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Agent Skill · 研究检索

four-knowns(四个已知)

four-knowns 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。

four-knowns 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,权限为权限未标注;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 68,015。

总安装 238周安装 10GitHub Stars 1下载 83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:four-knowns(四个已知)
来源仓库:https://github.com/paulgung/ths-skills
仓库路径:skills/four-knowns
安装命令:
npx skills add https://github.com/paulgung/ths-skills --skill four-knowns
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/paulgung/ths-skills --skill four-knowns

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。

four-knowns 用于查找、检索和筛选相关信息,辅助信息缺口识别与补充。适合在复杂问题解决中明确已知条件、未知变量及待验证假设。通过 npx skills add 从 ths-skills 仓库安装,集成至 Claude 等宿主环境。使用前需确认其是否会主动发起网络查询或访问非公开知识库。

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/four-knowns

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/paulgung/ths-skills --skill four-knowns;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

four-knowns 怎么安装?

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

four-knowns 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。

four-knowns 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

four-knowns 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。

four-knowns 用的人多吗?

公开数据是累计安装 238 次,近一周安装 10 次,下载 83 次,GitHub 1 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。

four-knowns 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

  • 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

  • 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
four-knowns

四个已知 · 本页

2381权限未标注未明确通过

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

四个知道 · 技术调研

本 Skill 引导对目标技术领域进行"四个知道"结构化调研,输出覆盖横向四知道和纵向四知道的完整报告。

触发关键词: 技术调研、行业调研、竞品分析、技术趋势、技术选型、行业分析、四个知道

调研流程

调研进度:
- [ ] 明确调研主题与范围
- [ ] 一(1)社会发展2-3年行业的趋势
- [ ] 一(2)竞争对手的情况
- [ ] 一(3)政策监控方向
- [ ] 一(4)技术发展
- [ ] 二(1)主要的paper,理论上能达到的,学术前沿
- [ ] 二(2)工业水平,最牛掰的公司达到的工程架构,市场上流行的
- [ ] 二(3)牛掰的架构,主要的工程模块
- [ ] 二(4)我们技术在行业中的位置,可以达到的程度
- [ ] 综合分析与行动建议
- [ ] 保存 Markdown 报告(必须)
- [ ] 询问用户是否导出 PDF(可选)

前置:明确调研主题

开始前向用户确认:

  1. 调研领域: 具体技术方向(如 LLM、自动驾驶、量子计算)
  2. 业务场景: 团队当前的业务上下文
  3. 调研深度: 快速概览 / 标准调研 / 深度研究
  4. 重点关注: 八个维度中是否有特别侧重

一、横向的四个知道

(1)社会发展2-3年行业的趋势

调研要点:

  • 全球及国内市场规模与增长预测(CAGR)
  • 推动行业发展的关键驱动因素
  • 正在涌现的新兴应用场景
  • 可能引发行业变革的拐点信号
  • 资本市场投融资动态与态度

输出要求:

趋势判断依据数据时间线预测置信度
[趋势1][数据来源][预计时间]高/中/低

(2)竞争对手的情况

调研要点:

  • 竞争格局:第一梯队 / 第二梯队 / 长尾玩家分布
  • 核心玩家画像:技术路线、产品策略、团队规模
  • 差异化对比:各家技术优势与短板
  • 商业模式与定价策略
  • 近 6 个月重大动态(发布、融资、合作)

输出要求:

梯队企业技术路线核心优势短板最新动态
T1
T2

(3)政策监控方向

调研要点:

  • 国内政策:国家级和地方级相关文件
  • 国际政策:美/欧/日韩的监管动态
  • 行业标准:已发布和制定中的技术标准
  • 合规红线:不可触碰的底线
  • 政策机遇:扶持政策和产业基金

输出要求:

  • 🔴 红线: 必须遵守的合规底线
  • 🟡 关注: 需持续跟踪的监管方向
  • 🟢 机遇: 可利用的政策利好

(4)技术发展

调研要点:

  • 主流技术路线及演进方向
  • 近 1-2 年关键技术突破(里程碑事件)
  • 当前制约发展的技术瓶颈
  • 关键开源项目与社区生态
  • 与其他技术领域的交叉融合趋势

输出要求:

阶段主流方案代表成果瓶颈
当前
近期(1年)
中期(2-3年)

二、纵向的四个知道

(1)主要的paper,理论上能达到的,学术前沿

调研要点:

  • 近 2 年 top-tier 会议/期刊的关键 paper(标注出处、引用数)
  • 学术界认为该技术理论上能达到的极限
  • 正在探索的下一代方法与前沿方向
  • 领域内最有影响力的实验室和研究者
  • 前沿研究转化为工程能力的周期估计

输出要求:

#论文标题作者/机构发表于核心贡献理论指标
1

关键补充:

  • 理论上限: [该技术理论上能达到的最优指标]
  • 与工程实际的差距: [理论值 vs 当前最佳工程实现]

