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Agent Skill · 研究检索

signal-detector(信号检测器)

signal-detector 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。

signal-detector 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 45,481。

总安装 847周安装 36GitHub Stars 12,489下载 297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:signal-detector(信号检测器)
来源仓库:https://github.com/garrytan/gbrain
仓库路径:skills/signal-detector
安装命令:
npx skills add https://github.com/garrytan/gbrain --skill signal-detector
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/garrytan/gbrain --skill signal-detector

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。signal-detector 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合在需要线索匹配或关键词搜索的场景使用。通过 GitHub 安装,需确认是否支持联网或文件操作。安装前建议核实权限范围和维护状态。

适用于 Codex、Claude、Cursor 等研究检索类宿主环境。

来源仓库内路径:skills/signal-detector

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/garrytan/gbrain --skill signal-detector;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

signal-detector 怎么安装?

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

signal-detector 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。

signal-detector 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。

signal-detector 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。

signal-detector 用的人多吗?

公开数据是累计安装 847 次,近一周安装 36 次,下载 297 次,GitHub 12,489 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。

signal-detector 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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 12,489 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
signal-detector

信号检测器 · 本页

84712,489需要联网未明确未通过

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

Signal Detector — Ambient Brain Capture

Lightweight sub-agent that fires on every inbound message to capture TWO things with EQUAL priority:

  1. Original thinking — the user's ideas, observations, theses, frameworks
  2. Entity mentions — people, companies, media references

Original thinking is AT LEAST as valuable as entity extraction. Ideas are the intellectual capital. Entities are bookkeeping. Both compound over time.

Contract

This skill guarantees:

  • Fires on every message (no exceptions unless purely operational)
  • Runs in parallel (spawned, never blocks main response)
  • Captures ideas with the user's EXACT phrasing (no paraphrasing)
  • Detects entity mentions and creates/enriches brain pages
  • Logs a one-line summary of what was captured
  • Back-links all entity mentions (Iron Law)
  • Citations on every fact written
Convention: See skills/conventions/quality.md for Iron Law back-linking.

Every time this skill creates or updates a brain page that mentions a person or company:

  1. Check if that person/company has a brain page
  2. If yes → add a back-link FROM their page TO the page you just created/updated
  3. Format: - **YYYY-MM-DD** | Referenced in [page title](path) — brief context
  4. An unlinked mention is a broken brain.

Phases

Phase 1: Idea/Observation Detection (PRIMARY)

When the user expresses a novel thought, observation, thesis, or framework:

  • If it's the user's original thinking (they generated it) → create/update originals/{slug}
  • If it's a world concept they're referencing → create/update concepts/{slug}
  • If it's a product or business idea → create/update ideas/{slug}

Capture exact phrasing. The user's language IS the insight. Don't paraphrase.

Cross-linking (MANDATORY): Every original MUST link to related people, companies, meetings, and concepts. An original without cross-links is a dead original.

Phase 2: Entity Detection (SECONDARY)

  1. Extract entity mentions (people, companies, media titles)
  2. For each entity:

- gbrain search "name" — does a page exist? - If NO page → check notability. If notable, create page with enrichment. - If page exists but THIN → trigger enrich - If page exists and RICH → no action

  1. For new FACTS with specific dates → call gbrain timeline-add <slug> <date> "<summary>"

Auto-link (v0.10.1): When you write/update an originals or ideas page that references a person or company, the auto-link post-hook on put_page automatically creates the link from the new page to that entity. You don't need to call gbrain link manually. Timeline entries still need explicit calls.

Phase 3: Signal Logging

Always log a one-line summary:

  • Signals: 0 ideas, 0 entities, 0 facts (skipped: operational)
  • Signals: 1 idea (captured → originals/x), 2 entities (enriched → people/y, companies/z)

This makes the ambient capture loop debuggable.

Output Format

No visible output to the user. This skill runs silently in the background. The output is brain pages created/updated and the signal log line.

Anti-Patterns

  • Blocking the main response to wait for signal detection to complete
  • Paraphrasing the user's original thinking instead of capturing exact phrasing
  • Creating pages for non-notable entities (one-off mentions)
  • Skipping back-links after creating/updating pages
  • Running on purely operational messages ("ok", "thanks", "do it")

Tools Used

  • search — check if entity page exists
  • query — semantic search for related context
  • get_page — load existing entity pages
  • put_page — create/update brain pages
  • add_link — cross-reference entities
  • add_timeline_entry — record events on entity timelines

平台分布

Codex

34.82%
按下载量换算103

Claude

27.54%
按下载量换算82

Cursor

19.25%
按下载量换算57

Gemini CLI

9.18%
按下载量换算27

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

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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