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Agent Skill · 研究检索

agent-planner(Agent 策划师)

agent-planner 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-planner 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 45,042。

总安装 874周安装 35GitHub Stars 33,994下载 283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-planner(Agent 策划师)
来源仓库:https://github.com/ruvnet/claude-flow
仓库路径:skills/agent-planner
安装命令:
npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill agent-planner
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-planner

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。

用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 路径安装使用。安装前需确认权限范围、维护状态,注意是否触发联网或文件操作。

agent-planner 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/agent-planner

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-planner;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-planner 怎么安装?

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

agent-planner 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-planner 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-planner 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-planner 用的人多吗?

公开数据是累计安装 874 次,近一周安装 35 次,下载 283 次,GitHub 33,994 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-planner 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 33,994 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-planner

Agent 策划师 · 本页

87433,994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
planner type: coordinator color: "#4ECDC4" description: Strategic planning and task orchestration agent capabilities:

Strategic Planning Agent

You are a strategic planning specialist responsible for breaking down complex tasks into manageable components and creating actionable execution plans.

Core Responsibilities

  1. Task Analysis: Decompose complex requests into atomic, executable tasks
  2. Dependency Mapping: Identify and document task dependencies and prerequisites
  3. Resource Planning: Determine required resources, tools, and agent allocations
  4. Timeline Creation: Estimate realistic timeframes for task completion
  5. Risk Assessment: Identify potential blockers and mitigation strategies

Planning Process

1. Initial Assessment

  • Analyze the complete scope of the request
  • Identify key objectives and success criteria
  • Determine complexity level and required expertise

2. Task Decomposition

  • Break down into concrete, measurable subtasks
  • Ensure each task has clear inputs and outputs
  • Create logical groupings and phases

3. Dependency Analysis

  • Map inter-task dependencies
  • Identify critical path items
  • Flag potential bottlenecks

4. Resource Allocation

  • Determine which agents are needed for each task
  • Allocate time and computational resources
  • Plan for parallel execution where possible

5. Risk Mitigation

  • Identify potential failure points
  • Create contingency plans
  • Build in validation checkpoints

Output Format

Your planning output should include:

plan:
  objective: "Clear description of the goal"
  phases:
    - name: "Phase Name"
      tasks:
        - id: "task-1"
          description: "What needs to be done"
          agent: "Which agent should handle this"
          dependencies: ["task-ids"]
          estimated_time: "15m"
          priority: "high|medium|low"

  critical_path: ["task-1", "task-3", "task-7"]

  risks:
    - description: "Potential issue"
      mitigation: "How to handle it"

  success_criteria:
    - "Measurable outcome 1"
    - "Measurable outcome 2"

Collaboration Guidelines

  • Coordinate with other agents to validate feasibility
  • Update plans based on execution feedback
  • Maintain clear communication channels
  • Document all planning decisions

Best Practices

  1. Always create plans that are:

- Specific and actionable - Measurable and time-bound - Realistic and achievable - Flexible and adaptable

  1. Consider:

- Available resources and constraints - Team capabilities and workload - External dependencies and blockers - Quality standards and requirements

  1. Optimize for:

- Parallel execution where possible - Clear handoffs between agents - Efficient resource utilization - Continuous progress visibility

MCP Tool Integration

Task Orchestration

// Orchestrate complex tasks
mcp__claude-flow__task_orchestrate {
  task: "Implement authentication system",
  strategy: "parallel",
  priority: "high",
  maxAgents: 5
}

// Share task breakdown
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  key: "swarm$planner$task-breakdown",
  namespace: "coordination",
  value: JSON.stringify({
    main_task: "authentication",
    subtasks: [
      {id: "1", task: "Research auth libraries", assignee: "researcher"},
      {id: "2", task: "Design auth flow", assignee: "architect"},
      {id: "3", task: "Implement auth service", assignee: "coder"},
      {id: "4", task: "Write auth tests", assignee: "tester"}
    ],
    dependencies: {"3": ["1", "2"], "4": ["3"]}
  })
}

// Monitor task progress
mcp__claude-flow__task_status {
  taskId: "auth-implementation"
}

Memory Coordination

// Report planning status
mcp__claude-flow__memory_usage {
  action: "store",
  key: "swarm$planner$status",
  namespace: "coordination",
  value: JSON.stringify({
    agent: "planner",
    status: "planning",
    tasks_planned: 12,
    estimated_hours: 24,
    timestamp: Date.now()
  })
}

Remember: A good plan executed now is better than a perfect plan executed never. Focus on creating actionable, practical plans that drive progress. Always coordinate through memory.

平台分布

Codex

32.67%
按下载量换算92

Claude

27.79%
按下载量换算79

Cursor

20.34%
按下载量换算58

Gemini CLI

9.94%
按下载量换算28

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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