Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

migrate(migrate 工具)

migrate 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。

migrate 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,权限为只读;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 45,786。

总安装 824周安装 34GitHub Stars 12,204下载 269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:migrate(migrate 工具)
来源仓库:https://github.com/garrytan/gbrain
仓库路径:skills/migrate
安装命令:
npx skills add https://github.com/garrytan/gbrain --skill migrate
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/garrytan/gbrain --skill migrate

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。

用于查找、检索和筛选相关信息,支持关键词和任务场景匹配。适合快速定位候选结果,提升信息获取效率。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态,避免触发不必要操作。

安装方式:npx skills add https://github.com/garrytan/gbrain --skill migrate

来源仓库内路径:skills/migrate

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/garrytan/gbrain --skill migrate;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

migrate 怎么安装?

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

migrate 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。

migrate 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。

migrate 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。

migrate 用的人多吗?

公开数据是累计安装 824 次,近一周安装 34 次,下载 269 次,GitHub 12,204 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。

migrate 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。
  • 来源仓库有 12,204 星,维护活跃度相对可查。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
migrate

migrate 工具 · 本页

82412,204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

Migrate Skill

Universal migration from any wiki, note tool, or brain system into GBrain.

Contract

  • Source data is never modified or deleted; migration is additive only.
  • Every migrated page is verified round-trip: written to gbrain, read back, spot-checked.
  • Cross-references from the source system (wikilinks, block refs, tags) are converted to gbrain equivalents.
  • Migration is tested on a sample (5-10 files) before bulk execution.
  • Post-migration health check confirms page count, link integrity, and embedding coverage.

Supported Sources

SourceFormatStrategy
ObsidianMarkdown + [[wikilinks]]Direct import, convert wikilinks to gbrain links
NotionExported markdown or CSVParse Notion's export structure
LogseqMarkdown with ((block refs))Convert block refs to page links
Plain markdownAny.md directoryImport directory into gbrain directly
CSVTabular dataMap columns to frontmatter fields
JSONStructured dataMap keys to page fields
RoamJSON exportConvert block structure to pages

Phases

  1. Assess the source. What format? How many files? What structure?
  2. Plan the mapping. How do source fields map to gbrain fields (type, title, tags, compiled_truth, timeline)?
  3. Test with a sample. Import 5-10 files, verify by reading them back from gbrain and exporting.
  4. Bulk import. Import the full directory into gbrain.
  5. Verify. Check gbrain health and statistics, spot-check pages.
  6. Build links. Extract cross-references from content and create typed links in gbrain.

Obsidian Migration

  1. Import the vault directory into gbrain (Obsidian vaults are markdown directories)
  2. Wire the graph with native wikilink support (v0.12.1+): gbrain extract links --source db --dry-run | head -20 # preview gbrain extract links --source db # commit extract links natively parses [[relative/path]] and [[relative/path|Display Text]] alongside standard [text](page.md) markdown syntax. Ancestor-search resolution handles wiki KBs where authors omit one or more leading ../ prefixes. The .md suffix is inferred automatically for wikilinks.

Obsidian-specific:

  • Tags (#tag) become gbrain tags
  • Frontmatter properties map to gbrain frontmatter
  • Attachments (images, PDFs) are noted but handled separately via file storage

Notion Migration

  1. Export from Notion: Settings > Export > Markdown & CSV
  2. Notion exports nested directories with UUIDs in filenames
  3. Strip UUIDs from filenames for clean slugs
  4. Map Notion's database properties to frontmatter
  5. Import the cleaned directory into gbrain

CSV Migration

For tabular data (e.g., CRM exports, contact lists):

  1. For each row in the CSV, create a page with column values as frontmatter
  2. Use a designated column as the slug (e.g., name)
  3. Use another column as compiled_truth (e.g., notes)
  4. Store each page in gbrain

Verification

After any migration:

  1. Check gbrain statistics to verify page count matches source
  2. Check gbrain health for orphans and missing embeddings
  3. Export pages from gbrain for round-trip verification
  4. Spot-check 5-10 pages by reading them from gbrain
  5. Test search: search gbrain for "someone you know is in the data"

Anti-Patterns

  • Bulk import without sample test. Never import the full dataset before verifying with 5-10 files. The cost of cleaning up hundreds of bad pages is enormous.
  • Destroying source data. Migration is additive. Never modify, move, or delete the source files.
  • Ignoring cross-references. Wikilinks, block refs, and tags from the source system must be converted to gbrain equivalents. Dropping them loses the knowledge graph.
  • Skipping verification. A migration without post-import health check, page count comparison, and spot-check reads is incomplete.

Output Format

MIGRATION REPORT -- [source] -> GBrain
=======================================

Source: [format] ([file count] files, [size])
Mapping: [field mapping summary]

Sample Test (N files):
- Imported: N/N
- Round-trip verified: N/N
- Cross-refs converted: N

Bulk Import:
- Total imported: N
- Skipped (duplicates/errors): N
- Links created: N
- Tags migrated: N

Verification:
- Page count match: [yes/no]
- Health check: [pass/fail]
- Search test: [query] -> [result count] hits

Tools Used

  • Store/update pages in gbrain (put_page)
  • Read pages from gbrain (get_page)
  • Link entities in gbrain (add_link)
  • Tag pages in gbrain (add_tag)
  • Get gbrain statistics (get_stats)
  • Check gbrain health (get_health)
  • Search gbrain (query)

平台分布

Codex

32.73%
按下载量换算88

Claude

29.11%
按下载量换算78

Cursor

19.11%
按下载量换算51

Gemini CLI

10.51%
按下载量换算28

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。

继续浏览同类 Skills