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Agent Skill · 开发

magi-ex(魔法师前)

magi-ex 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

magi-ex 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 16,443。

总安装 499周安装 21GitHub Stars 113下载 175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:magi-ex(魔法师前)
来源仓库:https://github.com/vinta/hal-9000
仓库路径:skills/magi-ex
安装命令:
npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi-ex
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/vinta/hal-9000 --skill magi-ex

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

magi-ex 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需结合原始 README 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操作。该技能适用于需要魔法般代码处理能力的高级开发协作场景。

来源仓库内路径:skills/magi-ex

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/vinta/hal-9000 --skill magi-ex;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

    它需要执行命令,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

magi-ex 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi-ex。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

magi-ex 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。

magi-ex 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi-ex 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

magi-ex 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。

magi-ex 用的人多吗?

公开数据是累计安装 499 次,近一周安装 21 次,下载 175 次,GitHub 113 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。

magi-ex 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
magi-ex

魔法师前 · 本页

499113执行命令未明确有提醒

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

MAGI EX

Multi-model brainstorming panel. Three teammates explore a question in parallel, each backed by a different model family, then the lead consolidates their proposals for the user.

  • Scientist -- reasons directly as Claude Opus (no external dispatch)
  • Mother -- delegates to OpenAI Codex via mcp__codex__codex MCP tool
  • Woman -- delegates to Google Gemini via gemini CLI

User Question

<user_question> $ARGUMENTS </user_question>

Process

1. Clarify

If the question is underspecified, use AskUserQuestion to nail down purpose, constraints, and success criteria. Skip if already clear and actionable.

  • Ask questions one at a time to refine the idea
  • Prefer multiple choice questions when possible, but open-ended is fine too
  • Only one question per message

2. Setup

Read the personality and reference files, then spawn all teammates in parallel.

Files to read:

Create team with TeamCreate using name magi-{topic} (e.g., magi-auth-strategy).

Spawn all 3 teammates in a single message (3 parallel Agent calls with team_name set):

Teammatenamesubagent_typePrompt includes
Scientistscientistgeneral-purposeMAGI-1.md personality + question (reasons directly as Opus)
Mothermothergeneral-purposeMAGI-2.md personality + codex.md (dispatches to Codex MCP) + question
Womanwomangeneral-purposeMAGI-3.md personality + gemini.md (dispatches to Gemini CLI) + question

Include all clarified context in each spawn prompt -- teammates have no conversation history.

3. Parallel Exploration

The lead's role is coordination only:

  • Wait for teammates to send proposals via SendMessage
  • Forward any teammate clarifying questions to the user via AskUserQuestion, noting which teammate (and model) asked. Never answer on the user's behalf -- only the user answers.

4. Consolidate + Present

Collect all proposals, then:

  1. Deduplicate similar proposals (attribute to all teammates/models that proposed it)
  2. Group by theme if many proposals
  3. Present each option with:

- Which teammate(s) and model(s) proposed it (e.g., "Scientist [Opus]", "Mother [Codex]") - Trade-off analysis from each perspective - Who tagged it as their top pick and why

  1. Ask the user to select an option via AskUserQuestion
  2. Ask via AskUserQuestion what to do next:

- Write a plan -- teardown, then handoff to writing-plans - Debate -- another round of critique (see below) - Done -- teardown, no further action

5. Debate (optional, user-triggered)

Only runs if the user requests it. Can be repeated.

  1. Broadcast the consolidated option list to all 3 teammates via SendMessage
  2. Each teammate critiques the proposals through their model (Scientist reasons directly; Mother and Woman follow Debate Mode in their reference files)
  3. Collect updated stances and re-present to the user (back to step 4)

6. Teardown

Tear down only when the user selects Write a plan or Done.

  1. shutdown_request to each teammate
  2. Wait for all shutdown approvals
  3. TeamDelete

7. Handoff (write a plan path only)

After teardown, invoke writing-plans skill with the chosen option(s) as context.

Gotchas

  • Teammates have no conversation history. Everything they need must be in the spawn prompt — the user's question, clarified context, CLAUDE.md, and their personality/reference files. If you forget context from the Clarify step, the teammate works blind.
  • TeamDelete fails if teammates are still active. Always send shutdown_request to all three and wait for approvals before calling TeamDelete.
  • Save the Codex threadId. Mother's first mcp__codex__codex call returns a threadId needed for debate follow-ups via mcp__codex__codex-reply. If lost, the debate round must re-send full context.
  • Gemini has no persistent thread. Unlike Codex, each Gemini call is stateless. For debate rounds, the full proposal list and persona must be re-sent every time.
  • Teammates may not report back. If a teammate goes silent, send a SendMessage nudge. After 2 minutes of silence, collect what you have and present partial results.

平台分布

Codex

34.08%
按下载量换算60

Claude

32.27%
按下载量换算56

Cursor

18.9%
按下载量换算33

Gemini CLI

9.79%
按下载量换算17

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi-ex 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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