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Agent Skill · 研究检索

optimize-agents-md(优化 AgentMD)

optimize-agents-md 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。

optimize-agents-md 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,权限为只读;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 47,337。

总安装 737周安装 31GitHub Stars 1下载 258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-agents-md(优化 AgentMD)
来源仓库:https://github.com/plaited/development-skills
仓库路径:skills/optimize-agents-md
安装命令:
npx skills add https://github.com/plaited/development-skills --skill optimize-agents-md
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/plaited/development-skills --skill optimize-agents-md

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。

optimize-agents-md 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。它支持通过关键词、任务场景或来源仓库进行信息检索与筛选,帮助 Agent 快速获取相关资源。

可通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用该技能。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/optimize-agents-md

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/plaited/development-skills --skill optimize-ag…;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-agents-md 怎么安装?

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

optimize-agents-md 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-agents-md 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-agents-md 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-agents-md 用的人多吗?

公开数据是累计安装 737 次,近一周安装 31 次,下载 258 次,GitHub 1 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。

optimize-agents-md 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
optimize-agents-md

优化 AgentMD · 本页

7371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

Optimize AGENTS.md

Apply Boris Cherny's compression principles to AGENTS.md and rules files.

Target: ~2.5k tokens (most are 10k+ unnecessarily)

When to Use

  • User wants to improve their AGENTS.md or CLAUDE.md
  • Agent instructions feel verbose or redundant
  • Rules exist but lack verification patterns
  • Setting up a new project's agent configuration

Anti-Patterns to Fix

Anti-PatternProblemFix
Context stuffingRepeating info agents already knowDelete obvious instructions
Static memoryNo learnings sectionAdd ## Learnings with dates
Format driftInconsistent structureUse consistent headers
Missing verificationNo way to check workAdd *Verify:* patterns to rules
Verbose rulesParagraphs instead of patternsCompress to pattern + verify + fix

Workflow

Phase 1: Analyze Current State

# Count tokens (rough estimate: words × 1.3)
wc -w AGENTS.md

# Find redundancy with project files
grep -l "bun test" AGENTS.md package.json

Look for:

  • Instructions duplicating package.json scripts
  • Explanations of common tools (git, npm, bun)
  • Verbose descriptions that could be tables
  • Rules without verification patterns

Phase 2: Compress AGENTS.md

Structure target:

# AGENTS.md

## Overview
[1-2 sentences: what this project is]

## Capabilities
[Bullet list of key features/commands]

## Structure
[Brief file tree of key paths]

## Commands
[Essential commands only - not everything in package.json]

## Verification
[How to check work is correct]

## Workflow
[Key constraints: plan first, verify incrementally]

## Rules
[Links to rule files or inline compressed rules]

## Learnings
[Dated entries from actual issues encountered]

Compression techniques:

  • Tables over paragraphs
  • Bullets over sentences
  • Delete anything in package.json
  • Delete tool explanations (agents know git, npm, bun)
  • Merge related sections

Phase 3: Optimize Rules

Transform verbose rules into verification patterns:

Before (verbose):

## Type Aliases Over Interfaces

In this codebase, we prefer using TypeScript type aliases
instead of interfaces. This provides better consistency
and flexibility when working with unions and intersections.

Example:
// Good
type User = { name: string }

// Bad
interface User { name: string }

After (compressed with verification):

**Type over interface** - `type User = {` instead of `interface User {`
*Verify:* `grep 'interface [A-Z]' src/`
*Fix:* Replace `interface X {` with `type X = {`

Pattern format:

**Rule name** - Brief description with example
*Verify:* Command or tool to check compliance
*Fix:* How to resolve violations

Phase 4: Add Living Document Features

Learnings section:

## Learnings
- 2024-01-15: Skills use CLI tools, never duplicate logic
- 2024-01-20: Rules need verification patterns for self-checking

Update trigger: Add learnings when:

  • A mistake required correction
  • A pattern was discovered
  • A constraint was clarified

Verification

After optimization:

  1. Token count: wc -w AGENTS.md × 1.3 ≈ tokens (target: <2.5k)
  2. No redundancy: grep for duplicated info in package.json
  3. Rules have patterns: Each rule has *Verify:* line
  4. Learnings exist: ## Learnings section present

Example Transformations

Commands Section

Before (340 words):

## Development Commands

To install dependencies, run the following command...
[lengthy explanation of bun install]

To run tests, you can use...
[explanation of test runner]

After (40 words):

## Commands

bun install # Setup bun run check # Lint/format bun test # Unit tests

Capability Description

Before:

This package provides TypeScript Language Server Protocol
integration that allows you to get type information, find
symbols across your workspace, locate references to symbols,
and perform batch analysis of files.

After:

**LSP** (`lsp-*`): Type-aware hover, symbol search, references, batch analysis

Related Skills

  • scaffold-rules - Install optimized rules with verification patterns
  • validate-skill - Validate skill structure

平台分布

Codex

36.63%
按下载量换算95

Claude

28.02%
按下载量换算72

Cursor

17.66%
按下载量换算46

Gemini CLI

9.11%
按下载量换算24

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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