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Agent Skill · 研究检索

github-ops(GitHub OPS 工具)

用于围绕 GitHub 仓库、Issue、Pull Request、分支、提交和代码协作流程提供辅助能力。它适合让 Agent 查询项目状态、整理变更、辅助创建或检查协作事项,并把仓库中的信息转成可执行的下一步。使用时需要区分只读查询和写入操作;涉及创建 PR、修改 Issue、推送分支或访问私有仓库时,应确认 token 权限、目标仓库范围和用户授权。

github-ops 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,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 41,995。

总安装 1,117周安装 48GitHub Stars 25下载 392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:github-ops(GitHub OPS 工具)
来源仓库:https://github.com/oimiragieo/agent-studio
仓库路径:skills/github-ops
安装命令:
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill github-ops
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/oimiragieo/agent-studio --skill github-ops

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。

github-ops 围绕 GitHub 仓库、Issue、PR 等提供辅助能力,适合查询项目状态和整理变更。适用于协助创建或检查协作事项,并将仓库信息转为可执行步骤的场景。通过 npx skills add 命令从 GitHub 安装,支持只读查询和写入操作。

涉及修改 Issue、推送分支或访问私有仓库时,需确认 token 权限和用户授权范围。github-ops 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/github-ops

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/oimiragieo/agent-studio --skill github-ops;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

    它需要调用外部服务,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

github-ops 怎么安装?

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

github-ops 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。

github-ops 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

github-ops 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。

github-ops 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,117 次,近一周安装 48 次,下载 392 次,GitHub 25 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。

github-ops 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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

  • 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
github-ops

GitHub OPS 工具 · 本页

1,11725调用外部服务未明确未通过

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

GitHub Ops Skill

Provides structured guidance for repository reconnaissance using gh api and gh search.

Overview

Repository reconnaissance often fails when agents guess file paths or attempt to fetch large files blindly. This skill enforces a structured Map -> Identify -> Fetch sequence using the GitHub CLI to minimize token waste and improve reliability.

⚡ Essential Reconnaissance Commands

Use these commands to understand a repository structure before fetching content.

1. List Repository Root

gh api repos/{owner}/{repo}/contents --jq '.[].name'

2. List Specific Directory

gh api repos/{owner}/{repo}/contents/{path} --jq '.[].name'

3. Fetch File Content (Base64 Decoded)

gh api repos/{owner}/{repo}/contents/{path} --jq '.content' | base64 -d

4. Search for Pattern in Repository

gh search code "{pattern}" --repo {owner}/{repo}

5. Get Repository Metadata

gh repo view {owner}/{repo} --json description,stargazerCount,updatedAt

🔄 Token-Efficient Workflow

  1. Map Tree: List the root and core directories (commands, src, docs).
  2. Identify Entrypoints: Look for README.md, gemini-extension.json, package.json, or SKILL.md.
  3. Targeted Fetch: Download only the entrypoints first.
  4. Deep Dive: Use gh search code to find logic patterns rather than reading every file.

🛡️ Platform Safety (Windows)

  • When using base64 -d, ensure the output is redirected to a file using the Write tool if it's large.
  • Avoid Linux-style /dev/stdin patterns in complex pipes.
  • Use native paths for any local storage.

Iron Laws

  1. ALWAYS follow the Map → Identify → Fetch sequence before reading any file — blindly fetching files by guessed path wastes tokens, triggers 404s, and produces hallucinated repo structure.
  2. NEVER fetch a file without first listing its parent directory or confirming it exists via gh api — large files fetched unnecessarily can exhaust the context window.
  3. ALWAYS use --jq to filter gh api JSON output to only the fields needed — unfiltered API responses contain hundreds of irrelevant fields that inflate token usage.
  4. NEVER use gh search code without a scoping qualifier (repo, org, or path) — unscoped code search returns results from all of GitHub, producing irrelevant noise.
  5. ALWAYS prefer gh api structured queries over reading repository files directly when repository metadata is needed — API queries are faster, structured, and don't require authentication context for public repos.

Anti-Patterns

Anti-PatternWhy It FailsCorrect Approach
Guessing file paths and fetching them directlyHigh 404 rate; wasted tokens on non-existent pathsMap root tree first: gh api repos/{owner}/{repo}/git/trees/HEAD --jq '.tree[].path'
Fetching entire files for a single fieldLarge files exhaust context; slow and impreciseUse --jq to extract only the required field from API response
Unscoped gh search code queriesReturns GitHub-wide results; noise overwhelms signalAlways add --repo owner/name or --owner org scope qualifier
Reading binary or generated filesBinary content is unreadable; generated files change frequentlyIdentify file type first; skip binaries; read source files only
Sequential API calls for each fileUnnecessary round-trips inflate latencyBatch: use gh api trees or search to identify multiple targets, then fetch in parallel

GitHub MCP Server Operations

When the official GitHub MCP server (@modelcontextprotocol/server-github) is configured, use these higher-level tools for repository management and automation:

// settings.json configuration
"github": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
  "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" }
}

PR Automation Pattern

# Create PR with auto-generated description
gh pr create \
  --title "feat: add feature X" \
  --body "$(gh api repos/{owner}/{repo}/compare/{base}...{head} --jq '.commits[].commit.message' | head -5)" \
  --base main \
  --head feature/x

# Auto-merge after CI passes
gh pr merge --auto --squash --delete-branch

Issue Management

# List open issues by label
gh issue list --label "bug" --state open --json number,title,assignees

# Bulk-close resolved issues
gh issue list --label "stale" --json number --jq '.[].number' | \
  xargs -I{} gh issue close {} --comment "Closing as stale"

# Create issue from template
gh issue create \
  --title "Bug: [description]" \
  --body-file .github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.md \
  --label "bug,needs-triage"

Release Automation

# Create release with auto-generated notes
gh release create v1.2.0 \
  --generate-notes \
  --title "v1.2.0" \
  --target main

# Upload release assets
gh release upload v1.2.0 dist/*.tar.gz dist/*.zip

Workflow Management

# Trigger workflow manually
gh workflow run deploy.yml --field environment=production

# Watch workflow run
gh run watch $(gh run list --workflow=deploy.yml --limit=1 --json databaseId --jq '.[0].databaseId')

# Download workflow artifacts
gh run download --name=build-artifacts --dir=./artifacts

Assigned Agents

  • artifact-integrator: Lead agent for repository onboarding.
  • developer: PR management and exploration.

Memory Protocol (MANDATORY)

Before starting: Read .claude/context/memory/learnings.md

After completing:

  • New pattern -> .claude/context/memory/learnings.md
  • Issue found -> .claude/context/memory/issues.md
  • Decision made -> .claude/context/memory/decisions.md
ASSUME INTERRUPTION: If it's not in memory, it didn't happen.

平台分布

Codex

33.29%
按下载量换算130

Claude

31.45%
按下载量换算123

Cursor

20.82%
按下载量换算82

Gemini CLI

9.53%
按下载量换算37

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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