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Agent Skill · 研究检索

layercake(layercake 搜索)

layercake 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。

layercake 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 69,971。

总安装 214周安装 9GitHub Stars 4下载 75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:layercake(layercake 搜索)
来源仓库:https://github.com/linehaul-ai/linehaulai-claude-marketplace
仓库路径:skills/layercake
安装命令:
npx skills add https://github.com/linehaul-ai/linehaulai-claude-marketplace --skill layercake
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/linehaul-ai/linehaulai-claude-marketplace --skill layercake

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。

layercake 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于需要根据关键词或任务场景进行信息定位的场景,如资料整理或研究支持。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件读写操作。使用时需核实来源仓库内容,避免依赖未经验证的外部资源。

来源仓库内路径:skills/layercake

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/linehaul-ai/linehaulai-claude-marketplace --sk…;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

layercake 怎么安装?

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

layercake 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。

layercake 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。

layercake 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。

layercake 用的人多吗?

公开数据是累计安装 214 次,近一周安装 9 次,下载 75 次,GitHub 4 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。

layercake 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。
  • 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。
  • 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

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
layercake

layercake 搜索 · 本页

2144需要联网MIT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

Layer Cake Skill

Layer Cake is a foundational visualization framework for Svelte that handles the mathematics of coordinate systems and scales while remaining completely agnostic about visual presentation.

Core Philosophy

Layer Cake follows a "bring your own components" approach. The framework establishes context through reactive Svelte stores, making D3 scales (linear, time, ordinal, log, threshold) and calculated dimensions available to child components via Svelte's context API. Developers build visualization components that consume these stores rather than managing transforms themselves.

Primary Components

LayerCake: The root wrapper establishing context, calculating scales from data extents, managing responsive dimensions, and providing stores for x/y/r scales to children.

Svg, Canvas, Html: Layout containers for different rendering contexts. All coexist in the same coordinate system, allowing hybrid rendering (SVG axes + Canvas marks + HTML tooltips).

Custom Components: Build components that consume stores (xScale$, yScale$, etc.) from context and render visual elements.

Core Concepts

Scales and Dimensions

LayerCake automatically creates D3 scales from data extents. Configure domain/range through props:

  • x, y, r, z: Data accessors for scale dimensions
  • xDomain, yDomain, rDomain: Explicit domain overrides (defaults to data extent)
  • padding: Inner padding applied to container dimensions before scale calculation
  • xScale, yScale, rScale: Custom D3 scale instances (replaces default linear scales)

Data Transformation

Use utility functions before passing to LayerCake:

  • stack() - D3 stack layout for stacked bar/area charts (returns [[[x0, x1],...],...] per series)
  • bin() - D3 bin layout for histograms (returns bins with x0/x1 bounds and data array)
  • groupLonger() - Wide→long pivot (creates groups with nested values array)
  • flatten() - One-level array flattening with accessor support
  • calcExtents() - Calculate min/max across multiple fields, skipping nulls

Rendering Contexts

SVG: Accessibility, interactivity, animations. Suitable for <500 marks. Provides <svg> element with proper dimensions.

Canvas: High-performance 2D rendering for 5000+ points. Access raw canvas context via bind:context. Handles device pixel ratio scaling via scaleCanvas().

HTML: DOM elements (tooltips, labels) positioned in chart space. Use pointerEvents={false} to prevent blocking interactions.

Implementation Patterns

Basic Time Series

<LayerCake x="date" y="temperature" data={weatherData} xScale={scaleTime()}>
  <Svg>
    <AxisX />
    <AxisY />
    <Line stroke="#667eea" />
  </Svg>
</LayerCake>

Stacked Area Chart

Pre-process with stack(), then render stacked series accessing baseline+top values from context.

High-Volume Scatter

Canvas layer for 10,000+ points with SVG axes overlay. Points rendered via canvas context loop over data, accessing scales from context.

Multi-Scale Responsive

Responsive padding adjusts viewable area. Scales reactively recalculate as container resizes. Use reactive statements ($:) to update transforms.

Key Functions Reference

calcExtents(data, fields): Returns {fieldName: [min, max]} for all specified fields, skipping nulls/NaN.

stack(data, keys, options): Transforms wide data to stacked format. Returns array of series, each with [[baseline, value],...] tuples. Each tuple has .data reference to original object.

bin(data, accessor, options): Histogram binning. Returns array of bins, each with x0, x1, and containing data items.

groupLonger(data, keys, options): Pivots wide columns into long format. Returns {group, values: [...]} objects.

flatten(data, accessor?): Flattens one level with optional accessor for nested arrays.

scaleCanvas(ctx, width, height): Handles device pixel ratio scaling. Call once at canvas setup. Returns actual pixel dimensions.

Advanced Techniques

Custom Scales: Pass any D3 scale instance (scaleLog, scalePower, scaleThreshold). Layer Cake calculates ranges but respects custom scale types.

Multiple Datasets: Create separate LayerCake instances or use r dimension for third numeric axis.

Click/Hover Handling: Inverse-scale mouse position via xScale.invert() to find data coordinates.

Legends: Build custom legend components accessing scale domain/range from context.

Accessibility: SVG layout automatically includes ARIA attributes. Add labels and descriptions via component props.

Performance Notes

  • Scale calculations (O(n)) only occur on data/domain changes
  • Responsive dimension updates don't recalculate scales if extents unchanged
  • Canvas rendering ~60fps for 10,000 points on modern devices
  • Avoid for high-volume marks; use Canvas instead
  • Memoize data transforms outside render function lifecycle

Svelte Integration

All reactivity via Svelte stores and reactive statements. When data changes, all subscribed components automatically update. Transitions/animations handled by child components using Svelte animate: and transition: directives.

Works with SvelteKit for SSR and client-side hydration. Context API integrates seamlessly with nested component hierarchies.

平台分布

Claude Code

29.91%
按下载量换算22

Gemini CLI

24.75%
按下载量换算19

Antigravity

19.09%
按下载量换算14

windsurf

12.57%
按下载量换算9

Codex

8.24%
按下载量换算6

OpenCode

3.49%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。

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