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Agent Skill · 研究检索

knowledge-absorber(知识吸收者)

knowledge-absorber 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。

knowledge-absorber 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,权限为需要联网;许可证为 MIT,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 44,563。

总安装 906周安装 37GitHub Stars 544下载 290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
MIT

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:knowledge-absorber(知识吸收者)
来源仓库:https://github.com/yujunzhixue/studyanalysis-skills
仓库路径:skills/knowledge-absorber
安装命令:
npx skills add https://github.com/yujunzhixue/studyanalysis-skills --skill knowledge-absorber
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/yujunzhixue/studyanalysis-skills --skill knowledge-absorber

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。

knowledge-absorber 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。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/knowledge-absorber

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/yujunzhixue/studyanalysis-skills --skill knowl…;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

    它需要需要联网,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

knowledge-absorber 怎么安装?

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

knowledge-absorber 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。

knowledge-absorber 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

knowledge-absorber 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

knowledge-absorber 用的人多吗?

公开数据是累计安装 906 次,近一周安装 37 次,下载 290 次,GitHub 544 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。

knowledge-absorber 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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
knowledge-absorber

知识吸收者 · 本页

906544需要联网MIT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

用法

把链接、文档、图片或代码整理成一份可学习、可搜索、可继续提问的学习成品,并输出:

  • knowledge_card.md
  • knowledge_card.interactive.html

只需要一条命令:

python scripts/run_full_pipeline.py “<链接或本地文件路径>” [“<更多链接或文件路径>”]

示例:

python scripts/run_full_pipeline.py “https://example.com/article”
python scripts/run_full_pipeline.py “E:\资料\AI导论.pdf”
python scripts/run_full_pipeline.py “E:\资料\架构图.png”
python scripts/run_full_pipeline.py “E:\repo\main.py”
python scripts/run_full_pipeline.py “https://example.com/article” “E:\资料\补充说明.pdf”

也支持这种自然语言写法:

python scripts/run_full_pipeline.py “学习这个 https://example.com/article”

核心流程

本技能采用 真理锚定协议 (Truth Anchoring Protocol) 确保内容准确性。

第一步:智能摄取 (Content Ingestion)

运行脚本获取干净的内容。脚本会自动清洗 HTML 噪音、广告和无用内容,并处理多模态内容(PDF/OCR)。

清理机制:

  • 自动移除广告、导航、页脚、社交分享等UI元素
  • 过滤包含噪音关键词的短文本(登录、注册、下载、关注等)
  • 识别并移除广告容器(通过class/id模式匹配)
  • 不保留明显的UI元素和营销内容
  • 不保留”谢谢大佬的支持”等打赏提示
  • 不保留页面导航和推荐链接

第二步:真理锚定 (Truth Anchoring)

”不要轻信任何文本,哪怕它看起来很专业。”

在生成内容之前,必须先对摄取的内容进行准确性校验。

验证流程:

  1. 提取核心主张:识别文中所有关键事实性主张(具体数据、API用法、历史事件、绝对化论断)
  2. 联网审计:调用 WebSearch 验证每个主张,搜索必须包含当前年份(2026)以确保时效性
  3. 生成校准报告:构建”红队报告”,标注错误、过时或有争议的内容
  4. 显式标注:在最终输出中明确标注所有不确定或有争议的信息

验证要求:

  • 每个关键主张都必须经过搜索验证
  • 不得直接使用未经验证的原文内容
  • 不得忽略明显的时效性问题(如”2020年最新”)
  • 不得省略对绝对化论断的验证(”总是”、”从不”、”必须”)
  • 不得在发现错误后不标注就直接使用

标注规范:

  • 过时信息必须标注”[已过时]”
  • 有争议内容必须标注”[存在争议]”
  • 无法确认的内容必须标注”[待确认]”

第三步:生成教学内容

根据清洗后的内容和校准报告,生成多模态输出。

内容适配:

  • 技术类:使用现代清爽风格(Apple Design 风格)
  • 国学/人文类:使用水墨国学风格(传统中文字体、水墨背景、印章装饰)

国学风格触发条件: 当标题、来源、标签或内容前几段包含以下任一关键词时,自动应用国学风格:

  • 经典文献:论语、庄子、道德经、史记、诗经、易经、孟子、荀子、春秋、左传、礼记、周易、尚书、大学、中庸
  • 学派思想:国学、古文、佛、儒、道、哲学、人文、儒家、道家、佛家、法家、墨家、兵家、禅宗、理学、心学、玄学
  • 历史人物:孔子、老子、孟子、庄子、荀子、墨子、韩非子、朱熹、王阳明、程颐、程颢
  • 文学体裁:古诗、词、赋、骈文、散文、文言文
  • 其他:经史子集、四书五经、诸子百家、传统文化

第四步:质量验收 (Quality Assurance)

交付前必须确认以下项目:

  1. ✅ HTML 包含 <script> 搜索逻辑
  2. ✅ 国学模式下使用传统中文字体(宋体、思源宋体)和水墨风格
  3. ✅ 包含 Mermaid 认知地图
  4. ✅ 包含 5-8 个 FAQ
  5. ✅ 内容已清理干净(无广告、无UI元素、无打赏提示)
  6. ✅ 所有关键主张经过真理锚定验证
  7. ✅ 不确定内容有明确标注

不得出现以下情况:

  • 输出包含广告或营销内容的HTML
  • 输出未经验证的事实性主张
  • 国学模式下使用现代西文字体
  • 省略搜索功能
  • 省略Mermaid图表

若任一项不符合要求,必须重新生成。

输出位置与文件

脚本会在 outputs/knowledge_YYYYMMDD_* 下生成一个输出文件夹,且最终只保留两个文件:

  • knowledge_card.md
  • knowledge_card.interactive.html

导师模式(交互 HTML 可选)

导师模式需要本地 relay 才能在浏览器里调用模型:

  • python scripts/mentor_relay.py(默认 http://127.0.0.1:8760)

如果只是阅读/搜索正文,不需要启动 relay。

支持的输入

  • URL 链接
  • PDF / Word / Markdown / TXT
  • PNG / JPG / JPEG / WEBP
  • Python / JavaScript / TypeScript / Java / C / C++ / Go / Rust 等代码文件
  • 一次传入多个链接或文件

平台分布

Claude Code

30.55%
按下载量换算89

Codex

20.8%
按下载量换算60

Gemini CLI

20.09%
按下载量换算58

OpenCode

12.21%
按下载量换算35

Cursor

7.82%
按下载量换算23

Antigravity

3.76%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。

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