md yet — you'll need to create one first. If you have the spec-generator skill enabled, I can kick that off for you now. Would you like to do that?"

Do not proceed until spec.md is available.


Step 2: Generating features.md

Read spec.md fully. Extract every discrete piece of functionality implied by the spec — from user roles, core features, and technical stack. Then produce features.md following the format below.

Ordering rules

Order features by implementation dependency — what must exist before something else can be built. Think like an AI agent working top to bottom through the file:

  1. Foundation first — database, auth, core models
  2. Then the simplest user-facing flows that depend on nothing else
  3. Then features that build on those
  4. Admin/internal features after customer-facing equivalents
  5. Cross-cutting concerns (notifications, rate limiting, etc.) last

features.md format

Each feature follows this exact structure:

# [Product Name] — Features

---

## [N]. [Feature Name]

[One sentence describing what this feature does and who it's for.]

**User flow**
1. [Step]
2. [Step]
3. [Step]

**UI overview**
[2–4 sentences describing the key UI elements involved.]

---

Rules:

  • Every feature gets a number, a user flow, and a UI overview — no exceptions
  • User flows are written from the perspective of the actor (customer, team member, visitor)
  • UI overview describes what the user sees and interacts with, not implementation detail
  • No sub-bullets inside user flows — numbered steps only
  • Horizontal rules (---) between every feature and after the title

Step 3: Syncing changes

When the user modifies either spec.md or features.md and asks to sync:

If spec.md was modified:

  • Identify what changed (new features added, features removed, features altered)
  • Update only the relevant features in features.md to reflect those changes
  • Add new features in the correct dependency order position
  • Remove features that no longer exist in the spec
  • Do not touch features that are unaffected

If features.md was modified:

  • Identify what changed (features added, removed, or substantially altered)
  • Update only the relevant sections of spec.md to reflect those changes
  • Preserve all other spec content exactly as-is
  • Do not rewrite or reformat untouched sections

Always confirm with the user what changed before syncing, so they can verify the right things are being updated.


Output

Save features.md to /mnt/user-data/outputs/features.md and present it using present_files.

If syncing changes to spec.md, save the updated version to /mnt/user-data/outputs/spec.md and present both files.

平台分布

Codex

32.57%
按下载量换算86

Claude

29.89%
按下载量换算79

Cursor

19.89%
按下载量换算53

Gemini CLI

9.92%
按下载量换算26

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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