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Agent Skill · 研究检索

software-clean-code-standard(软件干净代码标准)

software-clean-code-standard 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。

software-clean-code-standard 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 26,730。

总安装 3,515周安装 151GitHub Stars 59下载 1,232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:software-clean-code-standard(软件干净代码标准)
来源仓库:https://github.com/vasilyu1983/ai-agents-public
仓库路径:skills/software-clean-code-standard
安装命令:
npx skills add https://github.com/vasilyu1983/ai-agents-public --skill software-clean-code-standard
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/vasilyu1983/ai-agents-public --skill software-clean-code-standard

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。

software-clean-code-standard 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。它可结合来源仓库、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。

通过 npx skills add https://github.com/vasilyu1983/ai-agents-public --skill software-clean-code-standard 安装。适用于研究检索类任务,需配合宿主环境使用。

来源仓库内路径:skills/software-clean-code-standard

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/vasilyu1983/ai-agents-public --skill software-…;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

software-clean-code-standard 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/vasilyu1983/ai-agents-public --skill software-clean-code…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

software-clean-code-standard 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。

software-clean-code-standard 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。

software-clean-code-standard 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。

software-clean-code-standard 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,515 次,近一周安装 151 次,下载 1,232 次,GitHub 59 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。

software-clean-code-standard 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。
  • 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
software-clean-code-standard

软件干净代码标准 · 本页

3,51559需要联网MIT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

Clean Code Standard — Quick Reference

This skill is the authoritative clean code standard for this repository's shared skills. It defines stable rule IDs (CC-*), how to apply them in reviews, and how to extend them safely via language overlays and explicit exceptions.

Modern Best Practices (January 2026): Prefer small, reviewable changes and durable change context. Use RFC 2119 normative language consistently. Treat security-by-design and secure defaults as baseline (OWASP Top 10, NIST SSDF). Build observable systems (OpenTelemetry). For durable links and current tool choices, consult data/sources.json.


Quick Reference

TaskTool/FrameworkCommandWhen to Use
Cite a standardCC-* rule IDN/APR review comments, design discussions, postmortems
Categorize feedbackCC-NAM, CC-ERR, CC-SEC, etc.N/AKeep feedback consistent without "style wars"
Add stack nuanceLanguage overlayN/AWhen the base rule is too generic for a language/framework
Allow an exceptionWaiver recordN/AWhen a rule must be violated with explicit risk
Reuse shared checklistsassets/checklists/N/AWhen you need product-agnostic review/release checklists
Reuse utility patternsreferences/*-utilities.mdN/AWhen extracting shared auth/logging/errors/resilience/testing utilities

When to Use This Skill

  • Defining or enforcing clean code rules across teams and languages.
  • Reviewing code: cite CC-* IDs and avoid restating standards in reviews.
  • Building automation: map linters/CI gates to CC-* IDs.
  • Resolving recurring review debates: align on rule IDs, scope, and exceptions.

When NOT to Use This Skill

Decision Tree: Base Rule vs Overlay vs Exception

Feedback needed: [What kind of guidance is this?]
    ├─ Universal, cross-language rule? → Add/modify `CC-*` in `references/clean-code-standard.md`
    │
    ├─ Language/framework-specific nuance? → Add overlay entry referencing existing `CC-*`
    │
    └─ One-off constraint or temporary tradeoff?
        ├─ Timeboxed? → Add waiver with expiry + tracking issue
        └─ Permanent? → Propose a new rule or revise scope/exception criteria

Navigation

Resources

Templates

Utility Patterns

Related Skills


Optional: AI/Automation

  • Map automation findings to CC-* IDs (linters, SAST, dependency scanning) so humans can review impact, not tooling noise.
  • Keep AI-assisted suggestions advisory; human reviewers approve/deny with rule citations (https://conventionalcomments.org/).

Trend Awareness Protocol

IMPORTANT: When users ask recommendation questions about clean code standards, linters, or code quality tools, you MUST use a web search capability (if available) to check current trends before answering. If web search is unavailable, say so and answer using data/sources.json, clearly flagging that the recommendation may be stale.

Trigger Conditions

  • "What's the best linter for [language]?"
  • "What should I use for [code quality/static analysis]?"
  • "What's the latest in clean code practices?"
  • "Current best practices for [code standards/formatting]?"
  • "Is [ESLint/Prettier/Biome] still relevant in 2026?"
  • "[Biome] vs [ESLint] vs [other]?"
  • "Best static analysis tool for [language]?"

Required Searches

  1. Search: "clean code best practices 2026"
  2. Search: "[specific linter] vs alternatives 2026"
  3. Search: "code quality tools trends 2026"
  4. Search: "[language] linter comparison 2026"

What to Report

After searching, provide:

  • Current landscape: What linters/formatters are popular NOW
  • Emerging trends: New tools, standards, or patterns gaining traction
  • Deprecated/declining: Tools/approaches losing relevance or support
  • Recommendation: Based on fresh data, not just static knowledge

Example Topics (verify with fresh search)

  • JavaScript/TypeScript linters (ESLint, Biome, oxlint)
  • Formatters (Prettier, dprint, Biome)
  • Python quality (Ruff, mypy, pylint)
  • Go linting (golangci-lint, staticcheck)
  • Rust analysis (clippy, cargo-deny)
  • Code quality metrics and reporting tools
  • AI-assisted code review tools

Fact-Checking

  • Use web search/web fetch to verify current external facts, versions, pricing, deadlines, regulations, or platform behavior before final answers.
  • Prefer primary sources; report source links and dates for volatile information.
  • If web access is unavailable, state the limitation and mark guidance as unverified.

平台分布

Claude Code

29.87%
按下载量换算368

Cursor

20.48%
按下载量换算252

Antigravity

16.89%
按下载量换算208

OpenCode

12.33%
按下载量换算152

Gemini CLI

7.45%
按下载量换算92

Codex

3%
按下载量换算37

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。

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