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Agent Skill · 研究检索

schema-discovery(模式发现)

schema-discovery 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。

schema-discovery 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,权限为需要联网;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 56,324。

总安装 456周安装 19GitHub Stars 2下载 152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:schema-discovery(模式发现)
来源仓库:https://github.com/lytics/agent-skills
仓库路径:skills/schema-discovery
安装命令:
npx skills add https://github.com/lytics/agent-skills --skill schema-discovery
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/lytics/agent-skills --skill schema-discovery

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,支持根据关键词定位候选结果。适合在任务场景中快速获取线索或缩小搜索范围。可结合原始 README 核验实际用法,确保与预期场景匹配。安装前建议确认维护状态及是否依赖外部网络调用。schema-discovery 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/schema-discovery

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/lytics/agent-skills --skill schema-discovery;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

    它需要需要联网,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

schema-discovery 怎么安装?

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

schema-discovery 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。

schema-discovery 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

schema-discovery 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。

schema-discovery 用的人多吗?

公开数据是累计安装 456 次,近一周安装 19 次,下载 152 次,GitHub 2 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。

schema-discovery 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
schema-discovery

模式发现 · 本页

4562需要联网未明确有提醒

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

Schema Discovery

Purpose

Fetch and interpret the profile schema to find fields that match natural language descriptions. Used by other skills (especially audience-builder) to map user intent to actual schema fields.

Environment

Requires authenticated API access. See ../references/auth.md for credential resolution.

Inputs

  • Natural language description of the data concepts to find (e.g., "country", "purchase history", "email engagement")
  • Table name (default: user)

API Endpoints

List All Fields

curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/schema/${TABLE:-user}/field" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

Returns all fields with their types, descriptions, and merge operations.

Lightweight Field Names

curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/schema/${TABLE:-user}/fieldnames" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

Returns just field names -- use for quick inventory.

Field Info with Value Distributions

curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/api/schema/${TABLE:-user}/fieldinfo" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

Returns field info including value distributions and sample data.

Field Value Suggestions

curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/api/schema/${TABLE:-user}/fieldsuggest/${FIELD}?q=${QUERY}" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

Returns suggested values for a specific field matching the query substring. The q parameter is required -- it performs case-insensitive substring matching against field values.

Identity Configuration

curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/schema/${TABLE:-user}/idconfig" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

Available Streams

curl -s "${LYTICS_API_URL:-https://api.lytics.io}/v2/stream/names" \
  -H "Authorization: ${LYTICS_API_TOKEN}"

Behavior

Step 1: Fetch Field Inventory

Call the field names endpoint to get the complete list of available fields.

Step 2: Score Candidate Fields

For each concept in the user's description, score candidate fields by:

  1. Name match (highest priority): exact or substring match on field name
  2. Type compatibility: field type supports the intended operation (see ../references/field-types.md)
  3. Description match: field's ShortDesc or LongDesc matches

Step 3: Confirm with Value Distributions

For the top 2-3 candidates per concept, fetch field value suggestions to confirm:

  • The field contains the expected kind of data
  • Sample values match what the user described (e.g., "US" values in a country field)

Step 4: Return Field Mapping

Return a mapping of:

  • Concept -> chosen field name, field type, confidence level, sample values
  • Any ambiguities that need user input

Field Matching Heuristics

Common natural language to field name patterns:

  • "country" -> country, geo_country, country_code
  • "email" -> email, _e
  • "purchased/bought" -> products_purchased, purchase_categories, orders
  • "visited/browsed" -> urls_visited, pages_viewed, visit_count
  • "signed up/registered" -> created, signup_date, joined
  • "clicked" -> click_count, clicks
  • "score" -> scores.*, engagement_score

Error Handling

  • If no fields match a concept, report that clearly and suggest the user rephrase or check available fields
  • If multiple equally strong candidates exist, present them for user selection
  • If the table doesn't exist, report and suggest user as default

Dependencies

  • References: ../references/auth.md, ../references/api-client.md, ../references/field-types.md

平台分布

Codex

36.57%
按下载量换算56

Claude

29.78%
按下载量换算45

Cursor

16.7%
按下载量换算25

Gemini CLI

9.66%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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