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Agent Skill · 研究检索

hindsight-docs(事后诸葛亮文档)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

hindsight-docs 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 4,247。

总安装 34,272周安装 1,373GitHub Stars 11,415下载 10,976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:hindsight-docs(事后诸葛亮文档)
来源仓库:https://github.com/vectorize-io/hindsight
仓库路径:skills/hindsight-docs
安装命令:
npx skills add https://github.com/vectorize-io/hindsight --skill hindsight-docs
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/vectorize-io/hindsight --skill hindsight-docs

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。

用于辅助文档、README 和内容稿件的整理与改写。适合提炼结构、补齐章节或统一术语。使用时应保留项目已有事实和路径。hindsight-docs 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。不要把未确认的信息写成确定结论。

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。对外文案需控制语气,避免过度营销。

来源仓库内路径:skills/hindsight-docs

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/vectorize-io/hindsight --skill hindsight-docs;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

    它需要接触敏感数据,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

hindsight-docs 怎么安装?

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

hindsight-docs 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。

hindsight-docs 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

hindsight-docs 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。

hindsight-docs 用的人多吗?

公开数据是累计安装 34,272 次,近一周安装 1,373 次,下载 10,976 次,GitHub 11,415 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。

hindsight-docs 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 来源仓库有 11,415 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
hindsight-docs

事后诸葛亮文档 · 本页

34,27211,415接触敏感数据未明确有提醒

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

Hindsight Documentation Skill

Complete technical documentation for Hindsight - a biomimetic memory system for AI agents.

When to Use This Skill

Use this skill when you need to:

  • Understand Hindsight architecture and core concepts
  • Learn about retain/recall/reflect operations
  • Configure memory banks and dispositions
  • Set up the Hindsight API server (Docker, Kubernetes, pip)
  • Integrate with Python/Node.js/Rust SDKs
  • Understand retrieval strategies (semantic, BM25, graph, temporal)
  • Debug issues or optimize performance
  • Review API endpoints and parameters
  • Find cookbook examples and recipes

Documentation Structure

All documentation is in references/ organized by category:

references/
├── best-practices.md # START HERE — missions, tags, formats, anti-patterns
├── faq.md            # Common questions and decisions
├── changelog/        # Release history and version changes (index.md + integrations/)
├── openapi.json      # Full OpenAPI spec — endpoint schemas, request/response models
├── developer/
│   ├── api/          # Core operations: retain, recall, reflect, memory banks
│   └── *.md          # Architecture, configuration, deployment, performance
├── sdks/
│   ├── *.md          # Python, Node.js, CLI, embedded
│   └── integrations/ # LiteLLM, AI SDK, OpenClaw, MCP, skills
└── cookbook/
    ├── recipes/      # Usage patterns and examples
    └── applications/ # Full application demos

How to Find Documentation

1. Find Files by Pattern (use Glob tool)

# Core API operations
references/developer/api/*.md

# SDK documentation
references/sdks/*.md
references/sdks/integrations/*.md

# Cookbook examples
references/cookbook/recipes/*.md
references/cookbook/applications/*.md

# Find specific topics
references/**/configuration.md
references/**/*python*.md
references/**/*deployment*.md

2. Search Content (use Grep tool)

# Search for concepts
pattern: "disposition"        # Memory bank configuration
pattern: "graph retrieval"    # Graph-based search
pattern: "helm install"       # Kubernetes deployment
pattern: "document_id"        # Document management
pattern: "HINDSIGHT_API_"     # Environment variables

# Search in specific areas
path: references/developer/api/
pattern: "POST /v1"           # Find API endpoints

path: references/cookbook/
pattern: "def |async def "    # Find Python examples

3. Read Full Documentation (use Read tool)

references/developer/api/retain.md
references/sdks/python.md
references/cookbook/recipes/per-user-memory.md

Start Here: Best Practices

Before reading API docs, read the best practices guide. It covers practical rules for missions, tags, content format, observation scopes, and anti-patterns — the fastest way to integrate correctly.

references/best-practices.md

Key Concepts

  • Memory Banks: Isolated memory stores (one per user/agent)
  • Retain: Store memories (auto-extracts facts/entities/relationships)
  • Recall: Retrieve memories (4 parallel strategies: semantic, BM25, graph, temporal)
  • Reflect: Disposition-aware reasoning using memories
  • document_id: Groups messages in a conversation (upsert on same ID)
  • Dispositions: Skepticism, literalism, empathy traits (1-5) affecting reflect
  • Mental Models: Consolidated knowledge synthesized from facts

Notes

  • Code examples are inlined from working examples
  • Configuration uses HINDSIGHT_API_* environment variables
  • Database migrations run automatically on startup
  • Multi-bank queries require client-side orchestration
  • Use document_id for conversation evolution (same ID = upsert)

Auto-generated from hindsight-docs/docs/. Run ./scripts/generate-docs-skill.sh to update.

平台分布

Codex

36.4%
按下载量换算3,995

Claude

32.85%
按下载量换算3,606

Cursor

17.17%
按下载量换算1,885

Gemini CLI

10.12%
按下载量换算1,111

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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