Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

scaffold-exercises(脚手架练习)

scaffold-exercises 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。

scaffold-exercises 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 568。

总安装 74,281周安装 3,062GitHub Stars 46,239下载 24,599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:scaffold-exercises(脚手架练习)
来源仓库:https://github.com/mattpocock/skills
仓库路径:skills/scaffold-exercises
安装命令:
npx skills add https://github.com/mattpocock/skills --skill scaffold-exercises
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/mattpocock/skills --skill scaffold-exercises

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

scaffold-exercises 提供脚手架式练习框架,支持技能学习与代码实践。适用于在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中进行模块化编码训练。通过 npx skills add 命令从 mattpocock/skills 仓库安装使用。

需注意仓库更新频率与本地环境兼容性,避免依赖冲突。建议查看原始 README 获取练习路径与预期输出格式。

来源仓库内路径:skills/scaffold-exercises

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/mattpocock/skills --skill scaffold-exercises;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

scaffold-exercises 怎么安装?

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

scaffold-exercises 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。

scaffold-exercises 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。

scaffold-exercises 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。

scaffold-exercises 用的人多吗?

公开数据是累计安装 74,281 次,近一周安装 3,062 次,下载 24,599 次,GitHub 46,239 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。

scaffold-exercises 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 46,239 星,维护活跃度相对可查。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
scaffold-exercises

脚手架练习 · 本页

74,28146,239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

Scaffold Exercises

Create exercise directory structures that pass pnpm ai-hero-cli internal lint, then commit with git commit.

Directory naming

  • Sections: XX-section-name/ inside exercises/ (e.g., 01-retrieval-skill-building)
  • Exercises: XX.YY-exercise-name/ inside a section (e.g., 01.03-retrieval-with-bm25)
  • Section number = XX, exercise number = XX.YY
  • Names are dash-case (lowercase, hyphens)

Exercise variants

Each exercise needs at least one of these subfolders:

  • problem/ - student workspace with TODOs
  • solution/ - reference implementation
  • explainer/ - conceptual material, no TODOs

When stubbing, default to explainer/ unless the plan specifies otherwise.

Required files

Each subfolder (problem/, solution/, explainer/) needs a readme.md that:

  • Is not empty (must have real content, even a single title line works)
  • Has no broken links

When stubbing, create a minimal readme with a title and a description:

# Exercise Title

Description here

If the subfolder has code, it also needs a main.ts (>1 line). But for stubs, a readme-only exercise is fine.

Workflow

  1. Parse the plan - extract section names, exercise names, and variant types
  2. Create directories - mkdir -p for each path
  3. Create stub readmes - one readme.md per variant folder with a title
  4. Run lint - pnpm ai-hero-cli internal lint to validate
  5. Fix any errors - iterate until lint passes

Lint rules summary

The linter (pnpm ai-hero-cli internal lint) checks:

  • Each exercise has subfolders (problem/, solution/, explainer/)
  • At least one of problem/, explainer/, or explainer.1/ exists
  • readme.md exists and is non-empty in the primary subfolder
  • No .gitkeep files
  • No speaker-notes.md files
  • No broken links in readmes
  • No pnpm run exercise commands in readmes
  • main.ts required per subfolder unless it's readme-only

Moving/renaming exercises

When renumbering or moving exercises:

  1. Use git mv (not mv) to rename directories - preserves git history
  2. Update the numeric prefix to maintain order
  3. Re-run lint after moves

Example:

git mv exercises/01-retrieval/01.03-embeddings exercises/01-retrieval/01.04-embeddings

Example: stubbing from a plan

Given a plan like:

Section 05: Memory Skill Building
- 05.01 Introduction to Memory
- 05.02 Short-term Memory (explainer + problem + solution)
- 05.03 Long-term Memory

Create:

mkdir -p exercises/05-memory-skill-building/05.01-introduction-to-memory/explainer
mkdir -p exercises/05-memory-skill-building/05.02-short-term-memory/{explainer,problem,solution}
mkdir -p exercises/05-memory-skill-building/05.03-long-term-memory/explainer

Then create readme stubs:

exercises/05-memory-skill-building/05.01-introduction-to-memory/explainer/readme.md -> "# Introduction to Memory"
exercises/05-memory-skill-building/05.02-short-term-memory/explainer/readme.md -> "# Short-term Memory"
exercises/05-memory-skill-building/05.02-short-term-memory/problem/readme.md -> "# Short-term Memory"
exercises/05-memory-skill-building/05.02-short-term-memory/solution/readme.md -> "# Short-term Memory"
exercises/05-memory-skill-building/05.03-long-term-memory/explainer/readme.md -> "# Long-term Memory"

平台分布

Codex

36.22%
按下载量换算8,910

Claude

29.88%
按下载量换算7,350

Cursor

19.01%
按下载量换算4,676

Gemini CLI

10.53%
按下载量换算2,590

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。

继续浏览同类 Skills