Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

plan-flow(计划流程)

plan-flow 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。

plan-flow 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,674 个 Skill 里排第 45,181。

总安装 865周安装 35GitHub Stars 28下载 272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:plan-flow(计划流程)
来源仓库:https://github.com/majiayu000/claude-arsenal
仓库路径:skills/plan-flow
安装命令:
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-arsenal --skill plan-flow
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/majiayu000/claude-arsenal --skill plan-flow

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。

plan-flow 用于查找、检索和筛选相关信息。适合根据关键词或任务场景快速定位候选结果。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。可结合来源仓库和 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和是否会触发命令执行。

注意维护状态和网络访问限制。plan-flow 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/plan-flow

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/majiayu000/claude-arsenal --skill plan-flow;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

plan-flow 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-arsenal --skill plan-flow。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

plan-flow 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。

plan-flow 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。

plan-flow 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。

plan-flow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 865 次,近一周安装 35 次,下载 272 次,GitHub 28 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。

plan-flow 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
plan-flow

计划流程 · 本页

86528需要联网未明确通过

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

Plan Flow

Overview

Use this skill when the user needs:

  • A complete analysis of duplicated/redundant design in a codebase.
  • A detailed TODO plan with explicit file-level steps.
  • Strict execution evidence: change one step, test it, then update plan status.

This skill is repository-agnostic. It defines how to analyze and plan, not only what was done in one specific repo.

Core Workflow (Analyze -> Plan -> Execute)

  1. Establish scope and constraints.
  • Confirm target directories/modules and out-of-scope areas.
  • Capture compatibility requirement, risk tolerance, and testing expectations.
  • Record baseline (git status --short, current branch, known blockers).
  1. Run structured redundancy analysis first.
  • Build an inventory of architecture anchors:

- Domain models and schemas - Factory/registry entry points - HTTP/storage/cache/logging abstractions - Route/service/provider adapters

  • Identify duplicate/redundant candidates with evidence:

- Same concept, multiple conflicting definitions - Same responsibility, parallel implementations - Exported but unconnected modules - Dead/legacy paths still affecting readability

  • For each finding, record:

- Exact files and symbols - Call path or usage evidence - Risk if changed

  • See references/analysis-playbook.md.
  1. Prioritize and convert analysis into executable plan.
  • Score each finding by impact/effort/risk/confidence.
  • Group into phases (P0, P1, P2) and sequence low-risk/high-signal steps first.
  • Create or update plan/<task>.md from references/plan-template.md.
  • Keep exactly one step in in_progress.
  • Use statuses: pending / in_progress / completed / blocked.
  • See references/risk-impact-scoring.md.
  1. Execute with strict step-test-update loop.
  • Implement only the current step and only in listed files.
  • Run step-level tests immediately, then project health checks.
  • Update plan status and execution log before touching next step.
  • On failure, record root cause and run fix loop before continuing.
  1. Close with phase/final verification.
  • Run phase matrix checks and final regression set.
  • Report residual risks, deferred work, and explicit coverage gaps.

Quality Gates

  • No finding enters the plan without file-level evidence.
  • No step is completed without test command evidence.
  • No next step starts before plan status/log update is written.
  • If full regression is unavailable, record exact reason and nearest fallback checks.

Reference Map

  • references/analysis-playbook.md

- How to detect duplicate/redundant design with reproducible evidence.

  • references/risk-impact-scoring.md

- How to prioritize findings into phases and step order.

  • references/plan-template.md

- Reusable plan skeleton including analysis table, step template, and log format.

  • references/plan-accomplishments.md

- One completed real example (for style and granularity only, not as mandatory scope).

Scripts

  • scripts/redundancy_scan.sh <target_dir>

- Fast first-pass scan for duplicate symbol names, parallel factory/builders, and legacy/dead-code hints.

  • scripts/findings_to_plan.py --target-dir src --output plan/<name>.md

- Convert scan findings into a draft execution plan with scoring and phased order (P0/P1/P2).

  • scripts/plan_lint.py <plan/file.md>

- Validate plan state machine, test evidence, and execution-log completeness for completed steps.

Trigger Cues

Trigger this skill when user asks for:

  • "分析这个库有哪些重复设计/冗余设计"
  • "做一个非常完整详细的 todolist/执行计划"
  • "每改一处就测试并更新计划状态"
  • "按步骤推进并可追踪"

Execution Rules

  • Prefer small, reversible steps over large refactors.
  • Keep plan language specific to file paths, symbols, and commands.
  • Avoid mixing analysis conclusions with unverified assumptions.
  • If new evidence contradicts earlier assumptions, revise plan before coding.

平台分布

Codex

36.3%
按下载量换算99

Claude

28.85%
按下载量换算78

Cursor

20.49%
按下载量换算56

Gemini CLI

10.25%
按下载量换算28

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。

继续浏览同类 Skills