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Agent Skill · 研究检索

skill-seekers(技能寻求者)

skill-seekers 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。

skill-seekers 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;许可证为 MIT,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 51,124。

总安装 593周安装 25GitHub Stars 14下载 418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
MIT

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:skill-seekers(技能寻求者)
来源仓库:https://github.com/bahayonghang/my-claude-code-settings
仓库路径:skills/skill-seekers
安装命令:
npx skills add https://github.com/bahayonghang/my-claude-code-settings --skill skill-seekers
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/bahayonghang/my-claude-code-settings --skill skill-seekers

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、检索和筛选特定领域的信息资源。skill-seekers 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合在定向研究或专项调查任务中提供支持。通过 GitHub 仓库安装,兼容 Codex、Claude 等宿主环境。支持基于时间范围、作者或机构等多维度过滤。

检索结果需结合上下文判断适用性和权威性。

来源仓库内路径:skills/skill-seekers

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/bahayonghang/my-claude-code-settings --skill s…;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

skill-seekers 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/bahayonghang/my-claude-code-settings --skill skill-seeke…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

skill-seekers 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。

skill-seekers 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。

skill-seekers 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

skill-seekers 用的人多吗?

公开数据是累计安装 593 次,近一周安装 25 次,下载 418 次,GitHub 14 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。

skill-seekers 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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
skill-seekers

技能寻求者 · 本页

59314需要联网MIT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

Skill Seekers

Prerequisites

pip install skill-seekers
# Or: uv pip install skill-seekers

Commands

SourceCommand
Local codeskill-seekers-codebase --directory./path
Docs URLskill-seekers scrape --url https://...
GitHubskill-seekers github --repo owner/repo
PDFskill-seekers pdf --file doc.pdf

Quick Start

# Analyze local codebase
skill-seekers-codebase --directory /path/to/project --output output/my-skill/

# Package for Claude
yes | skill-seekers package output/my-skill/ --no-open

Options

FlagDescription
--depth surface/deep/fullAnalysis depth
--skip-patternsSkip pattern detection
--skip-test-examplesSkip test extraction
--ai-mode none/api/localAI enhancement

Skill_Seekers Codebase

Description

Local codebase analysis and documentation generated from code analysis.

Path: /home/lyh/Documents/Skill_Seekers Files Analyzed: 140 Languages: Python Analysis Depth: deep

When to Use This Skill

Use this skill when you need to:

  • Understand the codebase architecture and design patterns
  • Find implementation examples and usage patterns
  • Review API documentation extracted from code
  • Check configuration patterns and best practices
  • Explore test examples and real-world usage
  • Navigate the codebase structure efficiently

⚡ Quick Reference

Codebase Statistics

Languages:

  • Python: 140 files (100.0%)

Analysis Performed:

  • ✅ API Reference (C2.5)
  • ✅ Dependency Graph (C2.6)
  • ✅ Design Patterns (C3.1)
  • ✅ Test Examples (C3.2)
  • ✅ Configuration Patterns (C3.4)
  • ✅ Architectural Analysis (C3.7)

🎨 Design Patterns Detected

*From C3.1 codebase analysis (confidence > 0.7)*

  • Factory: 44 instances
  • Strategy: 28 instances
  • Observer: 8 instances
  • Builder: 6 instances
  • Command: 3 instances

*Total: 90 high-confidence patterns*

*See references/patterns/ for complete pattern analysis*

📝 Code Examples

*High-quality examples extracted from test files (C3.2)*

Workflow: test full join multigraph (complexity: 1.00)

G = nx.MultiGraph()
G.add_node(0)
G.add_edge(1, 2)
H = nx.MultiGraph()
H.add_edge(3, 4)
U = nx.full_join(G, H)
assert set(U) == set(G) | set(H)
assert len(U) == len(G) + len(H)
assert len(U.edges()) == len(G.edges()) + len(H.edges()) + len(G) * len(H)
U = nx.full_join(G, H, rename=('g', 'h'))
assert set(U) == {'g0', 'g1', 'g2', 'h3', 'h4'}
assert len(U) == len(G) + len(H)
assert len(U.edges()) == len(G.edges()) + len(H.edges()) + len(G) * len(H)
G = nx.MultiDiGraph()
G.add_node(0)
G.add_edge(1, 2)
H = nx.MultiDiGraph()
H.add_edge(3, 4)
U = nx.full_join(G, H)
assert set(U) == set(G) | set(H)
assert len(U) == len(G) + len(H)
assert len(U.edges()) == len(G.edges()) + len(H.edges()) + len(G) * len(H) * 2
U = nx.full_join(G, H, rename=('g', 'h'))
assert set(U) == {'g0', 'g1', 'g2', 'h3', 'h4'}
assert len(U) == len(G) + len(H)
assert len(U.edges()) == len(G.edges()) + len(H.edges()) + len(G) * len(H) * 2

