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Agent Skill · 研究检索

motoko-benchmarks-generation(motoko 基准测试生成)

motoko-benchmarks-generation 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。

motoko-benchmarks-generation 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 73,675 个 Skill 里排第 73,143。

总安装 165周安装 7GitHub Stars 公开资料未说明下载 58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:motoko-benchmarks-generation(motoko 基准测试生成)
来源仓库:https://github.com/research-ag/motoko-skills
仓库路径:skills/motoko-benchmarks-generation
安装命令:
npx skills add https://github.com/research-ag/motoko-skills --skill motoko-benchmarks-generation
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/research-ag/motoko-skills --skill motoko-benchmarks-generation

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。

motoko-benchmarks-generation 用于查找、检索和筛选相关信息。适合根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。可通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件读写。

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。

来源仓库内路径:skills/motoko-benchmarks-generation

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/research-ag/motoko-skills --skill motoko-bench…;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

motoko-benchmarks-generation 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/research-ag/motoko-skills --skill motoko-benchmarks-gene…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

motoko-benchmarks-generation 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。

motoko-benchmarks-generation 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。

motoko-benchmarks-generation 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。

motoko-benchmarks-generation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 165 次,近一周安装 7 次,下载 58 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。

motoko-benchmarks-generation 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
motoko-benchmarks-generation

motoko 基准测试生成 · 本页

165—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

Motoko Benchmarks with bench‑helper

What This Is

bench-helper is a tiny Motoko library that standardizes how to write benchmarks. You describe a benchmark using a small schema (name, rows, cols), provide a run(row, col) function, and return a versioned bench record. Each file under bench/*.bench.mo defines one benchmark module. A runner can then discover and execute all benches consistently.

Prerequisites

mops.toml (add dependencies and toolchain)

If you already have a mops.toml, just add bench-helper under [dev-dependencies]. If your project still uses mo:base instead of mo:core, you can keep it — benches themselves can be written with mo:base without affecting your runtime canisters.

Directory & File Conventions

  • Put benches under bench/ at the repo root.
  • Name files with the suffix .bench.mo, one benchmark per file; for example: bench/base64.bench.mo.
  • Each bench file is a Motoko module {...} that exposes a single public func init(): Bench.V1 function.
  • Inside init, construct a Bench.Schema and return Bench.V1(schema, run) where run: (rowIndex: Nat, colIndex: Nat) -> () performs the measured operation.

Minimal skeleton

import Array "mo:core/Array";
import Text  "mo:core/Text";
import Bench "mo:bench-helper";

module {
  public func init() : Bench.V1 {
    let schema : Bench.Schema = {
      name = "My bench";
      description = "What this bench measures";
      rows = ["size 16", "size 64", "size 256"]; // your row labels
      columns = ["operation A", "operation B"];  // your column labels
    };

    // Prepare inputs outside of `run` so they are not re-created on every iteration
    let inputs : [[Nat8]] = [
      Array.init<Nat8>(16, 0),
      Array.init<Nat8>(64, 0),
      Array.init<Nat8>(256, 0),
    ];

    // Build a table of routines to measure: routines[row][col] : () -> ()
    let routines : [[() -> ()]] = Array.tabulate(
      rows.size(),
      func(ri) {
        let input = inputs[ri]; // capture precomputed input
        [
          func() { ignore input.size() },    // operation A @ inputs[ri]
          func() { ignore input.toArray() }, // operation B @ inputs[ri]
        ]
      },
    );

    // The runner calls this many times; keep it tiny and branch-free.
    Bench.V1(schema, func(ri : Nat, ci : Nat) = routines[ri][ci]());
  };
};

Note: if you're not using "core" dependency, replace "mo:core" imports with "mo:base"

How It Works

  • Schema

- name and description describe the bench. - rows enumerate different operations or variants you measure (e.g., "encode", "decode"). - cols enumerate different input categories (e.g., message sizes).

  • Runner contract

- You return a versioned record Bench.V1(schema, run); the runner calls run(rowIndex, colIndex) many times to record timings. - Side effects/results inside run should be consumed (e.g., ignore...) to prevent dead‑code elimination.

Common Pitfalls

  1. Rows/cols mismatch

- Ensure your routines table has dimensions rows.size() x cols.size(). If you add or remove a row/col label, update how you build routines; otherwise some cells will be no‑ops.

  1. Doing expensive setup inside run

- Generate inputs once in init and capture them in closures. Only do the core operation in run.

  1. Forgetting to consume results

- Use ignore to consume return values; otherwise the compiler might drop the call as dead code.

  1. Non‑determinism and timing noise

- Keep run free of logging/printing and random allocation; keep GC pressure comparable across rows.

More examples

bench-helper reference benches: https://github.com/research-ag/bench-helper/tree/main/bench

Verify It Works

The exact runner/command may vary depending on your environment. After adding bench-helper to mops.toml and writing .bench.mo files:

  • Ensure your project resolves dependencies: mops install
  • Run benchmarks: mops bench
  • Consult the bench-helper package README for the latest recommended runner command for your toolchain/version.

平台分布

Codex

33.93%
按下载量换算20

Claude

35.25%
按下载量换算20

Cursor

19.09%
按下载量换算11

Gemini CLI

8.89%
按下载量换算5

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。

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