Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

search-first(首先搜索)

search-first 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。

search-first 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 1,882。

总安装 73,440周安装 3,023GitHub Stars 170,272下载 23,520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:search-first(首先搜索)
来源仓库:https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
仓库路径:skills/search-first
安装命令:
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill search-first
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/affaan-m/everything-claude-code --skill search-first

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。

在编写自定义代码之前,通过搜索现有工具、库和模式,将编码前研究系统化。

提供五阶段工作流程:需求分析、跨 npm/PyPI/MCP/GitHub 的并行搜索、评估、决策(采用/扩展/撰写/构建)和实施 包括一个决策矩阵,用于对候选人的功能、维护、社区、文档、许可证和依赖项进行评分 提供按类别(开发工具、AI/LLM 集成、数据 API、内容发布)组织的搜索快捷方式以及与规划师和架构师代理的集成点 调用研究人员代理进行重要的功能发现和候选者的结构化比较

来源仓库内路径:skills/search-first

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/affaan-m/everything-claude-code --skill search…;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

search-first 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code --skill search-first。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

search-first 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。

search-first 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。

search-first 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。

search-first 用的人多吗?

公开数据是累计安装 73,440 次,近一周安装 3,023 次,下载 23,520 次,GitHub 170,272 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。

search-first 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。
  • 来源仓库有 170,272 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
search-first

首先搜索 · 本页

73,440170,272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

/search-first — Research Before You Code

Systematizes the "search for existing solutions before implementing" workflow.

Trigger

Use this skill when:

  • Starting a new feature that likely has existing solutions
  • Adding a dependency or integration
  • The user asks "add X functionality" and you're about to write code
  • Before creating a new utility, helper, or abstraction

Workflow

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  1. NEED ANALYSIS                           │
│     Define what functionality is needed      │
│     Identify language/framework constraints  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  2. PARALLEL SEARCH (researcher agent)      │
│     ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐  │
│     │  npm /   │ │  MCP /   │ │  GitHub / │  │
│     │  PyPI    │ │  Skills  │ │  Web      │  │
│     └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  3. EVALUATE                                │
│     Score candidates (functionality, maint, │
│     community, docs, license, deps)         │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  4. DECIDE                                  │
│     ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────┐  │
│     │  Adopt  │  │  Extend  │  │  Build   │  │
│     │ as-is   │  │  /Wrap   │  │  Custom  │  │
│     └─────────┘  └──────────┘  └─────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  5. IMPLEMENT                               │
│     Install package / Configure MCP /       │
│     Write minimal custom code               │
└─────────────────────────────────────────────┘

Decision Matrix

SignalAction
Exact match, well-maintained, MIT/ApacheAdopt — install and use directly
Partial match, good foundationExtend — install + write thin wrapper
Multiple weak matchesCompose — combine 2-3 small packages
Nothing suitable foundBuild — write custom, but informed by research

How to Use

Quick Mode (inline)

Before writing a utility or adding functionality, mentally run through:

  1. Does this already exist in the repo? → rg through relevant modules/tests first
  2. Is this a common problem? → Search npm/PyPI
  3. Is there an MCP for this? → Check ~/.claude/settings.json and search
  4. Is there a skill for this? → Check ~/.claude/skills/
  5. Is there a GitHub implementation/template? → Run GitHub code search for maintained OSS before writing net-new code

Full Mode (agent)

For non-trivial functionality, launch the researcher agent:

Task(subagent_type="general-purpose", prompt="
  Research existing tools for: [DESCRIPTION]
  Language/framework: [LANG]
  Constraints: [ANY]

  Search: npm/PyPI, MCP servers, Claude Code skills, GitHub
  Return: Structured comparison with recommendation
")

Search Shortcuts by Category

Development Tooling

  • Linting → eslint, ruff, textlint, markdownlint
  • Formatting → prettier, black, gofmt
  • Testing → jest, pytest, go test
  • Pre-commit → husky, lint-staged, pre-commit

AI/LLM Integration

  • Claude SDK → Context7 for latest docs
  • Prompt management → Check MCP servers
  • Document processing → unstructured, pdfplumber, mammoth

Data & APIs

  • HTTP clients → httpx (Python), ky/got (Node)
  • Validation → zod (TS), pydantic (Python)
  • Database → Check for MCP servers first

Content & Publishing

  • Markdown processing → remark, unified, markdown-it
  • Image optimization → sharp, imagemin

Integration Points

With planner agent

The planner should invoke researcher before Phase 1 (Architecture Review):

  • Researcher identifies available tools
  • Planner incorporates them into the implementation plan
  • Avoids "reinventing the wheel" in the plan

With architect agent

The architect should consult researcher for:

  • Technology stack decisions
  • Integration pattern discovery
  • Existing reference architectures

With iterative-retrieval skill

Combine for progressive discovery:

  • Cycle 1: Broad search (npm, PyPI, MCP)
  • Cycle 2: Evaluate top candidates in detail
  • Cycle 3: Test compatibility with project constraints

Examples

Example 1: "Add dead link checking"

Need: Check markdown files for broken links
Search: npm "markdown dead link checker"
Found: textlint-rule-no-dead-link (score: 9/10)
Action: ADOPT — npm install textlint-rule-no-dead-link
Result: Zero custom code, battle-tested solution

Example 2: "Add HTTP client wrapper"

Need: Resilient HTTP client with retries and timeout handling
Search: npm "http client retry", PyPI "httpx retry"
Found: got (Node) with retry plugin, httpx (Python) with built-in retry
Action: ADOPT — use got/httpx directly with retry config
Result: Zero custom code, production-proven libraries

Example 3: "Add config file linter"

Need: Validate project config files against a schema
Search: npm "config linter schema", "json schema validator cli"
Found: ajv-cli (score: 8/10)
Action: ADOPT + EXTEND — install ajv-cli, write project-specific schema
Result: 1 package + 1 schema file, no custom validation logic

Anti-Patterns

  • Jumping to code: Writing a utility without checking if one exists
  • Ignoring MCP: Not checking if an MCP server already provides the capability
  • Over-customizing: Wrapping a library so heavily it loses its benefits
  • Dependency bloat: Installing a massive package for one small feature

平台分布

Codex

34.28%
按下载量换算8,063

Claude

30.05%
按下载量换算7,068

Cursor

20.5%
按下载量换算4,822

Gemini CLI

10.22%
按下载量换算2,404

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。

继续浏览同类 Skills