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Agent Skill · 开发

ljg-rank(LJG 等级)

ljg-rank 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。

ljg-rank 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 1,177。

总安装 37,440周安装 1,482GitHub Stars 3,835下载 12,120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:ljg-rank(LJG 等级)
来源仓库:https://github.com/lijigang/ljg-skills
仓库路径:skills/ljg-rank
安装命令:
npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skills --skill ljg-rank
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/lijigang/ljg-skills --skill ljg-rank

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于处理 GitHub 仓库、Issue 和 Pull Request 等协作信息,适合围绕代码变更进行整理。可结合仓库状态与协作事项提供上下文支持。使用时应确认权限范围和维护状态,避免触发不必要的联网或文件操作。安装方式:通过 npx 从 GitHub 仓库添加,具体用法请参考原始 README。

注意:涉及自动执行命令时建议人工复核,防止误改关键逻辑或数据。

来源仓库内路径:skills/ljg-rank

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/lijigang/ljg-skills --skill ljg-rank;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

ljg-rank 怎么安装?

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

ljg-rank 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。

ljg-rank 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。

ljg-rank 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。

ljg-rank 用的人多吗?

公开数据是累计安装 37,440 次,近一周安装 1,482 次,下载 12,120 次,GitHub 3,835 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。

ljg-rank 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。
  • 来源仓库有 3,835 星,维护活跃度相对可查。

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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
ljg-rank

LJG 等级 · 本页

37,4403,835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

降秩引擎

输入一个领域,输出它的秩。

秩是什么

秩不是"关键要素",不是"核心原则",不是"总结要点"。

秩是:这个领域里真正独立的生成器有几个?用它们能反向生成全部现象?能,才算找到。

四条心内判据

这四条是你写之前心里过完的内功,不是叙事的钩子。

  1. 生成性——生成器能把每个现象推回来
  2. 最小性——拿掉任何一根,就有现象解释不了
  3. 独立性——每对都能找到"一个变另一个没变"的案例
  4. 预测力——能推出清单外的现象,现实中确实存在

过不了一条,推倒重来。

判据心里扎实过,但不要写进文章——不要出现"砍一刀看看""拆一根试试"这种验证动作。它们会打断读者从"乱"到"简"的那口气。读者看不到验证,但感觉得到背后是硬的。

怎么写

一气呵成的散文。

带读者走一段路——从"这个领域看着挺乱"走到"原来就这几根线在牵"。不设章节,不加小标题,让推理自身推着往前走。

三条要求:

  • 一口气读完——不了解这个领域的人也停不下来
  • 记得住——读完能转身跟朋友用一句话说清楚
  • 有落差——从混沌到极简的反差,就是降秩的美感

文末配一张 ASCII 结构图

光说"这几根线"不够——要画出这几根之间的关系。

文章接近结尾处,嵌入一张 ASCII 图。图的形式服从关系本身:

  • 层级关系 -> 树状
  • 反馈关系 -> 环路(标正负)
  • 张力关系 -> 对立轴
  • 耦合关系 -> 网状
  • 递进关系 -> 链式(-> 链头)

硬约束:只用纯 ASCII 字符。禁用任何 Unicode 符号(包括箭头 → ← ↑ ↓、方框 ┌─┐└┘├┤│、圆点 • ◆ ●、粗体 ▶ ◀ 等)。

允许字符集:字母、数字、中文汉字、空格,以及 - = | + * / \ < > ^ v [] () {}.,:; _ #。

对照表(左禁用 / 右替换):

  • ┌ ┐ └ ┘ ├ ┤ ┬ ┴ ┼ -> +
  • ─ ━ -> -(或 = 表粗线)
  • │ ┃ -> |
  • → ▶ -> ->
  • ← ◀ -> <-
  • ↑ -> ^ 或 |^
  • ↓ -> v 或 |v
  • ◀─▶ -> <-> 或 <--->
  • ● -> * 或 o
  • × -> x

不设死板模板。要见骨——标出生成器名、关系方向、正负影响。读者看图一眼,骨架入脑。

输出

  1. 获取时间戳:date +%Y%m%dT%H%M%S 和 date "+%Y-%m-%d %a %H:%M"
  2. 写入 ~/Documents/notes/{时间戳}--{领域}的秩__rank.org
  3. 报告文件路径给用户

平台分布

Codex

38.73%
按下载量换算4,694

Claude

26.97%
按下载量换算3,269

Cursor

20.57%
按下载量换算2,493

Gemini CLI

9.16%
按下载量换算1,110

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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