Instantiate DataFrame: See gh-7407 (complexity: 1.00)

df = pd.DataFrame([[0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0]], index=[1010001, 2, 1, 1010002], columns=[1010001, 2, 1, 1010002])

test edge removal (complexity: 1.00)

embedding_expected.set_data({1: [2, 7], 2: [1, 3, 4, 5], 3: [2, 4], 4: [3, 6, 2], 5: [7, 2], 6: [4, 7], 7: [6, 1, 5]})
assert nx.utils.graphs_equal(embedding, embedding_expected)

Instantiate Graph: test graph1 (complexity: 1.00)

G = nx.Graph([(3, 10), (2, 13), (1, 13), (7, 11), (0, 8), (8, 13), (0, 2), (0, 7), (0, 10), (1, 7)])

Instantiate Graph: test graph2 (complexity: 1.00)

G = nx.Graph([(1, 2), (4, 13), (0, 13), (4, 5), (7, 10), (1, 7), (0, 3), (2, 6), (5, 6), (7, 13), (4, 8), (0, 8), (0, 9), (2, 13), (6, 7), (3, 6), (2, 8)])

Configuration example: test davis birank (complexity: 1.00)

answer = {'Laura Mandeville': 0.07, 'Olivia Carleton': 0.04, 'Frances Anderson': 0.05, 'Pearl Oglethorpe': 0.04, 'Katherina Rogers': 0.06, 'Flora Price': 0.04, 'Dorothy Murchison': 0.04, 'Helen Lloyd': 0.06, 'Theresa Anderson': 0.07, 'Eleanor Nye': 0.05, 'Evelyn Jefferson': 0.07, 'Sylvia Avondale': 0.07, 'Charlotte McDowd': 0.05, 'Verne Sanderson': 0.05, 'Myra Liddel': 0.05, 'Brenda Rogers': 0.07, 'Ruth DeSand': 0.05, 'Nora Fayette': 0.07, 'E8': 0.11, 'E7': 0.09, 'E10': 0.07, 'E9': 0.1, 'E13': 0.05, 'E3': 0.07, 'E12': 0.07, 'E11': 0.06, 'E2': 0.05, 'E5': 0.08, 'E6': 0.08, 'E14': 0.05, 'E4': 0.06, 'E1': 0.05}

Configuration example: test davis birank with personalization (complexity: 1.00)

answer = {'Laura Mandeville': 0.29, 'Olivia Carleton': 0.02, 'Frances Anderson': 0.06, 'Pearl Oglethorpe': 0.04, 'Katherina Rogers': 0.04, 'Flora Price': 0.02, 'Dorothy Murchison': 0.03, 'Helen Lloyd': 0.04, 'Theresa Anderson': 0.08, 'Eleanor Nye': 0.05, 'Evelyn Jefferson': 0.09, 'Sylvia Avondale': 0.05, 'Charlotte McDowd': 0.06, 'Verne Sanderson': 0.04, 'Myra Liddel': 0.03, 'Brenda Rogers': 0.08, 'Ruth DeSand': 0.05, 'Nora Fayette': 0.05, 'E8': 0.11, 'E7': 0.1, 'E10': 0.04, 'E9': 0.07, 'E13': 0.03, 'E3': 0.11, 'E12': 0.04, 'E11': 0.03, 'E2': 0.1, 'E5': 0.11, 'E6': 0.1, 'E14': 0.03, 'E4': 0.06, 'E1': 0.1}

test junction tree directed confounders (complexity: 1.00)

J.add_edges_from([(('C', 'E'), ('C',)), (('C',), ('A', 'B', 'C')), (('A', 'B', 'C'), ('C',)), (('C',), ('C', 'D'))])
assert nx.is_isomorphic(G, J)

test junction tree directed cascade (complexity: 1.00)

J.add_edges_from([(('A', 'B'), ('B',)), (('B',), ('B', 'C')), (('B', 'C'), ('C',)), (('C',), ('C', 'D'))])
assert nx.is_isomorphic(G, J)

test junction tree undirected (complexity: 1.00)

J.add_edges_from([(('A', 'D'), ('A',)), (('A',), ('A', 'C')), (('A', 'C'), ('C',)), (('C',), ('B', 'C')), (('B', 'C'), ('C',)), (('C',), ('C', 'E'))])
assert nx.is_isomorphic(G, J)

*See references/test_examples/ for all extracted examples*

⚙️ Configuration Patterns

*From C3.4 configuration analysis*

Configuration Files Analyzed: 23 Total Settings: 165 Patterns Detected: 0

Configuration Types:

  • unknown: 23 files

*See references/config_patterns/ for detailed configuration analysis*

📚 Available References

This skill includes detailed reference documentation:

  • API Reference: references/api_reference/ - Complete API documentation
  • Dependencies: references/dependencies/ - Dependency graph and analysis
  • Patterns: references/patterns/ - Detected design patterns
  • Examples: references/test_examples/ - Usage examples from tests
  • Configuration: references/config_patterns/ - Configuration patterns

Generated by Skill Seeker | Codebase Analyzer with C3.x Analysis

平台分布

OpenCode

26.97%
按下载量换算113

Claude Code

26.43%
按下载量换算110

Gemini CLI

18.59%
按下载量换算78

Antigravity

13.72%
按下载量换算57

Codex

9.15%
按下载量换算38

windsurf

3.22%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

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。

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