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Agent Skill · 研究检索

nebula(nebula 搜索)

nebula 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。

nebula 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;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 70,176。

总安装 212周安装 9GitHub Stars 公开资料未说明下载 74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:nebula(nebula 搜索)
来源仓库:https://github.com/nebula-agi/skills
仓库路径:skills/nebula
安装命令:
npx skills add https://github.com/nebula-agi/skills --skill nebula
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/nebula-agi/skills --skill nebula

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。

nebula 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。适用于大规模信息检索、知识库查询或研究支持等场景。通过 GitHub 仓库安装,使用 npx skills add 命令添加技能。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件读写操作。nebula 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/nebula

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/nebula-agi/skills --skill nebula;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

nebula 怎么安装?

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

nebula 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。

nebula 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。

nebula 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。

nebula 用的人多吗?

公开数据是累计安装 212 次,近一周安装 9 次,下载 74 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。

nebula 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

  • 需要接触敏感数据,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。
  • 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
nebula

nebula 搜索 · 本页

212—接触敏感数据未明确有提醒

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

Nebula Integration

Nebula is a persistent semantic memory platform for AI applications. It provides SDKs for Python and JavaScript/TypeScript, a REST API, and an MCP server for AI assistants.

Quick Start

Python

pip install nebula-client
from nebula import Nebula

nebula = Nebula(api_key="your-api-key")
# Or set NEBULA_API_KEY env var and call Nebula()

# Create a collection
collection = nebula.create_collection(name="notes", description="My notes")

# Store a memory
memory_id = nebula.store_memory({
    "collection_id": collection.id,
    "content": "Machine learning is transforming healthcare",
    "metadata": {"topic": "AI"}
})

# Search
results = nebula.search(query="healthcare AI", collection_ids=[collection.id])
for r in results:
    print(f"{r.score:.2f}: {r.content}")

JavaScript / TypeScript

npm install @nebula-ai/sdk
import { Nebula } from '@nebula-ai/sdk';

const nebula = new Nebula({ apiKey: 'your-api-key' });
// Or set NEBULA_API_KEY env var and call new Nebula()

const collection = await nebula.createCollection({
  name: 'notes', description: 'My notes'
});

const memoryId = await nebula.storeMemory({
  collection_id: collection.id,
  content: 'Machine learning is transforming healthcare',
  metadata: { topic: 'AI' }
});

const results = await nebula.search({
  query: 'healthcare AI',
  collection_ids: [collection.id]
});

Core Concepts

  • Collections: Organizational containers for memories (like projects/workspaces). Always specify collection_id when storing.
  • Memories: Universal information containers. Three types:

- Document: Entire documents, auto-chunked. Upload text, pre-chunked text, or files (PDF, DOCX, images, audio). - Conversation: Multi-turn chat. Use memory_id to append messages to the same conversation. - Simple: Single pieces of information.

  • Chunks: Individual pieces within a memory (messages in conversations, sections in documents). Each has a unique ID for granular operations.
  • Search: Hybrid semantic + full-text search with metadata filtering. Scores range 0-1.
  • Authority: Score (0-1) to prioritize content in search results. Default 0.5.

Authentication

  • API Key: Get from trynebula.ai -> Settings -> API Keys
  • Environment variable: NEBULA_API_KEY (auto-read by both SDKs)
  • Explicit: Pass api_key (Python) or apiKey (JS) to constructor
  • Base URL: https://api.trynebula.ai (default, configurable via base_url/baseUrl)

Conversation Pattern

Conversations use memory_id to append messages to the same container:

# Python
conv_id = nebula.store_memory({
    "collection_id": "support",
    "content": "Hello!", "role": "assistant"
})
nebula.store_memory({
    "memory_id": conv_id,
    "collection_id": "support",
    "content": "I need help", "role": "user"
})

# Retrieve full conversation
messages = nebula.get_conversation_messages(conv_id)
// JavaScript
const convId = await nebula.storeMemory({
  collection_id: 'support', content: 'Hello!', role: 'assistant'
});
await nebula.storeMemory({
  memory_id: convId, collection_id: 'support',
  content: 'I need help', role: 'user'
});
const messages = await nebula.getConversationMessages(convId);

Search with Filters

results = nebula.search(
    query="bug reports",
    collection_ids=["issues"],
    filters={
        "severity": {"$in": ["critical", "high"]},
        "status": {"$ne": "closed"}
    },
    effort="medium"
)

Operators: $eq, $ne, $gt, $gte, $lt, $lte, $in, $nin, $like, $ilike, $overlap, $contains, $and, $or. Prefix metadata fields with metadata. in REST API.

For full filter reference, see references/search-and-filtering.md.

Reference Files

Load these as needed for detailed API information:

平台分布

Codex

36.38%
按下载量换算27

Claude

29.49%
按下载量换算22

Cursor

16.62%
按下载量换算12

Gemini CLI

8.52%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。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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