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Agent Skill · 研究检索

llm-docs(LLM 文档)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

llm-docs 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,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 63,254。

总安装 318周安装 13GitHub Stars 公开资料未说明下载 103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:llm-docs(LLM 文档)
来源仓库:https://github.com/5dlabs/cto
仓库路径:skills/llm-docs
安装命令:
npx skills add 5dlabs/cto --skill "llm-docs"
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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add 5dlabs/cto --skill "llm-docs"

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。

发现并安装 AI 代理的技能。适用于文档整理和 README 维护场景。支持多种宿主环境的技能集成。llm-docs 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装命令:npx skills add 5dlabs/cto --skill "llm-docs"。注意确认权限范围及是否触发文档修改操作。

来源仓库内路径:skills/llm-docs

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 5dlabs/cto --skill "llm-docs";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

llm-docs 怎么安装?

在终端执行 npx skills add 5dlabs/cto --skill "llm-docs"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

llm-docs 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。

llm-docs 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。

llm-docs 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。

llm-docs 用的人多吗?

公开数据是累计安装 318 次,近一周安装 13 次,下载 103 次。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。

llm-docs 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
llm-docs

LLM 文档 · 本页

318—需要联网MIT未收录

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

LLM Documentation (llms.txt)

Many libraries provide LLM-optimized documentation at /llms.txt following the llms.txt standard.

Available Sources

When to Use llms.txt

Use llms.txt when:

  • Starting work with a library - Get the architectural overview first
  • Context7 lacks recent updates - llms.txt is always current
  • You need official API reference links - llms.txt links to authoritative docs
  • Understanding library structure - See what sections/features exist

llms.txt vs Context7

Aspectllms.txtContext7
SourceOfficial project filesIndexed documentation
GranularityFull overview + linksQuery-based chunks
FreshnessAlways currentDepends on indexing
Best forArchitecture overviewSpecific API questions

Recommended workflow: Start with llms.txt for overview, then use Context7 for specific implementation details.


Workflow

1. Fetch llms.txt for Overview

Use Firecrawl to fetch the llms.txt file:

firecrawl_scrape({
  url: "https://effect.website/llms.txt",
  formats: ["markdown"]
})

This returns a structured overview with:

  • Project description
  • Key documentation sections
  • Links to important resources

2. Fetch Full Documentation (if available)

For deeper context, some libraries provide llms-full.txt:

firecrawl_scrape({
  url: "https://effect.website/llms-full.txt",
  formats: ["markdown"]
})

Note: Full versions can be large. Only fetch when you need comprehensive documentation.

3. Follow Up with Context7

After understanding the structure from llms.txt, query specific topics:

context7_resolve_library_id({ libraryName: "effect typescript" })
→ /effect-ts/effect

context7_get_library_docs({
  libraryId: "/effect-ts/effect",
  topic: "schema validation with branded types"
})

Quick Reference

Frontend & UI

firecrawl_scrape({ url: "https://ui.shadcn.com/llms.txt" })     # shadcn/ui
firecrawl_scrape({ url: "https://tanstack.com/llms.txt" })      # TanStack (Router, Query, Table)

TypeScript Ecosystem

firecrawl_scrape({ url: "https://effect.website/llms.txt" })    # Effect TypeScript
firecrawl_scrape({ url: "https://zod.dev/llms.txt" })           # Zod schema validation
firecrawl_scrape({ url: "https://trpc.io/llms.txt" })           # tRPC typesafe APIs

Web Frameworks

firecrawl_scrape({ url: "https://elysiajs.com/llms.txt" })      # Elysia (Bun framework)
firecrawl_scrape({ url: "https://hono.dev/llms.txt" })          # Hono (Web Standards)
firecrawl_scrape({ url: "https://bun.sh/llms.txt" })            # Bun runtime

Database & ORM

firecrawl_scrape({ url: "https://orm.drizzle.team/llms.txt" })  # Drizzle ORM
firecrawl_scrape({ url: "https://www.prisma.io/llms.txt" })     # Prisma ORM
firecrawl_scrape({ url: "https://supabase.com/llms.txt" })      # Supabase

Authentication

firecrawl_scrape({ url: "https://www.better-auth.com/llms.txt" }) # Better Auth
firecrawl_scrape({ url: "https://clerk.com/llms.txt" })           # Clerk

Mobile & React Native

firecrawl_scrape({ url: "https://docs.expo.dev/llms.txt" })     # Expo
firecrawl_scrape({ url: "https://reactnative.dev/llms.txt" })   # React Native

Infrastructure & Deployment

firecrawl_scrape({ url: "https://vercel.com/llms.txt" })        # Vercel
firecrawl_scrape({ url: "https://turbo.build/llms.txt" })       # Turborepo

Payments

firecrawl_scrape({ url: "https://stripe.com/llms.txt" })        # Stripe

Testing

firecrawl_scrape({ url: "https://vitest.dev/llms.txt" })        # Vitest

Best Practices

  1. Check llms.txt first - Before diving into code, understand the library structure
  2. Use the registry - Reference llm-docs-registry.yaml for known URLs
  3. Prefer llms.txt over scraping random pages - It's curated for LLM consumption
  4. Combine sources - llms.txt → Context7 → specific doc pages
  5. Cache when appropriate - For repeated work, save llms.txt content locally

平台分布

Claude Code

31.11%
按下载量换算32

windsurf

21.62%
按下载量换算22

trae

19.65%
按下载量换算20

OpenCode

14.18%
按下载量换算15

Codex

8.04%
按下载量换算8

Antigravity

3.85%
按下载量换算4

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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