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Agent Skill · 研究检索

lovstudio%3afill-web-form(lovstudio%3a 填写网络表单)

lovstudio%3afill-web-form 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。

lovstudio%3afill-web-form 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;许可证信息还不明确,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 44,154。

总安装 931周安装 40GitHub Stars 45下载 326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:lovstudio%3afill-web-form(lovstudio%3a 填写网络表单)
来源仓库:https://github.com/lovstudio/skills
仓库路径:skills/lovstudio%3Afill-web-form
安装命令:
npx skills add https://github.com/lovstudio/skills --skill lovstudio:fill-web-form
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/lovstudio/skills --skill lovstudio:fill-web-form

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。

lovstudio%3afill-web-form 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词或任务场景快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用该技能。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网、命令执行或文件读写操作。建议结合原始 README 和仓库内容进一步核验具体功能和用法边界。

来源仓库内路径:skills/lovstudio%3Afill-web-form

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/lovstudio/skills --skill lovstudio:fill-web-fo…;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

lovstudio%3afill-web-form 怎么安装?

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

lovstudio%3afill-web-form 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。

lovstudio%3afill-web-form 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。

lovstudio%3afill-web-form 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。

lovstudio%3afill-web-form 用的人多吗?

公开数据是累计安装 931 次,近一周安装 40 次,下载 326 次,GitHub 45 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。

lovstudio%3afill-web-form 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。

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。
  • 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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
lovstudio%3afill-web-form

lovstudio%3a 填写网络表单 · 本页

93145需要联网未明确未收录

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

fill-web-form — Fill Web Forms from Local Knowledge Base

Fetch a web form, extract all fields, deep-search the user's local knowledge base for matching information, and output a ready-to-use markdown document.

When to Use

  • User provides a URL to a web form and wants help filling it
  • Conference speaker applications, event registrations, profile forms
  • Any scenario where form fields can be answered from existing local materials

Workflow (MANDATORY)

Step 1: Fetch and extract form fields

Use WebFetch to retrieve the form page and extract ALL fields:

WebFetch(url, prompt="Extract ALL form fields. For each field list: label,
type (text/textarea/select/radio/checkbox/file), required status, options
if applicable, min length constraints. Return structured list.")

If the form has radio/select fields, make a second WebFetch call to get the exact option text for each.

Step 2: Deep-search local knowledge base

Launch an Agent (subagent_type: Explore, thoroughness: very thorough) to search the user's knowledge base. The agent prompt MUST include:

  1. The complete list of form fields from Step 1
  2. Instructions to search for:

- Personal/professional bio and profile files - Speaking/conference history - Project descriptions and achievements - Company/organization info - Published articles and their topics - Awards, credentials, media mentions

  1. Search locations (adapt to user's repo structure):

- Profile/about files (**/profile/**, **/about/**, **/bio/**) - CLAUDE.md files for project context - Posts and articles directories - Project directories - Any official.md, awards.md, resume files

  1. Also check user memory (MEMORY.md) for cached info

Run this in parallel with any additional WebFetch calls from Step 1.

Step 3: Map fields to content

For each form field, synthesize the best answer from search results:

Field TypeStrategy
Short text (name, company, city)Direct extraction from profile
Bio/introduction (min chars)Compose from official bio, expand to meet minimum
Long-form (case background, solution)Synthesize from articles, projects, talks
Radio/selectPick the best-matching option based on profile
File uploadMark as "needs manual upload" with specs
Private (phone, email)Mark as "needs manual input", suggest if found

Step 4: Generate output document

Write a markdown document with ALL form fields filled. Format:

---
title: "<Form Name> - 填写内容"
status: draft
---

# <Form Name>

> 表单地址:<URL>

---

## 1. <Field Label>

<Filled content or instruction>

---

## 2. <Field Label>

...

Rules:

  • Number every field matching the form order
  • For radio/select: prefix chosen option with **✅ 选择:**
  • For file uploads: use > ⚠️ 需上传:<specs>
  • For private fields: use > ⚠️ 需手动填写(with suggestion if available)
  • For textarea fields with min length: ensure content meets or exceeds minimum
  • Include a summary table at the end showing field → status (filled/manual)
  • MANDATORY: Append an "inspected sources" section at the end of the document with a tree of all files that were read/searched during knowledge base retrieval:
---

## 附录:检索文件路径

knowledge-base/ ├── profile/ │ └── official.md ← 个人简介 ├── posts/standalone/2025/ │ ├── 07-10-Vol-51...md ← 演讲经历 │ └── 06-25-comate...md ← AI工具评测 ├── 1-Projects/lovpen/ │ └──... ← 产品信息 └── CLAUDE.md ← 项目上下文

This tree helps the user verify source coverage and spot missing materials.

Output naming: Follow user's naming convention. Default: 手工川-<form-topic>-<YYYY-MM-DD>-v0.1.md

Step 5: Present summary

After writing the file, show:

  1. A summary table of all fields with fill status
  2. Count of auto-filled vs needs-manual fields
  3. Remind user which fields need manual action (uploads, private data)
  4. The inspected files tree (same as in the document appendix, for quick review)

Key Principles

  1. Pre-fill aggressively — search deeply, compose content, don't leave blanks
  2. Meet all constraints — character minimums, bullet point counts, etc.
  3. Match form tone — conference apps need professional language, registrations can be brief
  4. Respect privacy — never guess phone numbers or passwords, mark for manual input
  5. Cite sources — when composing from knowledge base, the content should be accurate to the user's real experience

平台分布

Codex

35.2%
按下载量换算115

Claude

32%
按下载量换算104

Cursor

20.83%
按下载量换算68

Gemini CLI

8.78%
按下载量换算29

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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