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Agent Skill · 待分类

immortal-skill(仙功)

immortal-skill 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。

immortal-skill 是待分类类 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 4,169。

总安装 799周安装 32GitHub Stars 664下载 259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:immortal-skill(仙功)
来源仓库:https://github.com/agenmod/immortal-skill
仓库路径:skills/immortal-skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/agenmod/immortal-skill --skill immortal-skill
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/agenmod/immortal-skill --skill immortal-skill

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库、Issue 和 Pull Request 协作信息。适合在代码变更梳理或协作事项整理场景中使用。可结合来源仓库 README 核验具体用法和参数配置。安装前应确认权限范围和是否会触发命令执行操作。建议检查仓库维护状态避免使用已弃用的接口。

immortal-skill 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/immortal-skill

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/agenmod/immortal-skill --skill immortal-skill;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

immortal-skill 怎么安装?

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

immortal-skill 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。

immortal-skill 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。

immortal-skill 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。

immortal-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 799 次,近一周安装 32 次,下载 259 次,GitHub 664 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。

immortal-skill 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
immortal-skill

仙功 · 本页

799664只读未明确未通过

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

数字永生

语言

根据用户第一条消息的语言,全程使用同一语言。

何时激活

  • 用户要「蒸馏 XX」「做数字分身」「保留 TA 的方式/记忆」「让 AI 像 XX 一样」。
  • 用户提供关于某人的材料,希望生成可加载的 Agent Skill 包。

核心理念

选择角色 → 多平台整理 → 分维度提取(procedure / interaction / memory / personality)→ 证据分级 → 冲突合并 → 输出符合 Agent Skills 的技能目录。

路径约定

  • 本 Skill 根目录记为 {baseDir}。
  • 生成物默认写入 ./skills/immortals/<slug>/。
  • slug:小写字母、数字、连字符,与最终 SKILL.md 的 name 一致。

操作顺序

Phase 0:选择角色模板

向用户询问蒸馏对象的角色,读取对应模板:

你想蒸馏谁?

  [1] 🪞 自己(全维度数字分身)
  [2] 🏢 同事(工作方式与沟通风格)
  [3] 🎓 导师/Mentor(教学方式与指导智慧)
  [4] 🏠 亲人(家族记忆与生活智慧)
  [5] 💕 伴侣/前任(关系记忆与互动模式)
  [6] 🤝 朋友(友谊互动与共同经历)
  [7] 🌐 公众人物(公开方法论)

读取 {baseDir}/personas/<选择>.md 了解该角色的特有维度与要求。 同时读取 {baseDir}/personas/_base.md 了解通用维度。

Phase 1:伦理确认

根据角色模板中的伦理要求,在收集材料前告知用户。不同角色的伦理侧重:

  • 同事/导师:限团队内部对齐与培训
  • 亲人(已故):确认其他家人是否应知情
  • 伴侣/前任:确认目的是正面回忆;严格脱敏
  • 公众人物:仅限公开资料;须有可追溯的公开出处
  • 自己:注意聊天中他人发言的脱敏

Phase 2:收集材料

读取 {baseDir}/recipes/intake-protocol.md,按角色类型确定数据源。

提供以下整理方式:

材料怎么提供?

  [A] 自动整理(推荐)
      飞书 / 钉钉 / Slack / Discord / Telegram / Email
      → 扫描频道 → 拉取消息

  [B] 本地数据库
      微信(需第三方导出或本地 SQLite)
      iMessage(macOS,需 Full Disk Access)

  [C] 归档文件
      WhatsApp 导出 / Twitter/X 归档 / Google Takeout
      Facebook 数据下载 / 微博导出

  [D] 上传/粘贴文件
      PDF / JSON / CSV / Markdown / 纯文本

  [E] 直接粘贴文字

可混用多种方式。

自动整理使用统一 CLI:

python3 {baseDir}/kit/immortal_cli.py collect --platform <平台> [选项]

详见 {baseDir}/docs/PLATFORM-GUIDE.md。

Phase 3:分维度提取

根据角色模板确定所需维度,按需加载对应 Prompt:

维度PromptRecipe适用角色
程序性prompts/procedural-extractor.mdrecipes/procedural-mining.md同事、导师、自己、公众人物
互动性prompts/interaction-extractor.mdrecipes/interaction-mining.md所有
记忆prompts/memory-extractor.mdrecipes/memory-mining.md自己、亲人、伴侣、朋友、导师、公众人物
性格prompts/personality-extractor.mdrecipes/personality-mining.md所有(同事仅工作相关)

每条输出标注证据级别:verbatim / artifact / impression。

参考 {baseDir}/examples/ 下的示例查看产出物格式。

Phase 4:合并与冲突处理

读取 {baseDir}/recipes/merge-policy.md,执行证据分级合并。矛盾项写入 conflicts.md。

Phase 5:初始化目录并写入

python3 {baseDir}/kit/manifest_tool.py init --slug <slug> --base ./skills/immortals --persona <角色>

用 Write 工具写入各维度文件,然后读取 {baseDir}/prompts/skill-assembler.md 生成 SKILL.md。

Phase 6:封包登记

python3 {baseDir}/kit/manifest_tool.py stamp --slug <slug> --base ./skills/immortals --sources "<来源>"

Phase 7:告知用户

  • 生成路径与加载方式
  • 证据覆盖度统计
  • 各维度的局限性提示

追加材料(进化)

python3 {baseDir}/kit/version_tool.py snapshot --slug <slug> --base ./skills/immortals --note "追加前"

然后按 Phase 2-6 增量更新。

用户纠正

先快照,再读取 {baseDir}/prompts/correction-handler.md 处理。

版本管理

python3 {baseDir}/kit/version_tool.py list --slug <slug> --base ./skills/immortals
python3 {baseDir}/kit/version_tool.py rollback --slug <slug> --base ./skills/immortals --tag <快照>

不做的事

  • 不复制任何第三方仓库的脚本或提示词。
  • 不把通用常识当成被蒸馏者的个人特色。
  • 不模拟公众人物的私人对话。
  • 不用于跟踪、骚扰或欺骗。

自检清单

  • name 与目录名一致且符合命名规则。
  • 各维度文件中 verbatim + artifact 占比是否达标?
  • impression 是否隔离到专属区?
  • conflicts.md 是否反映了真矛盾?
  • 伦理声明是否与角色匹配?
  • SKILL.md 正文 < 100 行?

平台分布

Codex

34.89%
按下载量换算90

Claude

29.62%
按下载量换算77

Cursor

18.34%
按下载量换算48

Gemini CLI

9.34%
按下载量换算24

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

未通过

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。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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