(2)工业水平,最牛掰的公司达到的工程架构,市场上流行的

调研要点:

  • 全球工程能力最强的公司(Top 5 标杆)
  • 这些公司的核心技术架构与实现方案
  • 业界最佳性能基准(延迟、吞吐、准确率等)
  • 市场上最流行的技术方案和产品
  • 从 demo 到大规模生产的关键差距

输出要求:

排名企业工程架构要点关键性能指标市场流行度
1

性能基准对比:

指标业界最佳行业平均市场主流方案

(3)牛掰的架构,主要的工程模块

调研要点:

  • 业界最优的系统架构设计(描述架构分层与组件关系)
  • 系统的关键工程模块及各自职责
  • 主流技术栈对比(语言、框架、中间件、基础设施)
  • 可扩展性设计:如何支撑 10x/100x 增长
  • 必不可少的基础能力组件

输出要求:

架构概述:[用文字描述最佳架构的分层设计]

模块职责推荐技术栈备选方案

(4)我们技术在行业中的位置,可以达到的程度

调研要点:

  • 对标行业水平,我们处于什么分位(Top 10%/25%/50%)
  • 与标杆企业的核心差距具体在哪
  • 我们独有的竞争优势和护城河
  • 现有资源下 6 个月 / 1 年 / 2 年可达到的水平
  • 缩小差距需要的关键投入(人才、算力、数据)

输出要求:

维度我们当前行业平均标杆水平差距

发展路线图:

时间可达目标关键里程碑所需资源
6个月
1年
2年

综合分析

整合八个维度产出结论:

  • SWOT 分析: 内外部因素综合研判
  • 机会窗口: 当前时间点的战略机遇
  • 风险提示: 需警惕的潜在风险(⚠️ 标记)
  • 行动建议: 短期(0-3月) / 中期(3-12月) / 长期(1-2年) 优先行动项
  • 资源需求: 支撑建议所需的投入估算

报告输出

调研完成后按以下流程输出:

第一步:保存 Markdown 报告(必须)

完成综合分析后,必须将完整报告保存为 .md 文件。

文件命名: {调研主题}-research-{YYYY}.md(如 cross-platform-research-2026.md)

章节格式要求(兼容后续 PDF 目录提取):

# 报告标题

## 1. 横向四个知道
### 1.1 社会发展 2-3 年行业趋势
### 1.2 竞争对手的情况
### 1.3 政策监控方向
### 1.4 技术发展

## 2. 纵向四个知道
### 2.1 学术前沿与理论极限
### 2.2 工业水平与标杆架构
### 2.3 最佳架构与工程模块
### 2.4 自身定位与发展路径

## 3. 综合分析
### 3.1 SWOT 分析
### 3.2 行动建议

保存完成后告知用户文件路径,并展示报告核心结论摘要。

第二步:询问是否导出 PDF(可选)

Markdown 保存后,主动询问用户:

"报告已保存为 Markdown。是否需要导出为 PDF?"

如果用户选择导出 PDF,按优先级尝试以下方式:

方式二:fpdf2 内联生成(零系统依赖备选)
pip3 install fpdf2

用 Python 脚本从 Markdown 内容直接生成 PDF:

  • 使用系统自带中文字体(macOS: Arial Unicode;Linux: Noto Sans CJK)
  • 手动构建封面、表格、正文排版
方式三:提示用户使用本地工具

如果以上方式均不可行,提示用户:

  • VS Code: Markdown PDF 插件
  • Typora: 文件 → 导出 → PDF
  • Pandoc: pandoc 报告.md -o 报告.pdf --pdf-engine=xelatex
  • 浏览器: 打开.md 预览后 Ctrl+P 打印为 PDF

判断逻辑

完成综合分析后:
  1. 保存 Markdown 文件(必须执行,不需询问)
  2. 向用户展示核心结论摘要
  3. 询问 → "报告已保存为 {文件名}。是否需要导出为 PDF?"

  如果用户选择导出 PDF:
    尝试方式一 → 失败则尝试方式二 → 仍失败则提示方式三
    成功后打开预览(macOS: open; Linux: xdg-open)

  如果用户不需要 PDF:
    流程结束

输出规范

  1. 数据有出处: 关键数据标注来源,区分事实与推断
  2. 时效性标注: 标明数据获取时间
  3. 置信度标记: 不确定的判断标注置信度(高/中/低)
  4. 可操作性: 每个结论关联具体行动建议
  5. 表格呈现: 对比类信息优先用表格
  6. 重点突出: 关键结论 加粗,不确定信息 ⚠️ 标记

调研深度

深度适用场景输出要求
快速概览初步了解某领域每维度 3-5 条要点
标准调研技术选型决策每维度详细分析 + 对比表
深度研究战略规划完整报告 + 论文清单 + 路线图

平台分布

Codex

35.59%
按下载量换算30

Claude

28.28%
按下载量换算23

Cursor

17.91%
按下载量换算15

Gemini CLI

9.27%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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