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Agent Skill · 研究检索

hicks-law(希克斯定律)

hicks-law 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。

hicks-law 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 53,729。

总安装 524周安装 21GitHub Stars 239下载 170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:hicks-law(希克斯定律)
来源仓库:https://github.com/flpbalada/my-opencode-config
仓库路径:skills/hicks-law
安装命令:
npx skills add https://github.com/flpbalada/my-opencode-config --skill hicks-law
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/flpbalada/my-opencode-config --skill hicks-law

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。

hicks-law 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认权限和维护状态。

使用前建议核验具体用法,注意是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。hicks-law 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/hicks-law

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/flpbalada/my-opencode-config --skill hicks-law;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

hicks-law 怎么安装?

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

hicks-law 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。

hicks-law 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。

hicks-law 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。

hicks-law 用的人多吗?

公开数据是累计安装 524 次,近一周安装 21 次,下载 170 次,GitHub 239 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。

hicks-law 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
hicks-law

希克斯定律 · 本页

524239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

Hick's Law - Less Choice, Faster Decisions

Hick's Law (also Hick-Hyman Law) states that the time it takes to make a decision increases logarithmically with the number and complexity of choices. Named after British psychologist William Edmund Hick and American psychologist Ray Hyman (1952).

When to Use This Skill

  • Designing navigation menus and information architecture
  • Simplifying onboarding and setup flows
  • Reducing form field options
  • Prioritizing feature exposure
  • Optimizing conversion funnels
  • Planning dashboard layouts

Core Concepts

The Formula

RT = a + b * log2(n+1)

Where:
RT = Reaction time
a  = Time not involved in decision (physical movement, etc.)
b  = Empirical constant (~0.155s for choice tasks)
n  = Number of equally probable choices

Practical Impact

ChoicesRelative Decision TimeUser Experience
2BaselineQuick, confident
4+1 unitStill manageable
8+2 unitsStarting to slow
16+3 unitsNoticeable hesitation
32+4 unitsOverwhelm begins
64++5+ unitsParalysis likely

The Paradox of Choice

       User Satisfaction
            ^
            |      *
            |   *     *
            |  *        *
            | *           *
            |*              *____
            +-----------------------> Number of Choices
                 Sweet spot
                (4-7 items)

Analysis Framework

Step 1: Audit Decision Points

Map all places users must choose:

Screen/FlowDecision TypeOptions CountComplexity
[Screen 1]Navigation[n][H/M/L]
[Screen 2]Selection[n][H/M/L]
[Screen 3]Configuration[n][H/M/L]

Step 2: Categorize Choices

Essential (keep)     Nice-to-have (maybe)     Remove
       |                    |                    |
       v                    v                    v
   [_______]            [_______]            [_______]
   [_______]            [_______]            [_______]
   [_______]            [_______]            [_______]

Step 3: Apply Reduction Strategies

  1. Chunking: Group related items (3-4 per group)
  2. Progressive disclosure: Hide advanced options
  3. Smart defaults: Pre-select the common choice
  4. Filtering: Let users narrow options
  5. Recommendations: Highlight "Most Popular"

Output Template

## Hick's Law Analysis

**Interface/Flow:** [Name] **Analysis Date:** [Date]

### Decision Point Inventory

| Location  | Current Options | Target | Strategy             |
| --------- | --------------- | ------ | -------------------- |
| [Point 1] | [n]             | [n]    | [Chunk/Hide/Default] |
| [Point 2] | [n]             | [n]    | [Chunk/Hide/Default] |

### Reduction Plan

**Quick wins (no functionality loss):**

1. [Change 1]
2. [Change 2]

**Strategic reductions (requires tradeoffs):**

1. [Change with impact analysis]

### Expected Impact

- Decision time reduction: ~[X]%
- Conversion improvement: ~[X]% (estimated)
- Support ticket reduction: ~[X]% (estimated)

Real-World Examples

Example 1: Netflix vs. Cable

Cable TV: 500+ channels = Decision paralysis

  • Users spend more time browsing than watching
  • Satisfaction decreases despite more options

Netflix approach:

  • Curated rows (chunking)
  • "Top 10" highlights (social proof + reduction)
  • "Because you watched..." (personalized filtering)
  • Auto-play (eliminates decision entirely)

Example 2: In-N-Out Burger

Menu has only 4 items vs. competitors' 50+:

  • Order time: 30 seconds vs. 2+ minutes
  • Customer satisfaction: Higher
  • Operation efficiency: Better

The constraint creates confidence in choice quality.

Example 3: Slack's Onboarding

Original: 15 configuration options upfront

  • Completion rate: 62%
  • Time to complete: 8 minutes

Redesigned: 3 essential questions, rest defaulted

  • Completion rate: 89%
  • Time to complete: 2 minutes

Best Practices

Do

  • Aim for 5-7 options maximum in any grouping
  • Use categorization to chunk larger sets
  • Provide clear visual hierarchy
  • Make the "default" choice obvious
  • Offer search/filter for large option sets

Avoid

  • Showing all features at once
  • Flat menus with 10+ items
  • Requiring decisions without clear benefit
  • Equal visual weight for all options
  • Removing options users actively need

When Hick's Law Doesn't Apply

  • Expert users with learned shortcuts
  • Emergency situations (trained responses)
  • When options are not equally weighted
  • Sequential vs. parallel choices

Reduction Techniques

1. Smart Defaults

Instead of:
[ ] Option A
[ ] Option B
[ ] Option C

Do:
[x] Option B (Recommended)
[ ] Option A
[ ] Option C

2. Progressive Disclosure

Basic Options
[Configure]

v Advanced (click to expand)
  [_] Setting 1
  [_] Setting 2

3. Chunking

Instead of 12 flat options:

Category A        Category B        Category C
- Item 1          - Item 5          - Item 9
- Item 2          - Item 6          - Item 10
- Item 3          - Item 7          - Item 11
- Item 4          - Item 8          - Item 12

Integration with Other Methods

MethodCombined Use
Progressive DisclosureHide complexity, reveal on demand
Cognitive LoadFewer choices = lower cognitive burden
Fogg Behavior ModelSimpler choices increase ability
Jobs-to-be-DoneFocus options on user's actual job

Resources

平台分布

Codex

35.77%
按下载量换算61

Claude

28.69%
按下载量换算49

Cursor

21.77%
按下载量换算37

Gemini CLI

10.2%
按下载量换算17

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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