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Agent Skill · 开发

fpf:propose-hypotheses(FPF 提出假设)

fpf:propose-hypotheses 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。

fpf:propose-hypotheses 是开发类 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,暂无第三方扫描结果,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 4,385。

总安装 8,387周安装 353GitHub Stars 891下载 2,937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:fpf:propose-hypotheses(FPF 提出假设)
来源仓库:https://github.com/neolabhq/context-engineering-kit
仓库路径:skills/fpf:propose-hypotheses
安装命令:
npx skills add https://github.com/neolabhq/context-engineering-kit --skill fpf:propose-hypotheses
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/neolabhq/context-engineering-kit --skill fpf:propose-hypotheses

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

fpf:propose-hypotheses 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 中围绕仓库状态和协作事项进行整理。可通过 npx skills add 命令从指定仓库安装并使用。

安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/fpf:propose-hypotheses

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/neolabhq/context-engineering-kit --skill fpf:p…;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

fpf:propose-hypotheses 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/neolabhq/context-engineering-kit --skill fpf:propose-hyp…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fpf:propose-hypotheses 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。

fpf:propose-hypotheses 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。

fpf:propose-hypotheses 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。

fpf:propose-hypotheses 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,387 次,近一周安装 353 次,下载 2,937 次,GitHub 891 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。

fpf:propose-hypotheses 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 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。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、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。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
fpf:propose-hypotheses

FPF 提出假设 · 本页

8,387891只读未明确未收录

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

Propose Hypotheses Workflow

Execute the First Principles Framework (FPF) cycle: generate competing hypotheses, verify logic, validate evidence, audit trust, and produce a decision.

User Input

Problem Statement: $ARGUMENTS

Workflow Execution

Step 1a: Create Directory Structure (Main Agent)

Create .fpf/ directory structure if it does not exist:

mkdir -p .fpf/{evidence,decisions,sessions,knowledge/{L0,L1,L2,invalid}}
touch .fpf/{evidence,decisions,sessions,knowledge/{L0,L1,L2,invalid}}/.gitkeep

Postcondition: .fpf/ directory scaffold exists.


Step 1b: Initialize Context (FPF Agent)

Launch fpf-agent with sonnet[1m] model:

  • Description: "Initialize FPF context"
  • Prompt: ` Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tasks/init-context.md and execute. Problem Statement: $ARGUMENTS **Write**: Context summary to .fpf/context.md** `

Step 2: Generate Hypotheses (FPF Agent)

Launch fpf-agent with sonnet[1m] model:

  • Description: "Generate L0 hypotheses"
  • Prompt: ` Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tasks/generate-hypotheses.md and execute. Problem Statement: $ARGUMENTS Context: <summary from Step 1b> **Write**: List of hypothesis IDs and titles to .fpf/knowledge/L0/ Reply with summary table in markdown format: | ID | Title | Kind | Scope | |----|-------|------|-------| |... |... |... |... | `

Step 3: Present Summary (Main Agent)

  1. Read all L0 hypothesis files from .fpf/knowledge/L0/
  2. Present summary table from agent response.
  3. Ask user: "Would you like to add any hypotheses of your own? (yes/no)"

Step 4: Add User Hypothesis (FPF Agent, Conditional Loop)

Condition: User says yes to adding hypotheses.

Launch fpf-agent with sonnet[1m] model:

  • Description: "Add user hypothesis"
  • Prompt: ` Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tasks/add-user-hypothesis.md and execute. User Hypothesis Description: <get from user> **Write**: User hypothesis to .fpf/knowledge/L0/ `

Loop: Return to Step 3 after hypothesis is added.

Exit: When user says no or declines to add more.


Step 5: Verify Logic (Parallel Sub-Agents)

Condition: User finished adding hypotheses.

For EACH L0 hypothesis file in .fpf/knowledge/L0/, launch parallel fpf-agent with sonnet[1m] model:

  • Description: "Verify hypothesis: "
  • Prompt: ` Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tasks/verify-logic.md and execute. Hypothesis ID: <hypothesis-id> Hypothesis File:.fpf/knowledge/L0/<hypothesis-id>.md **Move**: After you complete verification, move the file to .fpf/knowledge/L1/ or .fpf/knowledge/invalid/. `

Wait for all agents, then check that files are moved to .fpf/knowledge/L1/ or .fpf/knowledge/invalid/.


Step 6: Validate Evidence (Parallel Sub-Agents)

For EACH L1 hypothesis file in .fpf/knowledge/L1/, launch parallel fpf-agent with sonnet[1m] model:

  • Description: "Validate hypothesis: "
  • Prompt: ` Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tasks/validate-evidence.md and execute. Hypothesis ID: <hypothesis-id> Hypothesis File:.fpf/knowledge/L1/<hypothesis-id>.md **Move**: After you complete validation, move the file to .fpf/knowledge/L2/ or .fpf/knowledge/invalid/. `

Wait for all agents, then check that files are moved to .fpf/knowledge/L2/ or .fpf/knowledge/invalid/.


Step 7: Audit Trust (Parallel Sub-Agents)

For EACH L2 hypothesis file in .fpf/knowledge/L2/, launch parallel fpf-agent with sonnet[1m] model:

  • Description: "Audit trust: "
  • Prompt: ` Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tasks/audit-trust.md and execute. Hypothesis ID: <hypothesis-id> Hypothesis File:.fpf/knowledge/L2/<hypothesis-id>.md **Write**: Audit report to .fpf/evidence/audit-{hypothesis-id}-{YYYY-MM-DD}.md **Reply**: with R_eff score and weakest link `

Wait for all agents, then check that audit reports are created in .fpf/evidence/.


Step 8: Make Decision (FPF Agent)

Launch fpf-agent with sonnet[1m] model:

  • Description: "Create decision record"
  • Prompt: ` Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tasks/decide.md and execute. Problem Statement: $ARGUMENTS L2 Hypotheses Directory:.fpf/knowledge/L2/ Audit Reports:.fpf/evidence/ **Write**: Decision record to .fpf/decisions/ **Reply**: with decision record summary in markdown format: | Hypothesis | R_eff | Weakest Link | Status | |------------|-------|--------------|--------| |... |... |... |... | **Recommended Decision**: <hypothesis title> **Rationale**: <brief explanation> `

Wait for agent, then check that decision record is created in .fpf/decisions/.

Step 9: Present Final Summary (Main Agent)

  1. Read the DRR from .fpf/decisions/
  2. Present results from agent response.
  3. Present next steps:

- Implement the selected hypothesis - Use /fpf:status to check FPF state - Use /fpf:actualize if codebase changes

  1. Ask user if he agree with the decision, if not launch fpf-agent at step 8 with instruction to modify the decision as user wants.

Completion

Workflow complete when:

  • .fpf/ directory structure exists
  • Context recorded in .fpf/context.md
  • Hypotheses generated, verified, validated, and audited
  • DRR created in .fpf/decisions/
  • Final summary presented to user

Artifacts Created:

  • .fpf/context.md - Problem context
  • .fpf/knowledge/L0/*.md - Initial hypotheses
  • .fpf/knowledge/L1/*.md - Verified hypotheses
  • .fpf/knowledge/L2/*.md - Validated hypotheses
  • .fpf/knowledge/invalid/*.md - Rejected hypotheses
  • .fpf/evidence/*.md - Evidence files
  • .fpf/decisions/*.md - Design Rationale Record

平台分布

Codex

36.67%
按下载量换算1,077

Claude

29.86%
按下载量换算877

Cursor

17.25%
按下载量换算507

Gemini CLI

8.94%
按下载量换算263

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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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