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Agent Skill · 研究检索

ln-311-review-research-worker(ln 311 评审研究员)

ln-311-review-research-worker 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。

ln-311-review-research-worker 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,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 52,984。

总安装 541周安装 23GitHub Stars 441下载 190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:ln-311-review-research-worker(ln 311 评审研究员)
来源仓库:https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills
仓库路径:skills/ln-311-review-research-worker
安装命令:
npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-311-review-research-worker
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/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-311-review-research-worker

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检索与筛选。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、维护状态及是否涉及联网或文件操作。

ln-311-review-research-worker 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/ln-311-review-research-worker

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/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-3…;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

    它需要调用外部服务,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

ln-311-review-research-worker 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-311-review-…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ln-311-review-research-worker 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。

ln-311-review-research-worker 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

ln-311-review-research-worker 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。

ln-311-review-research-worker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 541 次,近一周安装 23 次,下载 190 次,GitHub 441 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。

ln-311-review-research-worker 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

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。

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
ln-311-review-research-worker

ln 311 评审研究员 · 本页

541441调用外部服务未明确有提醒

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

Paths: File paths (shared/, references/, ../ln-*) are relative to skills repo root.

Type: L3 Worker Category: 3XX Planning

Review Research Worker

Structured research worker for validation, audit, and review flows.

Mandatory Read

MANDATORY READ: Load shared/references/evaluation_worker_runtime_contract.md, shared/references/evaluation_summary_contract.md, shared/references/evaluation_research_contract.md, shared/references/epistemic_protocol.md

Purpose

  • gather official documentation or standards
  • gather MCP Ref evidence
  • gather Context7 evidence when a library or framework is involved
  • gather current web best-practice evidence
  • emit a compact machine-readable research summary instead of prose-only notes

Runtime

Runtime family:

  • evaluation-worker-runtime

Required manifest fields:

  • identifier
  • phase_order
  • summary_kind=review-research
  • operation=research

Recommended phase_order:

  1. PHASE_0_CONFIG
  2. PHASE_1_RESOLVE_STACK
  3. PHASE_2_OFFICIAL_DOCS
  4. PHASE_3_MCP_REF
  5. PHASE_4_CONTEXT7
  6. PHASE_5_WEB_BEST_PRACTICES
  7. PHASE_6_ANTI_HALLUCINATION
  8. PHASE_7_WRITE_SUMMARY
  9. PHASE_8_SELF_CHECK

Workflow

Phase 0: Config

  1. Load runtime manifest.
  2. Resolve review target, stack hints, and output location.
  3. Fail if target context is missing.

Phase 1: Resolve Stack

  1. Detect language, framework, libraries, and domain.
  2. Build a bounded research topic list.
  3. Keep topic count small and evidence-oriented.

Phase 2: Official Docs

  1. Read official docs or standards first.
  2. Record source URLs and the exact topic each source supports.

Phase 3: MCP Ref

  1. Query MCP Ref for the same bounded topics.
  2. Prefer primary documentation over tertiary commentary.

Phase 4: Context7

  1. If a library or framework is involved, resolve the Context7 library id.
  2. Query only the libraries actually used by the target.
  3. If no relevant library exists, record that explicitly.

Phase 5: Web Best Practices

  1. Perform current web research for best practices and recent changes.
  2. Use current sources, not frozen heuristics.
  3. Record only evidence that changes a conclusion or adds decision value.

Phase 6: Anti-Hallucination Verification

  1. Scan target artifact for factual claims across all trigger categories per epistemic_protocol.md Section B.
  2. For each claim, check against research evidence gathered in Phases 2-5:

- Has MCP Ref/Context7/Web evidence → mark VERIFIED - No tool evidence but claim is plausible → mark FROM_TRAINING - Contradicts tool evidence → mark FLAGGED (CRITICAL)

  1. This step verifies against existing research. It does NOT run new searches.
  2. Include verification status in summary metadata.

Phase 7: Write Summary

Emit summary_kind=review-research.

Payload must include:

  • worker=ln-311
  • status
  • operation=research
  • warnings

Prefer these fields when available:

  • findings
  • metrics.research_sources
  • metrics.anti_hallucination_status (VERIFIED | FLAGGED)
  • metrics.flagged_claims_count
  • artifact_path
  • report_path
  • metadata

Phase 8: Self-Check

  1. Verify all four research lanes were attempted.
  2. Verify anti-hallucination verification was executed.
  3. Verify skipped lanes are justified in machine-readable form.
  4. Record pass=true only after the summary is written.

Definition of Done

  • Official-doc evidence recorded
  • MCP Ref evidence recorded
  • Context7 evidence recorded or justified as not applicable
  • Current web best-practice evidence recorded
  • Anti-hallucination verification executed (claims marked VERIFIED/FROM_TRAINING/FLAGGED)
  • review-research summary written
  • Self-check passed

Version: 1.0.0 Last Updated: 2026-04-10

平台分布

Codex

34.23%
按下载量换算65

Claude

30.16%
按下载量换算57

Cursor

22.2%
按下载量换算42

Gemini CLI

9.92%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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