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Agent Skill · 研究检索

ln-813-optimization-plan-validator(ln 813 优化计划验证器)

ln-813-optimization-plan-validator 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-813-optimization-plan-validator 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 33,257。

总安装 2,376周安装 99GitHub Stars 441下载 792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-813-optimization-plan-validator(ln 813 优化计划验证器)
来源仓库:https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills
仓库路径:skills/ln-813-optimization-plan-validator
安装命令:
npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-813-optimization-plan-validator
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-813-optimization-plan-validator

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。ln-813-optimization-plan-validator 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合根据关键词或任务场景快速定位候选结果。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态。

注意是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/ln-813-optimization-plan-validator

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-8…;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-813-optimization-plan-validator 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-813-optimiz…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ln-813-optimization-plan-validator 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-813-optimization-plan-validator 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-813-optimization-plan-validator 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-813-optimization-plan-validator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,376 次,近一周安装 99 次,下载 792 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-813-optimization-plan-validator 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。

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-813-optimization-plan-validator

ln 813 优化计划验证器 · 本页

2,376441调用外部服务未明确通过

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

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

Type: L2 Coordinator Category: 8XX Optimization

Optimization Plan Validator

Coordinator for validating optimization plans before execution.

Mandatory Read

MANDATORY READ: Load shared/references/evaluation_coordinator_runtime_contract.md, shared/references/evaluation_summary_contract.md, shared/references/evaluation_research_contract.md MANDATORY READ: Load shared/references/agent_review_workflow.md, shared/references/agent_delegation_pattern.md MANDATORY READ: Load references/optimization_review_focus.md

Purpose

  • verify feasibility of optimization hypotheses
  • require source-backed research before plan approval
  • use parallel external agents plus local feasibility analysis
  • keep merge and refinement sequential

Inputs

Primary input:

  • .hex-skills/optimization/{slug}/context.md

Required context sections:

  • performance map
  • hypotheses
  • suspicion stack
  • test command

Runtime Contract

Runtime family:

  • evaluation-runtime

Identifier:

  • optimization-{slug}

Phase order:

  1. PHASE_0_CONFIG
  2. PHASE_1_LOAD_CONTEXT
  3. PHASE_2_AGENT_LAUNCH
  4. PHASE_3_RESEARCH_AND_FEASIBILITY
  5. PHASE_4_MERGE
  6. PHASE_5_REFINEMENT
  7. PHASE_6_VERDICT
  8. PHASE_7_SELF_CHECK

Worker Invocation (MANDATORY)

Use the Skill tool for delegated workers. Do not inline worker logic inside the coordinator.

TodoWrite format (mandatory):

  • Config
  • Load context
  • Agent launch
  • Research and feasibility
  • Merge
  • Refinement
  • Verdict
  • Self-check

Representative invocations:

Skill(skill: "ln-311-review-research-worker", args: "{slug} optimization research")
Skill(skill: "ln-316-review-refinement-worker", args: "{slug} optimization refinement")

Workflow

Phase 0: Config

  1. Resolve optimization slug.
  2. Build evaluation runtime manifest with required_research=true.
  3. Start evaluation-runtime.

Phase 1: Load Context

  1. Load .hex-skills/optimization/{slug}/context.md.
  2. Fail if required sections are missing.
  3. Materialize agent-readable context when needed.

Phase 2: Agent Launch

  1. Run health check.
  2. Launch available agents.
  3. Register every launched agent in evaluation-runtime.
  4. If no agents are available, record agents_skipped_reason and continue.

Phase 3: Research And Feasibility

Required work:

  • run ln-311-review-research-worker
  • perform local feasibility validation in parallel while agents work

Minimum research lanes:

  1. official documentation or standards
  2. MCP Ref
  3. Context7 for involved libraries
  4. current web best-practice research

Feasibility checks:

  • files exist
  • no invalid overlap across hypotheses
  • every hypothesis traces to profiler or research evidence
  • unsupported removal hypotheses are flagged
  • high-level fixes are preferred over low-level churn when evidence supports them

Phase 4: Merge

  1. Sync agents at the merge barrier.
  2. Merge:

- local feasibility findings - research findings - agent findings

  1. Reject unsupported suggestions.
  2. Apply accepted corrections directly to context.md.

Phase 5: Refinement

Refinement uses a 2-stage state machine (see ln-316-review-refinement-worker):

  • Stage 1 (parallel): dry_run_executor, new_dev_tester, adversarial_reviewer
  • Stage 2 (after merge): final_sweep

Rules:

  • Stage 1 runs in parallel, Stage 2 after merge
  • no skip when an advisor is available except runtime-backed failure or disablement
  • cleanup evidence is mandatory

Phase 6: Verdict

Possible verdicts:

  • GO
  • GO_WITH_CONCERNS
  • NO_GO

NO_GO when:

  • critical feasibility gaps remain
  • research does not support the plan
  • both local validation and agent review reject the plan

Phase 7: Self-Check

Required checks:

  • context loaded and validated
  • mandatory research completed
  • local feasibility check completed
  • all required agents resolved before merge
  • merge summary exists
  • refinement trace exists when an advisor was available
  • cleanup verified
  • coordinator summary recorded

Summary Contract

Write summary_kind=evaluation-coordinator.

Recommended payload:

  • status
  • final_result
  • report_path
  • worker_count
  • agent_count
  • issues_total
  • severity_counts
  • warnings
  • cleanup_verified
  • research_completed

Definition of Done

  • Evaluation runtime started
  • Optimization context validated
  • Mandatory research completed
  • Agents launched or explicitly skipped
  • Feasibility analysis completed
  • Merge completed after agent barrier
  • Refinement executed or explicitly justified
  • Verdict issued
  • evaluation-coordinator summary written
  • Runtime completed

Meta-Analysis

MANDATORY READ: Load shared/references/meta_analysis_protocol.md

After the coordinator run, analyze the session per protocol section 7 and include the protocol-formatted output with the final optimization-plan verdict.

References

  • Runtime: shared/references/evaluation_coordinator_runtime_contract.md, shared/references/evaluation_summary_contract.md
  • Research: shared/references/evaluation_research_contract.md
  • Review workflow: shared/references/agent_review_workflow.md, shared/references/agent_delegation_pattern.md
  • Focus: references/optimization_review_focus.md

Version: 1.0.0 Last Updated: 2026-03-15

平台分布

Codex

36.35%
按下载量换算288

Claude

28.43%
按下载量换算225

Cursor

20.17%
按下载量换算160

Gemini CLI

10.15%
按下载量换算80

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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