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Agent Skill · 待分类

optimize-skill(优化技能)

optimize-skill 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

optimize-skill 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 6,740。

总安装 423周安装 18GitHub Stars 公开资料未说明下载 148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:optimize-skill(优化技能)
来源仓库:https://github.com/hyf0/skills
仓库路径:skills/optimize-skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/hyf0/skills --skill optimize-skill
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/hyf0/skills --skill optimize-skill

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合整理项目状态与变更事项。适用于围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行信息梳理的场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。安装前需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。

optimize-skill 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/optimize-skill

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/hyf0/skills --skill optimize-skill;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

optimize-skill 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/hyf0/skills --skill optimize-skill。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

optimize-skill 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。

optimize-skill 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

optimize-skill 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。

optimize-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 423 次,近一周安装 18 次,下载 148 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。

optimize-skill 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
optimize-skill

优化技能 · 本页

423—只读未明确通过

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

Workflow

Follow these 5 steps in order. Copy this checklist into your response and check off each step as you complete it:

Task Progress:
- [ ] Step 1: Read the target skill
- [ ] Step 2: Run the quality checklist
- [ ] Step 3: Identify optimization opportunities
- [ ] Step 4: Apply optimizations
- [ ] Step 5: Validate improvements

Step 1: Read the Target Skill

Read the target skill's SKILL.md and all files in its reference/ directory (if any).

Collect these metrics:

  • Total line count of SKILL.md
  • Total line count across all reference files
  • Frontmatter fields present vs. missing
  • Number of reference files and whether all are linked from SKILL.md

Report these metrics to the user before proceeding.

Step 2: Run the Quality Checklist

Score each item in the quality checklist as PASS, FAIL, or N/A: -> See quality-checklist

Present the full scorecard to the user before making any changes. Ask for confirmation to proceed with optimizations.

Step 3: Identify Optimization Opportunities

Review all FAIL items from the checklist. Prioritize by impact (highest first):

  1. Description quality — Most common cause of skill not being invoked. Fix first.
  2. Content compression — Remove knowledge the agent already has. Reduces token cost and noise.
  3. Progressive disclosure — Split oversized SKILL.md into reference files, or merge tiny reference files back.
  4. Structure clarity — Improve headers, cross-references, and flow. Numbered steps for workflows.
  5. Consistency — Fix terminology, formatting, and style inconsistencies.
  6. Triggering precision — Under-triggering: add keywords, trigger phrases, concrete use cases. Over-triggering: add negative triggers ("Do NOT use for X"), narrow the scope.

List each optimization opportunity with:

  • What is wrong
  • Why it matters
  • What the fix will be

Step 4: Apply Optimizations

For each issue identified in Step 3, apply the fix. Use compression techniques where applicable: -> See compression-techniques

For each change, briefly explain what changed and why in your response (one line per change is sufficient).

Step 5: Validate Improvements

After applying all optimizations:

  • Re-run the quality checklist — all previously FAIL items should now PASS
  • Verify SKILL.md is under 500 lines
  • Verify no content was lost — all original capabilities are preserved
  • Read the final SKILL.md end-to-end for coherence
  • Verify all reference file links resolve to existing files
  • Triggering test: Ask yourself "When would you use the [skill-name] skill?" — verify the description clearly communicates the skill's purpose and trigger conditions

Report the before/after metrics:

  • Line count: before -> after
  • Checklist score: X/Y PASS -> X/Y PASS
  • Key improvements made

Output

Deliver the optimized skill files to the user with a summary of all changes made and their rationale.

平台分布

Codex

35.89%
按下载量换算53

Claude

30.37%
按下载量换算45

Cursor

21.18%
按下载量换算31

Gemini CLI

10.41%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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