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Agent Skill · 研究检索

intent-normalize(意图正常化)

intent-normalize 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。

intent-normalize 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,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 45,077。

总安装 873周安装 36GitHub Stars 12下载 285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:intent-normalize(意图正常化)
来源仓库:https://github.com/arcblock/idd
仓库路径:skills/intent-normalize
安装命令:
npx skills add https://github.com/arcblock/idd --skill intent-normalize
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/arcblock/idd --skill intent-normalize

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,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。支持从来源仓库获取上下文,结合安装命令和原始 README 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。

适用于需要快速获取信息或背景知识的场景,提升研究效率。建议在提示词中明确搜索范围和筛选条件,避免无关结果干扰。

来源仓库内路径:skills/intent-normalize

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/arcblock/idd --skill intent-normalize;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

intent-normalize 怎么安装?

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

intent-normalize 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。

intent-normalize 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

intent-normalize 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。

intent-normalize 用的人多吗?

公开数据是累计安装 873 次,近一周安装 36 次,下载 285 次,GitHub 12 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。

intent-normalize 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。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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
intent-normalize

意图正常化 · 本页

87312权限未标注未明确未通过

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

Intent Normalize

扫描现有项目,将 intent 和 planning 文件规范化到 IDD 标准。能自动修的直接修,不能修的打上状态让 TeamSwarm pickup。

设计原则

  1. 格式先行 — 所有文件先有 frontmatter,让系统能识别
  2. 能修则修 — 机械性问题直接修复(frontmatter、目录结构、命名)
  3. 不能修则标记 — 内容问题打上状态,后续由 TeamSwarm 或人处理
  4. 幂等 — 多次运行结果一致,已规范的文件不会被改动

工作流程

/intent-normalize [path]
        ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  1. 扫描 intent/ 和 planning/     │
│     发现所有 .md 和 .yaml 文件     │
└─────────────┬─────────────────────┘
              ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  2. 分析每个文件的合规状态         │
│     - 有无 frontmatter?           │
│     - 有无 Anchor?                │
│     - 目录结构是否完整?            │
└─────────────┬─────────────────────┘
              ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  3. 自动修复机械问题               │
│     - 补 frontmatter              │
│     - 创建 records/ + INDEX.md    │
│     - 创建 _archive/, _data/      │
│     - 规范化文件命名               │
└─────────────┬─────────────────────┘
              ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  4. 标记内容问题                   │
│     - 缺 Anchor → status: draft   │
│     - 超预算 → 标记 needs_critique │
│     - 无法分类 → status: draft     │
└─────────────┬─────────────────────┘
              ↓
┌───────────────────────────────────┐
│  5. 输出规范化报告                 │
└───────────────────────────────────┘

检查项与修复策略

自动修复(机械性,无需判断)

检查项条件修复动作
Intent frontmatterINTENT.md 没有 frontmatter添加 status: active(或根据内容推断)
Planning frontmatterplanning/ 下.md 没有 frontmatter添加 type: (从内容推断: idea/research/feedback/analysis)
Anchor 格式Anchor 存在但格式不对(不是 blockquote)修正为 > Anchor:... 格式
records/ 目录intent 目录下没有 records/创建 records/ + 空 INDEX.md
_archive/ 目录intent/ 下没有 _archive/创建 intent/_archive/
_data/ 目录intent/ 下没有 _data/创建 intent/_data/
TASK.yaml 格式TASK.yaml 缺少 type 字段添加 type: one-shot(默认)

标记 pickup(需要内容判断)

检查项条件标记动作
缺少 AnchorINTENT.md 没有 Anchor 行frontmatter 加 needs: [anchor]
超预算行数 > 500frontmatter 加 needs: [critique]
预算警告300 < 行数 ≤ 500frontmatter 加 needs: [review]
无 Assumes内容中引用了其他 intent 但没有 Assumes 标签frontmatter 加 needs: [assumes]
分类不明planning 文件无法自动判断类型type: idea(默认最安全)

needs 字段

needs 是 frontmatter 中的 pickup 信号,表示该文件需要后续处理:

