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Agent Skill · 研究检索

mirrord(mirrord 搜索)

mirrord 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。

mirrord 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,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT,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 58,892。

总安装 399周安装 16GitHub Stars 公开资料未说明下载 129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
MIT

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:mirrord(mirrord 搜索)
来源仓库:https://github.com/metalbear-co/skills
仓库路径:skills/mirrord
安装命令:
npx skills add metalbear-co/skills --skill "mirrord"
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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add metalbear-co/skills --skill "mirrord"

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。

mirrord 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词快速定位候选结果时使用。它支持按任务场景或来源线索筛选信息,适用于 mirrord 工具相关的技术资料查询。

通过 npx skills add metalbear-co/skills --skill "mirrord" 安装,需结合原始 README 确认具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。mirrord 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/mirrord

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 metalbear-co/skills --skill "mirrord";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

    它需要接触敏感数据,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

mirrord 怎么安装?

在终端执行 npx skills add metalbear-co/skills --skill "mirrord"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mirrord 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。

mirrord 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

mirrord 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

mirrord 用的人多吗?

公开数据是累计安装 399 次,近一周安装 16 次,下载 129 次。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。

mirrord 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。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
mirrord

mirrord 搜索 · 本页

399—接触敏感数据MIT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

Mirrord Configuration Skill

Purpose

Generate and validate mirrord.json configuration files:

  • Generate valid configs from natural language descriptions
  • Validate user-provided configs against schema
  • Fix invalid configurations with explanations
  • Explain configuration options and patterns

Critical First Steps

Step 1: Load references Use the view tool to read BOTH reference files:

  1. /mnt/skills/user/mirrord/references/schema.json - Authoritative JSON Schema
  2. /mnt/skills/user/mirrord/references/configuration.md - Configuration reference

Step 2: Install mirrord CLI (if not present)

# Check if installed
which mirrord || brew install metalbear-co/mirrord/mirrord || curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/metalbear-co/mirrord/main/scripts/install.sh | bash

Step 3: Validate before presenting After generating any config, ALWAYS run:

mirrord verify-config /path/to/config.json
  • If validation fails, fix the config and re-validate
  • Only present configs that pass validation
  • Include validation output in your response

Request Types

Generate new config

User describes what they want without providing JSON.

  • Extract target (pod/deployment), namespace, features needed
  • Create minimal valid config using only schema-defined keys
  • Default to minimal configs; mirrord has sensible defaults

Validate existing config

User provides JSON to check.

  • Parse strictly (catch trailing commas, comments, invalid syntax)
  • Validate against schema
  • List issues by severity: Errors → Warnings → Suggestions
  • Provide corrected version

Modify existing config

User wants changes to their config.

  • Validate first, then apply requested changes
  • Ensure modifications maintain schema conformance

Response Format

For generation or fixes:

  1. Brief summary (1-2 sentences)
  2. Valid JSON config in code block
  3. Validation output from mirrord verify-config:
{
  "type": "Success",
  "warnings": [],
  "compatible_target_types": [...]
}
  1. Short explanation of key sections (if validation passed)

For validation:

  1. Errors (schema violations - will cause failures)
  2. Warnings (valid but potentially wrong behavior)
  3. Suggestions (optional improvements)
  4. Corrected JSON config

Configuration Guidelines

Common patterns (verify exact keys in schema):

Target selection:

  • "target": "pod/name" or {"path": "pod/name", "namespace": "staging"}
  • Set operator if using operator mode
  • Specify kube_context if needed

Features:

  • "env": true - Mirror environment variables
  • "env": {"include": "VAR1;VAR2"} - Selective inclusion
  • "fs": "read" - Read-only filesystem access
  • "network": true - Enable network mirroring
  • "network": {"incoming": {"mode": "steal"}} - Steal incoming traffic

Network modes:

  • Check schema for valid incoming.mode values (e.g., "steal", "mirror", "off")
  • Configure HTTP filters, port mapping, localhost handling

Templating:

  • mirrord uses Tera templates
  • Example: "target": "{{get_env(name=\"TARGET\", default=\"pod/fallback\")}}"
  • Templates must remain valid JSON

Validation Rules

Must enforce:

  • Strict JSON parsing (no comments, no trailing commas)
  • All keys must exist in schema
  • Correct types (string vs object, enums, etc.)
  • Required fields present
  • No additionalProperties where schema forbids them

Path notation for errors: Use JSON Pointer style: /feature/network/incoming/mode

Common Pitfalls

  • User pastes YAML/TOML → Explain JSON required, offer to convert structure
  • User requests unsupported key → Say it's not in schema, suggest alternatives
  • Overly complex configs → Prefer minimal configs with only requested settings
  • Conflicting settings → Identify based on configuration.md semantics

What to Ask (only if critical)

If request is under-specified, ask for ONE detail:

  • Target identity (pod name, namespace)
  • Incoming network behavior (steal vs mirror)
  • Operator usage (yes/no)
  • Specific ports to map/ignore

Otherwise provide safe defaults and note assumptions.

Automatic Validation Workflow

Every generated or modified config MUST be validated before presentation:

  1. Save config to temporary file
  2. Run mirrord verify-config <file>
  3. If validation fails:

- Parse error messages - Fix the config - Re-validate until success

  1. Present config with validation output

Never skip validation - it catches schema errors we might miss manually.

Quality Requirements

✓ Schema-first: Output must conform to schema.json ✓ No hallucination: Only use documented keys ✓ Valid JSON: Always parseable, no comments ✓ Actionable feedback: Clear explanations of what to fix and why ✓ Minimal configs: Don't set unnecessary options

Example Scenarios

"Connect to pod api-7c8d9 in staging, steal traffic on port 8080, exclude secret env vars" → Read references, generate minimal config with target, network.incoming, env.exclude

User provides invalid JSON with trailing comma → Parse error → Fix syntax → Validate against schema → Explain issues → Provide corrected config

"Is my config valid?" + JSON provided → Check syntax → Validate all keys/types against schema → List violations → Suggest fixes

平台分布

Codex

28.12%
按下载量换算36

Claude Code

22.38%
按下载量换算29

OpenCode

17.39%
按下载量换算22

Antigravity

13.01%
按下载量换算17

Gemini CLI

7.85%
按下载量换算10

Cursor

3.62%
按下载量换算5

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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