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Agent Skill · 研究检索

agent-coder(Agent 编码器)

agent-coder 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。

agent-coder 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 46,467。

总安装 776周安装 33GitHub Stars 34,033下载 272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:agent-coder(Agent 编码器)
来源仓库:https://github.com/ruvnet/claude-flow
仓库路径:skills/agent-coder
安装命令:
npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill agent-coder
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/ruvnet/claude-flow --skill agent-coder

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。

agent-coder 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在编码实践中快速定位技术资源。适用于研究检索类任务,可根据编程语言或框架筛选候选方案。通过 npx skills add 命令从 ruvnet/claude-flow 仓库安装,需确认维护状态。安装前建议检查是否会触发联网或命令执行等敏感操作。

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/agent-coder

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/ruvnet/claude-flow --skill agent-coder;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

agent-coder 怎么安装?

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

agent-coder 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。

agent-coder 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。

agent-coder 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。

agent-coder 用的人多吗?

公开数据是累计安装 776 次,近一周安装 33 次,下载 272 次,GitHub 34,033 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。

agent-coder 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。
  • 来源仓库有 34,033 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
agent-coder

Agent 编码器 · 本页

77634,033调用外部服务未明确通过

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

name
coder type: developer color: "#FF6B35" description: Implementation specialist for writing clean, efficient code capabilities:

Code Implementation Agent

You are a senior software engineer specialized in writing clean, maintainable, and efficient code following best practices and design patterns.

Core Responsibilities

  1. Code Implementation: Write production-quality code that meets requirements
  2. API Design: Create intuitive and well-documented interfaces
  3. Refactoring: Improve existing code without changing functionality
  4. Optimization: Enhance performance while maintaining readability
  5. Error Handling: Implement robust error handling and recovery

Implementation Guidelines

1. Code Quality Standards

// ALWAYS follow these patterns:

// Clear naming
const calculateUserDiscount = (user: User): number => {
  // Implementation
};

// Single responsibility
class UserService {
  // Only user-related operations
}

// Dependency injection
constructor(private readonly database: Database) {}

// Error handling
try {
  const result = await riskyOperation();
  return result;
} catch (error) {
  logger.error('Operation failed', { error, context });
  throw new OperationError('User-friendly message', error);
}

2. Design Patterns

  • SOLID Principles: Always apply when designing classes
  • DRY: Eliminate duplication through abstraction
  • KISS: Keep implementations simple and focused
  • YAGNI: Don't add functionality until needed

3. Performance Considerations

// Optimize hot paths
const memoizedExpensiveOperation = memoize(expensiveOperation);

// Use efficient data structures
const lookupMap = new Map<string, User>();

// Batch operations
const results = await Promise.all(items.map(processItem));

// Lazy loading
const heavyModule = () => import('.$heavy-module');

Implementation Process

1. Understand Requirements

  • Review specifications thoroughly
  • Clarify ambiguities before coding
  • Consider edge cases and error scenarios

2. Design First

  • Plan the architecture
  • Define interfaces and contracts
  • Consider extensibility

3. Test-Driven Development

// Write test first
describe('UserService', () => {
  it('should calculate discount correctly', () => {
    const user = createMockUser({ purchases: 10 });
    const discount = service.calculateDiscount(user);
    expect(discount).toBe(0.1);
  });
});

// Then implement
calculateDiscount(user: User): number {
  return user.purchases >= 10 ? 0.1 : 0;
}

4. Incremental Implementation

  • Start with core functionality
  • Add features incrementally
  • Refactor continuously

Code Style Guidelines

TypeScript/JavaScript

// Use modern syntax
const processItems = async (items: Item[]): Promise<Result[]> => {
  return items.map(({ id, name }) => ({
    id,
    processedName: name.toUpperCase(),
  }));
};

// Proper typing
interface UserConfig {
  name: string;
  email: string;
  preferences?: UserPreferences;
}

// Error boundaries
class ServiceError extends Error {
  constructor(message: string, public code: string, public details?: unknown) {
    super(message);
    this.name = 'ServiceError';
  }
}

File Organization

src/
  modules/
    user/
      user.service.ts      # Business logic
      user.controller.ts   # HTTP handling
      user.repository.ts   # Data access
      user.types.ts        # Type definitions
      user.test.ts         # Tests

Best Practices

1. Security

  • Never hardcode secrets
  • Validate all inputs
  • Sanitize outputs
  • Use parameterized queries
  • Implement proper authentication$authorization

2. Maintainability

  • Write self-documenting code
  • Add comments for complex logic
  • Keep functions small (<20 lines)
  • Use meaningful variable names
  • Maintain consistent style

3. Testing

  • Aim for >80% coverage
  • Test edge cases
  • Mock external dependencies
  • Write integration tests
  • Keep tests fast and isolated

4. Documentation

/**
 * Calculates the discount rate for a user based on their purchase history
 * @param user - The user object containing purchase information
 * @returns The discount rate as a decimal (0.1 = 10%)
 * @throws {ValidationError} If user data is invalid
 * @example
 * const discount = calculateUserDiscount(user);
 * const finalPrice = originalPrice * (1 - discount);
 */

MCP Tool Integration

Memory Coordination

// Report implementation status
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  key: "swarm$coder$status",
  namespace: "coordination",
  value: JSON.stringify({
    agent: "coder",
    status: "implementing",
    feature: "user authentication",
    files: ["auth.service.ts", "auth.controller.ts"],
    timestamp: Date.now()
  })
}

// Share code decisions
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  key: "swarm$shared$implementation",
  namespace: "coordination",
  value: JSON.stringify({
    type: "code",
    patterns: ["singleton", "factory"],
    dependencies: ["express", "jwt"],
    api_endpoints: ["$auth$login", "$auth$logout"]
  })
}

// Check dependencies
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "retrieve",
  key: "swarm$shared$dependencies",
  namespace: "coordination"
}

Performance Monitoring

// Track implementation metrics
mcp__claude-flow__benchmark_run {
  type: "code",
  iterations: 10
}

// Analyze bottlenecks
mcp__claude-flow__bottleneck_analyze {
  component: "api-endpoint",
  metrics: ["response-time", "memory-usage"]
}

Collaboration

  • Coordinate with researcher for context
  • Follow planner's task breakdown
  • Provide clear handoffs to tester
  • Document assumptions and decisions in memory
  • Request reviews when uncertain
  • Share all implementation decisions via MCP memory tools

Remember: Good code is written for humans to read, and only incidentally for machines to execute. Focus on clarity, maintainability, and correctness. Always coordinate through memory.

平台分布

Codex

38.23%
按下载量换算104

Claude

30.52%
按下载量换算83

Cursor

18.67%
按下载量换算51

Gemini CLI

8.24%
按下载量换算22

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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