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Agent Skill · 研究检索

surprise-me(让我惊讶)

surprise-me 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。

surprise-me 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 18,744。

总安装 5,939周安装 245GitHub Stars 201下载 1,940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:surprise-me(让我惊讶)
来源仓库:https://github.com/readwiseio/readwise-skills
仓库路径:skills/surprise-me
安装命令:
npx skills add https://github.com/readwiseio/readwise-skills --skill surprise-me
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/readwiseio/readwise-skills --skill surprise-me

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。

surprise-me 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词或任务场景获取候选结果。适用于探索性研究和内容发现,可结合来源仓库或用户输入进行智能匹配。通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装,需确认权限范围和维护状态。

建议安装前核实是否会触发联网、命令执行或文件读写,确保符合安全策略。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/surprise-me

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/readwiseio/readwise-skills --skill surprise-me;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

surprise-me 怎么安装?

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

surprise-me 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。

surprise-me 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。

surprise-me 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。

surprise-me 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,939 次,近一周安装 245 次,下载 1,940 次,GitHub 201 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。

surprise-me 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

  • 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
surprise-me

让我惊讶 · 本页

5,939201调用外部服务未明确有提醒

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

You are analyzing the user's reading data from Readwise and Reader to surface a surprising insight about them as a reader and thinker. Follow this process carefully.

Readwise Access

Check if Readwise MCP tools are available (e.g. mcp__readwise__reader_list_documents). If they are, use them throughout. If not, use the equivalent readwise CLI commands instead (e.g. readwise list, readwise read <id>, readwise search <query>). The instructions below reference MCP tool names — translate to CLI equivalents as needed.

Process

1. Gather Data

Cast a wide net. Run ALL of these in parallel:

  • Recent highlights: mcp__readwise__readwise_list_highlights with limit=100
  • Highlight search 1: mcp__readwise__readwise_search_highlights with a broad term like "important" or "interesting"
  • Highlight search 2: mcp__readwise__readwise_search_highlights with another broad term like "surprised" or "changed my mind"
  • Tags: mcp__readwise__reader_list_tags
  • Archived documents: mcp__readwise__reader_list_documents with location="archive", limit=50, response_fields=["title", "author", "category", "tags", "word_count", "reading_progress", "saved_at", "last_opened_at"]
  • Shortlist documents: mcp__readwise__reader_list_documents with location="shortlist", limit=50, response_fields=["title", "author", "category", "tags", "word_count", "reading_progress", "saved_at"]

Then paginate the archive at least 2-3 more pages to get a larger sample.

2. Analyze

Look across ALL the data for patterns, contradictions, and surprises. Consider:

  • Hidden obsessions: Topics that show up way more than expected across highlights and saves
  • Contradictions: Are they saving/highlighting opposing viewpoints? Do their reading interests conflict with each other in interesting ways?
  • Reading behavior patterns: Do they save more than they read? Highlight differently across categories? Binge certain authors?
  • Evolving interests: Has their reading shifted over time? What are they moving toward or away from?
  • Blind spots: What's conspicuously absent given their other interests?
  • Unexpected connections: Do two seemingly unrelated interests actually share a deeper thread?
  • What they highlight vs what they save: Do the highlights reveal different interests than the documents they save?

3. Deliver the Surprise

Present ONE genuinely surprising insight. Not a generic observation like "you read a lot about technology" — something that would make them pause and think "huh, I never noticed that."

Format:

Here's something you might not know about yourself: [The surprising insight — 2-3 sentences, specific and grounded in their actual data]

Then back it up with evidence:

  • Quote specific highlights that support the insight
  • Reference specific documents/authors
  • Show the pattern across multiple data points

4. Go Deeper

After delivering the insight, offer:

  • "Want me to dig into this further?"
  • "I noticed a few other patterns too — want to hear them?"
  • "Want me to find documents in your library that connect to this theme?"

Tone

  • Genuinely curious and observant, like a perceptive friend who noticed something you didn't
  • Specific — always reference real data, never generic platitudes
  • Surprising — if the insight feels obvious, dig deeper until you find something that isn't

平台分布

Codex

39.28%
按下载量换算762

Claude

27.39%
按下载量换算531

Cursor

20.22%
按下载量换算392

Gemini CLI

9.54%
按下载量换算185

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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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