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Agent Skill · 研究检索

fp-kstream-design(fp kstream 设计)

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。它适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案、检查视觉一致性或改进组件层级。使用时需要结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出、对齐和响应式表现。

fp-kstream-design 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,权限为需要联网;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 61,604。

总安装 349周安装 14GitHub Stars 公开资料未说明下载 113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:fp-kstream-design(fp kstream 设计)
来源仓库:https://github.com/mpurbo/purbo-skills
仓库路径:skills/fp-kstream-design
安装命令:
npx skills add https://github.com/mpurbo/purbo-skills --skill fp-kstream-design
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/mpurbo/purbo-skills --skill fp-kstream-design

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。

用于辅助界面设计、视觉规范和交互体验优化,支持 UI 方案生成与一致性检查。适合让 Agent 整理页面结构、调整布局层级或改进组件可用性。使用时需结合品牌指南、设计系统和真实用户任务场景进行定制。涉及实际页面改动时应通过截图或浏览器预览验证文本溢出与响应式表现。

fp-kstream-design 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/fp-kstream-design

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/mpurbo/purbo-skills --skill fp-kstream-design;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

    它需要需要联网,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

fp-kstream-design 怎么安装?

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

fp-kstream-design 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。

fp-kstream-design 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

fp-kstream-design 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。

fp-kstream-design 用的人多吗?

公开数据是累计安装 349 次,近一周安装 14 次,下载 113 次。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。

fp-kstream-design 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
fp-kstream-design

fp kstream 设计 · 本页

349—需要联网未明确通过

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

Kafka Topology Design Skill

Design deterministic, replay-safe, cost-efficient Kafka Streams topologies using KSA patterns.

Required Reading

Before responding, load the shared reference:

cat ${SKILL_PATH}/references/KSA.md

This is the authoritative source for all patterns, principles, and constraints.


Workflow

Step 1 — Understand the Problem

Gather from the user (ask if missing):

  1. Source events — what topics trigger this service?
  2. Enrichment needs — what data beyond the event itself?
  3. Outputs — output topics, DB writes, notifications?
  4. Statefulness — does output depend on past events?
  5. Partition key — what entity scopes this? (userId, orderId, etc.)

Step 2 — Select Recipes

Map to KSA recipes (KSA.md §4):

Problem involves…Recipe
Cleaning/validating inbound events01 — Validation & Normalization
Duplicate events from upstream02 — Deduplication
Splitting events to different consumers03 — Routing & Fan-Out
Looking up reference data04 — Data Enrichment
Reference data + historical computation05 — Enrichment + Stateful
Counting, rate limiting, windowed metrics06 — Windowed Aggregation
Entity lifecycle (order, payment, KYC)07 — Per-Key State Machine
Cross-service coordination with rollback08 — Saga Orchestrator
Building a read model or search index09 — CQRS Projection
Bug fix replay or data backfill10 — Event Replay

Step 3 — Compose the Topology

Arrange recipes left to right:

Source → [Ingress] → [Enrichment] → [Computation] → [Egress] → Sink

Not every stage needed. Only include what the problem requires.

Step 4 — Draw the Diagram

Produce a Mermaid flowchart LR using the KSA symbol legend (KSA.md §3):

  • [TopicName] — Kafka topic
  • [TopicName*] — compacted topic (KTable source)
  • (Processor) — stateless processor
  • {{Processor}} — stateful processor
  • ((Join)) — stream–table join
  • [[Sink]] — side-effect boundary
  • {Decision?} — conditional branch

Step 5 — Declare Policies

For every topology, explicitly document:

  1. Missing-state policy per join (drop / dead-letter / retry / buffer)
  2. Partition key and why it aligns with all joins
  3. State store retention per stateful processor
  4. Sink idempotency strategy

Step 6 — Cost Check

Estimate per KSA.md §7.4:

FactorEstimateRed Flag
State store size/keyvalue × keys × retention> 50 GB/instance
Changelog overheadstore size × replication> 100 GB total
Repartition countselectKey/through calls> 2 on high-volume
KTable restore timetopic size / throughput> 10 minutes
Partition countall internal + output topics> 500 total

Multiple red flags → recommend alternatives (KSA.md §7.3).

Step 7 — Compliance Checklist

Verify against KSA.md §6 before signing off.


Output Format

Always produce:

  1. Summary — one paragraph describing what the service does
  2. Recipes used — numbered list of KSA recipe numbers and names
  3. Topology diagram — Mermaid flowchart LR
  4. State diagram — Mermaid stateDiagram-v2 (if FSM involved)
  5. Policy table — missing-state, retention, idempotency decisions
  6. Cost estimate — back-of-napkin numbers for the heuristic
  7. Compliance — checklist pass/fail

Anti-Patterns to Flag

Anti-PatternWhy It's WrongSuggest
HTTP calls inside processorBreaks replay determinismKTable enrichment
DB queries inside processorSame as aboveCompacted topic
No declared missing-state policyUndeclared behavior = design defectAsk: "what happens when KTable has no entry?"
Partition key mismatchJoin key ≠ partition keyRepartition (flag cost)
Unbounded state storesNo TTL = unbounded growthAsk about retention
GlobalKTable for large dataLoads ALL data on EVERY instanceRegular KTable with partition-aligned joins
Multiple repartitions on same streamEach doubles I/ORedesign key strategy
Stateful where stateless sufficesUnnecessary state store overheadRemove state store

Conversation Style

  • Ask clarifying questions before designing. Problem statements are often incomplete.
  • When multiple recipes apply, explain trade-offs and let the engineer choose.
  • Always produce a diagram.
  • Be explicit about what the topology does NOT handle (scope).
  • If the problem is better solved without KStreams, say so (KSA.md §7.3).

平台分布

Codex

36.13%
按下载量换算41

Claude

28.85%
按下载量换算33

Cursor

17.47%
按下载量换算20

Gemini CLI

8.31%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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