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Agent Skill · 研究检索

llm-tldr（LLM tldr 搜索）

llm-tldr 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。

llm-tldr 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，权限为权限未标注；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 69,749。

总安装 216周安装 9GitHub Stars 公开资料未说明下载 72核验 2026-05-01
研究检索权限未标注GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证明确审计通过CodexClaudeCursorGemini CLI

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-tldr（LLM tldr 搜索）
来源仓库：https://github.com/tiberriver256/ai-coding-workshop
仓库路径：skills/llm-tldr
安装命令：
npx skills add https://github.com/tiberriver256/ai-coding-workshop --skill llm-tldr
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/tiberriver256/ai-coding-workshop --skill llm-tldr

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。

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。支持基于关键词、任务场景或来源线索进行信息提取与整理。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。

llm-tldr 属于研究检索类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径：skills/llm-tldr

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/tiberriver256/ai-coding-workshop --skill llm-t…；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

llm-tldr 怎么安装？

在终端执行 npx skills add https://github.com/tiberriver256/ai-coding-workshop --skill llm-tldr。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

llm-tldr 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-tldr 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。

llm-tldr 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-tldr 用的人多吗？

公开数据是累计安装 216 次，近一周安装 9 次，下载 72 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-tldr 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
llm-tldr

LLM tldr 搜索 · 本页

216—权限未标注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

llm-tldr

Run the tool

  • Install the vendored tool when needed: python3 -m venv.venv source.venv/bin/activate pip install -e tools/llm-tldr
  • Build or refresh the index from the repo root: tldr warm.
  • Generate LLM-ready summaries or semantic matches: tldr context <symbol> --project. tldr semantic "<behavior or intent>". tldr tree <path> tldr structure <path> --lang <language>

Know where outputs go

  • Read results from stdout; redirect to a file if you need to persist them.
  • Expect indexes and config under .tldr/ in the repo root (e.g., .tldr/cache/semantic.faiss).
  • Note that tldr warm. will create .tldrignore if it is missing.

Troubleshoot quickly

  • Rebuild the index after large changes: tldr warm..
  • If semantic search fails, confirm the venv is active and the tool is installed from tools/llm-tldr.

平台分布

Claude Code

29.75%
按下载量换算21

OpenCode

19.36%
按下载量换算14

Gemini CLI

17.97%
按下载量换算13

Codex

12.09%
按下载量换算9

github-copilot

6.93%
按下载量换算5

Antigravity

3.3%
按下载量换算2

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。

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