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Agent Skill · AI 工具

style-learner(风格学习者)

style-learner 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

style-learner 是AI 工具类 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,第三方扫描已通过,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 1,191。

总安装 1,011周安装 43GitHub Stars 264下载 354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:style-learner(风格学习者)
来源仓库:https://github.com/athola/claude-night-market
仓库路径:skills/style-learner
安装命令:
npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill style-learner
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/athola/claude-night-market --skill style-learner

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

style-learner 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口。适合让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践,提升后续任务表现。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,具体用法需结合 README 进一步确认。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否涉及联网、命令执行或文件读写操作。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/style-learner

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/athola/claude-night-market --skill style-learn…;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

style-learner 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill style-learner。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

style-learner 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。

style-learner 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。

style-learner 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。

style-learner 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,011 次,近一周安装 43 次,下载 354 次,GitHub 264 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。

style-learner 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
style-learner

风格学习者 · 本页

1,011264需要联网MIT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

Style Learning Skill

Extract and codify writing style from exemplar text for consistent application.

Approach: Feature Extraction + Exemplar Reference

This skill combines two complementary methods:

  1. Feature Extraction: Quantifiable style metrics (sentence length, vocabulary complexity, structural patterns)
  2. Exemplar Reference: Specific passages that demonstrate desired style

Together, these create a comprehensive style profile that can guide content generation and editing.

Required TodoWrite Items

  1. style-learner:exemplar-collected - Source texts gathered
  2. style-learner:features-extracted - Quantitative metrics computed
  3. style-learner:exemplars-selected - Representative passages identified
  4. style-learner:profile-generated - Style guide created
  5. style-learner:validation-complete - Profile tested against new content

Step 1: Collect Exemplar Text

Gather representative samples of the target style.

Minimum requirements:

  • At least 1000 words of exemplar text
  • Multiple samples preferred (shows consistency)
  • Same genre/context as target output
## Exemplar Sources

| Source | Word Count | Type |
|--------|------------|------|
| README.md | 850 | Technical |
| blog-post-1.md | 1200 | Narrative |
| api-guide.md | 2100 | Reference |

Step 2: Feature Extraction

Load: @modules/feature-extraction.md

Vocabulary Metrics

MetricHow to MeasureWhat It Indicates
Average word lengthchars/wordComplexity level
Unique word ratiounique/totalVocabulary breadth
Jargon densitytechnical terms/100 wordsAudience level
Contraction ratecontractions/sentencesFormality

Sentence Metrics

MetricHow to MeasureWhat It Indicates
Average lengthwords/sentenceComplexity
Length variancestd dev of lengthsNatural variation
Question frequencyquestions/100 sentencesEngagement style
Fragment usagefragments/100 sentencesStylistic punch

Structural Metrics

MetricHow to MeasureWhat It Indicates
Paragraph lengthsentences/paragraphDensity
List ratiobullet lines/total linesFormat preference
Header depthmax header levelOrganization style
Code block frequencycode blocks/1000 wordsTechnical density

Punctuation Profile

MetricNormal RangeStyle Indicator
Em dash rate0-3/1000 wordsParenthetical style
Semicolon rate0-2/1000 wordsFormal complexity
Exclamation rate0-1/1000 wordsEnthusiasm level
Ellipsis rate0-1/1000 wordsTrailing thought style

Step 3: Exemplar Selection

Load: @modules/exemplar-reference.md

Select 3-5 passages (50-150 words each) that best represent the target style.

Selection criteria:

  • Demonstrates characteristic sentence rhythm
  • Shows typical vocabulary choices
  • Represents the desired tone
  • Avoids atypical or exceptional passages

Exemplar Template

### Exemplar 1: [Label]
**Source**: [filename, lines X-Y]
**Demonstrates**: [what aspect of style]

> [Quoted passage]

**Key characteristics**:
- [Observation 1]
- [Observation 2]

Step 4: Generate Style Profile

Combine extracted features and exemplars into a usable style guide.

Profile Format

# Style Profile: [Name]
# Generated: [Date]
# Exemplar sources: [List]

voice:
  tone: [professional/casual/academic/conversational]
  perspective: [first-person/third-person/second-person]
  formality: [formal/neutral/informal]

vocabulary:
  average_word_length: X.X
  jargon_level: [none/light/moderate/heavy]
  contractions: [avoid/occasional/frequent]
  preferred_terms:
    - "use" over "utilize"
    - "help" over "facilitate"
  avoided_terms:
    - delve
    - leverage
    - comprehensive

sentences:
  average_length: XX words
  length_variance: [low/medium/high]
  fragments_allowed: [yes/no/sparingly]
  questions_used: [yes/no/sparingly]

structure:
  paragraphs: [short/medium/long] (X-Y sentences)
  lists: [prefer prose/balanced/prefer lists]
  headers: [descriptive/terse/question-style]

punctuation:
  em_dashes: [avoid/sparingly/freely]
  semicolons: [avoid/sparingly/freely]
  oxford_comma: [yes/no]

exemplars:
  - label: "[Exemplar 1 label]"
    text: |
      [Quoted passage]
  - label: "[Exemplar 2 label]"
    text: |
      [Quoted passage]

anti_patterns:
  - [Pattern to avoid 1]
  - [Pattern to avoid 2]

Step 5: Validation

Test the profile against new content:

  1. Generate sample content using the profile
  2. Compare metrics to extracted features
  3. Have user evaluate voice/tone match
  4. Refine profile based on feedback

Validation Checklist

  • Metrics within 20% of exemplar averages
  • No anti-pattern violations
  • Tone matches user expectation
  • Vocabulary aligns with exemplars
  • Structure follows profile guidelines

Usage in Generation

When generating new content, reference the profile:

Generate [content type] following the style profile:
- Voice: [from profile]
- Sentence length: target ~[X] words, vary between [Y-Z]
- Use exemplar passage as tone reference:
  > [exemplar quote]
- Avoid: [anti-patterns from profile]

Module Reference

  • See modules/style-application.md for applying learned styles to new content

Integration with slop-detector

After generating content, run slop-detector to verify:

  1. No AI markers introduced
  2. Style metrics match profile
  3. Anti-patterns avoided

Exit Criteria

  • Style profile document created
  • At least 3 exemplar passages included
  • Quantitative metrics extracted
  • Anti-patterns from slop-detector integrated
  • Validation test passed

平台分布

Claude Code

27.48%
按下载量换算97

OpenCode

21.89%
按下载量换算77

Cursor

16.88%
按下载量换算60

Codex

12.07%
按下载量换算43

Antigravity

8.27%
按下载量换算29

Gemini CLI

3.74%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。

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