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Agent Skill · 待分类

context-not-control(上下文不受控制)

context-not-control 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。

context-not-control 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 9,706。

总安装 233周安装 10GitHub Stars 8下载 82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:context-not-control(上下文不受控制)
来源仓库:https://github.com/kangarooking/no-rules-rules-skill
仓库路径:skills/context-not-control
安装命令:
npx skills add https://github.com/kangarooking/no-rules-rules-skill --skill context-not-control
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/kangarooking/no-rules-rules-skill --skill context-not-control

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 信息。适合围绕代码变更和协作事项进行整理。可结合来源仓库和 README 核验具体用法。

安装命令:npx skills add https://github.com/kangarooking/no-rules-rules-skill --skill context-not-control。建议确认权限范围与维护状态。

来源仓库内路径:skills/context-not-control

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/kangarooking/no-rules-rules-skill --skill cont…;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

context-not-control 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/kangarooking/no-rules-rules-skill --skill context-not-co…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

context-not-control 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。

context-not-control 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。

context-not-control 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。

context-not-control 用的人多吗?

公开数据是累计安装 233 次,近一周安装 10 次,下载 82 次,GitHub 8 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。

context-not-control 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。

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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

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
context-not-control

上下文不受控制 · 本页

2338权限未标注未明确通过

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

context-not-control(情景管理而非控制管理)

R — 原文摘录 (Reading)

"不要告诉员工应该做什么,而是应该通过讨论来设置情景,达成一致,最后让他们自己去做出正确的决定。"

I — 诠释理解 (Interpretation)

情景管理用"提供决策所需的信息"替代"告诉别人该做什么"。这不是放任自流,而是通过充分的信息共享让团队自主做出正确决策。

四个前提条件:

  1. 高人才密度 — 你必须信任他们的判断力
  2. 创新导向目标 — 追求创新而非防范错误
  3. 松耦合组织 — 团队能够独立运作,无需层层审批
  4. 共同理解 — 所有人对齐同一个北极星目标

树模型(Tree Model):

  • CEO(根)→ 设定全局情景(使命、愿景、战略方向)
  • 高管(干)→ 添加战略情景
  • 经理(枝)→ 添加运营情景
  • 知情指挥(叶)→ 做出最终决策

关键思维转变: 当员工犯错时,不要责怪他们——问自己"我在情景设置上哪里出了问题?"修复情景,而不是修复人。

A1 — 过去应用 (Past Application)

  1. 16 岁儿子隐喻: 控制模式 = 审批他能参加哪些派对、安装手机追踪器。情景模式 = 教育他了解危险(酒精、毒品、鲁莽驾驶),然后信任他的判断。后者才能真正培养决策能力。
  2. 《Mighty Little Bheem》的成功: 这是一个 4 层情景级联的典型案例。Reed Hastings 设定全球战略("进军印度市场"),高管添加战略情景("投资本土原创内容"),经理添加运营情景("寻找印度动画合作伙伴"),Aram Yakubian 作为知情指挥做出最终决策——买下这部动画。结果成为 Netflix 全球排名第一的动画节目。整个过程没有层层审批,只有情景传递。
  3. 新加坡 5 年规划事件: 设施经理询问 Reed 关于未来 5 年的人员增长预测(用于办公空间规划)。Reed 没有责怪他提了错误的问题,而是意识到这是情景传递的缺失——Netflix 的核心理念是灵活而非可预测。Reed 将此加入季度业务回顾(QBR)议程,确保所有人理解"灵活性优先于可预测性"。

A2 — 未来触发 (Future Trigger)

以下场景触发此技能:

  • 用户正在微观管理团队(审批每一个决定)
  • 用户询问"如何在不失控的情况下赋能员工"
  • 用户是创始人瓶颈——所有决策都需要经过自己
  • 用户想从命令控制型管理转向自主团队
  • 用户抱怨下属"不会独立思考"
  • 用户引用 Netflix 的管理理念
  • 用户在快速扩张中遇到管理带宽不足

E — 执行步骤 (Execution)

步骤 1:检查前提条件

在实施情景管理之前,逐一确认:

  • 人才密度够高吗? 如果团队中有很多平庸 performer,你需要先提升人才密度
  • 目标是创新导向的吗? 如果核心目标是防范错误(如合规、安全),控制模式可能更合适
  • 组织是松耦合的吗? 如果每个变更都需要多个团队协调,情景管理的效果会大打折扣
  • 是否有共同理解? 团队是否对齐了同一个北极星?

步骤 2:用情景替代指令

  • 不要说"做这个",而是分享:战略目标是什么、背后的假设是什么、潜在风险是什么
  • 通过讨论达成一致(alignment),而非通过命令达成服从(compliance)
  • 使用树模型逐层传递情景:确保每一层都添加了属于自己层面的上下文

步骤 3:用"修复情景"替代"责怪人"

  • 当员工做出错误决定时,克制责怪的冲动
  • 问自己:"我在情景设置上哪里出了问题?我遗漏了什么关键信息?"
  • 修复情景(补充信息、澄清优先级),而不是修复人(批评、惩罚)
  • 将这次经验纳入未来的情景传递中

B — 边界与限制 (Boundary)

  • 不适合安全关键型操作: 医院、航空、核电站等场景中,一个错误可能是致命的,控制模式不可替代
  • 不适合紧耦合组织: 如果组织架构中一个团队的变更会级联影响多个团队,情景管理的独立性优势无法发挥
  • 人才密度低时不可用: 如果团队还没有达到高人才密度,需要先解决人才问题(参考" keeper test")
  • 组织架构转换极难: 作者的盲点——从紧耦合转向松耦合在实践中极其困难,这个模式在组织设计之初就植入效果最好
  • 不是放任自流: 情景管理不等于"不管了",而是用信息共享替代审批控制。管理者仍需持续投入时间进行情景传递

平台分布

Codex

33.77%
按下载量换算28

Claude

31.99%
按下载量换算26

Cursor

20.25%
按下载量换算17

Gemini CLI

10.8%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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