---
status: active
needs: [anchor, critique]
---

TeamSwarm 扫描 needs 字段来自动调度后续 skill:

  • needs: [anchor] → 安排 /intent-interview 补充
  • needs: [critique] → 安排 /intent-critique 精简
  • needs: [review] → 安排 /intent-review
  • needs: [assumes] → 安排人工补充依赖声明

处理完成后,对应的 needs 项被移除。needs 为空时可以删掉整个字段。

Planning 类型推断

自动从文件内容推断 type::

关键词/模式推断类型
idea, concept, proposal, brainstorm, what ifidea
research, analysis, comparison, benchmark, studyresearch
feedback, user, complaint, request, surveyfeedback
code analysis, refactor, migration, legacy, improvementanalysis
无法判断idea(最安全的默认值)

执行细节

1. 扫描范围

默认扫描当前项目根目录下的:
- intent/           → 所有 INTENT.md 文件(递归,跳过 _archive/ 和 _data/)
- planning/         → 所有 .md 文件
- **/intent/        → 模块级 intent 目录

2. Frontmatter 注入

对没有 frontmatter 的文件,在文件头部插入:

Intent 文件:

---
status: active
---

如果文件看起来已经实现(有对应的代码目录和测试),推断为:

---
status: implemented
---

Planning 文件:

---
type: research
---

3. 推断 status 的启发式规则

信号推断 status
有 TASK.yaml 且 status: doneimplemented
有对应的 src/ 目录且文件最近没修改implemented
文件内容很少(< 50 行)或明显不完整active(+ needs: [anchor])
默认active

4. 幂等保证

  • 已有正确 frontmatter 的文件不修改
  • 已有 records/ 的不重建
  • needs 字段只添加不覆盖(合并已有的)
  • 每次运行结果相同

输出

规范化报告

# Intent Normalize Report

> 项目: my-project
> 扫描时间: 2026-02-06

## 统计

| 类型 | 扫描 | 已规范 | 自动修复 | 需 pickup |
|------|------|--------|----------|-----------|
| Intent 文件 | 15 | 8 | 5 | 2 |
| Planning 文件 | 7 | 2 | 4 | 1 |
| 目录结构 | — | — | 3 | — |

## 自动修复(已完成)

1. ✅ `intent/kernel/proc/INTENT.md` — 添加 frontmatter `status: active`
2. ✅ `intent/kernel/afs/INTENT.md` — 添加 frontmatter `status: implemented`
3. ✅ `planning/v2-ideas.md` — 添加 frontmatter `type: idea`
4. ✅ `planning/legacy-analysis.md` — 添加 frontmatter `type: analysis`
5. ✅ `intent/kernel/proc/records/` — 创建目录 + INDEX.md
6. ✅ `intent/_archive/` — 创建目录
7. ✅ `intent/_data/` — 创建目录

## 需要 Pickup(已标记)

| 文件 | needs | 建议 |
|------|-------|------|
| `intent/ash/INTENT.md` | `[anchor, critique]` | 缺少 Anchor,612 行超预算 |
| `intent/surfaces/INTENT.md` | `[anchor]` | 缺少 Anchor |
| `planning/random-notes.md` | — | 无法分类,默认 type: idea |

使用

基本用法

/intent-normalize

扫描并规范化当前项目。

指定路径

/intent-normalize intent/kernel/

只规范化特定目录。

Dry run

/intent-normalize --dry-run

只报告,不做任何修改。

与其他命令配合

/intent-normalize       # 先规范化格式(本命令)
    ↓
TeamSwarm pickup        # 自动调度 needs 中的后续 skill
    ↓
/intent-interview       # 处理 needs: [anchor]
/intent-critique        # 处理 needs: [critique]
/intent-review          # 处理 needs: [review]
    ↓
/intent-check           # 最终合规检查

平台分布

Codex

34.66%
按下载量换算99

Claude

30.7%
按下载量换算87

Cursor

18.92%
按下载量换算54

Gemini CLI

10.78%
按下载量换算31

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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