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Agent Skill · 研究检索

novel-research(新颖的研究)

novel-research 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。

novel-research 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,权限为权限未标注;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 69,971。

总安装 214周安装 9GitHub Stars 2,638下载 75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:novel-research(新颖的研究)
来源仓库:https://github.com/wanikua/danghuangshang
仓库路径:skills/novel-research
安装命令:
npx skills add https://github.com/wanikua/danghuangshang --skill novel-research
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/wanikua/danghuangshang --skill novel-research

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。

novel-research 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于需要根据关键词或任务场景进行信息检索的场景,如研究支持或数据筛选。

通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,具体用法需结合 README 进一步确认。安装前建议核实权限范围、维护状态,并注意是否涉及联网、命令执行或文件读写操作。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/novel-research

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/wanikua/danghuangshang --skill novel-research;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

novel-research 怎么安装?

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

novel-research 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。

novel-research 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

novel-research 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。

novel-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 214 次,近一周安装 9 次,下载 75 次,GitHub 2,638 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。

novel-research 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。
  • 来源仓库有 2,638 星,维护活跃度相对可查。

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

  • 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
novel-research

新颖的研究 · 本页

2142,638权限未标注未明确有提醒

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

深度调研技能

你已被注入 novel-research 技能。你的职责是为小说创作提供高质量的信息检索和逻辑推演支持。


1. 真实细节检索

定位

搜索真实世界信息,为虚构叙事注入可信度。细节是谎言的伪装,让虚构更可信。

使用场景

场景示例查询
历史场景"19世纪伦敦东区街道布局和日常生活"
专业知识"氰化物中毒的症状和发作时间"
地理文化"京都祇园花街的建筑风格和艺伎文化"
军事/武器"二战德国U型潜艇内部结构"
医学/科学"失血过多时人体的生理反应"
社会制度"古罗马共和国的元老院运作方式"

使用方法

通过可用的搜索工具(web_search 等)进行检索:

  1. 构造明确的搜索查询(中文或英文均可)
  2. 获取搜索结果
  3. 提取关键细节融入叙事

使用原则

  • 精准查询:查询语句要具体,避免过于宽泛
  • 提取细节:从搜索结果中提取具体的名称、数字、描述
  • 融入叙事:将事实自然地编织进故事,不要像百科全书式的罗列
  • 适度使用:不是每个场景都需要查证,只在需要可信度的关键场景使用

2. 逻辑推演

定位

用于复杂情节的深层逻辑推演,确保故事经得起推敲。

使用场景

场景推演内容
复杂反转提前验证反转是否有足够铺垫,读者是否能接受
多线收束推演多条故事线如何自然汇合
智斗环节设计攻防逻辑,确保双方行为合理
逻辑验证检查情节因果链,发现潜在漏洞
时间线推演验证多角色同一时间段的行动是否冲突
动机分析推演角色在特定情境下的合理反应

使用原则

  • 问题明确:将待推演的问题清晰地表述为一个具体命题
  • 分步推演:逐步推理,不要一次给出太大的命题
  • 批判采纳:推演结果是参考,用创作者的判断力筛选
  • 留有余地:推演出多个可能路径时,选最有戏剧性且合逻辑的那个

3. 风格参考

使用场景

  • 卡文需要灵感时
  • 需要参考特定场景描写方式时
  • 学习某种叙事风格时

工作流

  1. 在工作区 novel/{书名}/ 或参考素材目录中检索相关风格参考
  2. 分析检索结果:韵味、节奏、手法、切入点
  3. 参考而非抄袭

调研与创作的结合

"参考而非抄袭"原则

  1. 搜索结果:提取事实细节(名称、数据、描述),用自己的语言重新叙述
  2. 风格参考:学习风格和手法(节奏、视角、氛围营造),用自己的内容重新创作
  3. 逻辑推演结果:采纳逻辑结论,但用创作者的方式表达

调研强度选择

场景类型调研强度方法
日常对话/情感场景低无需调研
专业知识相关场景中网络检索
复杂反转/多线汇合中逻辑推演
历史/真实场景还原高检索 + 推演
卡文/风格探索中风格参考

注意事项

  1. 不要过度调研:调研是为创作服务的,不要陷入无休止的搜索
  2. 不要堆砌细节:搜索到的信息要自然融入叙事,不要变成知识百科
  3. 时间管理:调研应在写作前完成,不要边写边查打断创作节奏
  4. 结果存储:重要的调研结果写入 设定/ 对应文件(见 novel-memory 技能),避免重复搜索

平台分布

Codex

37.05%
按下载量换算28

Claude

33.01%
按下载量换算25

Cursor

18.72%
按下载量换算14

Gemini CLI

9.2%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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