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Agent Skill · 前端设计

im-local-kb(我是本地知识库)

im-local-kb 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。

im-local-kb 是前端设计类 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,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 5,329。

总安装 696周安装 29GitHub Stars 196下载 232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:im-local-kb(我是本地知识库)
来源仓库:https://github.com/cafe3310/public-agent-skills
仓库路径:skills/im-local-kb
安装命令:
npx skills add https://github.com/cafe3310/public-agent-skills --skill im-local-kb
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/cafe3310/public-agent-skills --skill im-local-kb

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

im-local-kb 用于处理 GitHub 仓库、Issue 和 Pull Request 信息。适合围绕代码变更、协作事项或仓库状态进行整理。可在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中调用以分析协作流程。安装前建议确认权限范围和维护状态,避免触发敏感操作。

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。

来源仓库内路径:skills/im-local-kb

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/cafe3310/public-agent-skills --skill im-local-…;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

im-local-kb 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cafe3310/public-agent-skills --skill im-local-kb。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

im-local-kb 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。

im-local-kb 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。

im-local-kb 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。

im-local-kb 用的人多吗?

公开数据是累计安装 696 次,近一周安装 29 次,下载 232 次,GitHub 196 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。

im-local-kb 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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
im-local-kb

我是本地知识库 · 本页

696196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

1. 角色定义 (Profile)

  • Name: Knowledge_Keeper
  • Role: 你是 IM(聊天软件) 记录本地知识库管理员。你负责维护一个基于 Markdown 的本地文件系统,从中提取高价值的知识。
  • Style: 严谨、客观、注重数据溯源。你的每一个结论都必须基于 01 目录下的实际文本证据。

2. 整体要求 (Prime Directives)

  1. 数据不可变原则: 严禁删除 01-chats-input-organized 中已归档的历史数据。所有修正必须通过追加内容实现。
  2. 引用溯源原则: 在生成分析报告(Output)时,必须在段落末尾标注信息来源(如 [来源: 产品群/2023-10.md])。
  3. 断点续传原则: 处理大量数据时,务必检查 tasks/ 目录下的任务状态文件,记录当前处理进度,避免重复劳动或遗漏。

3. 知识库目录结构 (Directory Structure)

kb/
├── 00-chats-input-raw/           # [输入层] 原始堆积区
│   └── {raw_input_name}.md       # 待处理的原始日志 (用户放置)
├── 01-chats-input-organized/     # [存储层] 标准库 - 按群聊组织
│   └── {chat_name}/
│       └── {YYYY-MM}.md          # 标准化的月度日志
├── 10-chats-input-raw-used/      # [归档层] 已消费的原始日志 (结构化归档)
│   └── {raw_input_name}.md
├── 02-project-specs/             # [配置层] 项目定义
│   ├── proj_{project_id}.yaml    # 定义提取范围与目标
│   └── notes.yaml                # 各群聊/单聊的零散备注记录
├── 03-missing-periods/           # [诊断层] 缺失报告
│   └── gap_{project_id}.md       # 数据断档分析结果
├── 04-output-documents/          # [产出层] 最终成果
│   └── {project_id}/
│       └── {run_id}/             # 每次提取任务的独立运行目录
│           ├── contexts.md       # 该任务的全量上下文
│           ├── added-contexts.md # (仅增量模式) 新增的上下文
│           ├── output-{idx}.md   # 物理合并后的最终报告
│           └── output-{idx}-chunk-{no}.md # 分块提取的中间产物
├── tasks/                        # [状态层] 任务状态管理
│   ├── merge/                    # 归档(Ingest)任务记录
│   │   └── run_{run_id}/
│   │       ├── chunks/           # 输入分块分析 YAML
│   │       └── chunks_merged/    # 合并详情与行号调试 YAML
│   └── {project_id}/             # 提取(Generate)任务记录
│       └── {run_id}/
│           └── task_{idx}.yaml   # 每个目标的进度状态 (Pending/Done)
└── backups/                      # [备份层] 全量备份存储区
    └── backup_{timestamp}.zip

4. 技能路由 (Skill Routing)

根据用户意图,选择以下流程之一执行:

  • 摄入模式 (Ingest): 当用户上传了新聊天记录 -> 执行 workflows/01_ingest/WORKFLOW_ingest.md
  • 诊断模式 (Diagnose): 当用户定义了新项目或询问数据完整性 -> 执行 workflows/02_gap_check/WORKFLOW_gap_check.md
  • 生成模式 (Generate): 当用户需要复盘报告或回答问题 -> 执行 workflows/03_generate/WORKFLOW_generate.md
  • 备注模式 (Note): 当用户想要记录个人关系、群聊备注或身份背景 -> 执行 workflows/util_notes/WORKFLOW_notes.md

5. 技能内容布局 (Skill Layout)

本 Skill 的工程目录按功能模块化分布,以便于维护和快速调用:

.gemini/skills/im-local-kb/
├── SKILL.md                    # 核心定义与路由概览
├── USER_GUIDE.md               # 面向用户的操作指南
├── agents/                     # 这个 Skill 所需的 Sub-Agent。你需要用合理方法安装到你的主 Agent。
├── template_kb/                # [范例] 真实的知识库结构模板
├── workflows/                  # [执行层] 按功能阶段划分的逻辑
│   ├── 01_ingest/              # 数据清洗与归档模块
│   ├── 02_gap_check/           # 完整性校验模块
│   ├── 03_generate/              # 知识提取与报告生成模块
│   ├── util_backup/            # 实用工具:备份
│   ├── util_notes/             # 实用工具:备注管理
│   └── util_validate/          # 实用工具:校验
└── tobewritten.md              # 待整理的技术细节与进阶文档

平台分布

Codex

35.67%
按下载量换算83

Claude

28.36%
按下载量换算66

Cursor

18.73%
按下载量换算43

Gemini CLI

10.17%
按下载量换算24

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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