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Agent Skill · 研究检索

subsection-briefs(小节简介)

subsection-briefs 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。

subsection-briefs 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,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 46,660。

总安装 768周安装 33GitHub Stars 422下载 269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:subsection-briefs(小节简介)
来源仓库:https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills
仓库路径:skills/subsection-briefs
安装命令:
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill subsection-briefs
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/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill subsection-briefs

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。

用于查找和检索相关信息,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。

当前顶部介绍:subsection-briefs 用于查找、检索和筛选相关信息。当前底部简介为空,暂无补充说明。

来源仓库内路径:skills/subsection-briefs

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/willoscar/research-units-pipeline-skills --ski…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

subsection-briefs 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill subsect…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

subsection-briefs 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。

subsection-briefs 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

subsection-briefs 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。

subsection-briefs 用的人多吗?

公开数据是累计安装 768 次,近一周安装 33 次,下载 269 次,GitHub 422 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。

subsection-briefs 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
subsection-briefs

小节简介 · 本页

768422只读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

Subsection Briefs

Build deterministic H3 brief cards from outline + mapping + paper notes.

Compatibility mode is active: this skill keeps the current outline/subsection_briefs.jsonl field contract and paragraph-plan shape while moving phrase/domain logic into references/ and assets/.

Quick Use

  • Run scripts/run.py as the deterministic materializer.
  • Keep the output NO PROSE: subsection-scoped plans, axes, clusters, and bridge handles only.
  • Preserve current downstream compatibility for transition-weaver, writer-context-pack, and subsection-writer.

Load Order

Always read:

  • references/overview.md

Read by task:

  • If thesis feels repetitive or copyable, read references/thesis_patterns.md.
  • If tension_statement is too generic, read references/tension_patterns.md.
  • If axes are weak or domain-biased, read references/axis_catalog_generic.md and references/axis_catalog_llm_agents.md.
  • If transition handles feel bland, read references/bridge_terms.md.
  • For calibration, read references/examples_good.md.

Machine-readable assets:

  • assets/phrase_packs/thesis_patterns.json
  • assets/phrase_packs/bridge_contrast.json
  • assets/domain_packs/generic.json
  • assets/domain_packs/llm_agents.json
  • assets/domain_packs/embodied_ai.json
  • assets/domain_packs/text_to_image.json

The script loads these packs first; patch them before changing Python when the issue is phrasing, domain routing, axis inventory, cluster purity, or lexical bridge coverage.

Inputs

  • outline/outline.yml
  • outline/mapping.tsv
  • papers/paper_notes.jsonl
  • Optional: GOAL.md
  • Optional: outline/claim_evidence_matrix.md

Output

  • outline/subsection_briefs.jsonl

Required record shape remains compatibility-preserving:

  • identity: sub_id, title, section_id, section_title
  • planning core: rq, thesis, scope_rule, axes, bridge_terms, contrast_hook, tension_statement
  • evidence hooks: evaluation_anchor_minimal, required_evidence_fields, clusters
  • execution plan: paragraph_plan, evidence_level_summary, generated_at

What run.py Should Do

  • Read outline, mapping, and notes.
  • Normalize subsection seeds from outline bullets.
  • Load thesis/tension/domain-axis packs from assets/.
  • Produce stable JSONL records with the existing contract.

What run.py Should Not Do

  • Do not invent papers, citations, or claims.
  • Do not emit reader-facing narrative prose.
  • Do not hardcode domain-specific sentence templates when an asset pack can hold them.

Block / Reroute

  • If outline, mapping, or notes are missing, stop.
  • If evidence is thin, keep thesis/tension_statement conservative and let downstream evidence skills strengthen the subsection.
  • If contrast clusters collapse into overlapping paper pools, reroute before writing: after removing bridge papers, each side should still retain at least 2 unique papers.
  • Use bridge_terms to surface concrete lexical handles that later evidence/ranking stages can still match (OOD, sim-to-real, world model, failure detector, specific benchmark families), not only generic axis names.
  • Prefer domain-pack cluster_rules over ad-hoc bootstrap overlaps when the mapped set is already large enough to support disjoint clusters.
  • Do not “fix” thin evidence by inventing more specific axes or stronger claims.

Execution notes

When running in compatibility mode, scripts/run.py currently reads:

  • outline/outline.yml for section/subsection structure
  • outline/mapping.tsv for paper-to-subsection coverage
  • papers/paper_notes.jsonl for structured evidence
  • GOAL.md for topic/domain cues
  • outline/claim_evidence_matrix.md as optional supporting context when present

Script

Quick Start

  • python.codex/skills/subsection-briefs/scripts/run.py --workspace <workspace_dir>

All Options

  • --workspace <dir>
  • --unit-id <id>
  • --inputs <a;b;...>
  • --outputs <a;b;...>
  • --checkpoint <C*>

Examples

  • python.codex/skills/subsection-briefs/scripts/run.py --workspace workspaces/<ws>

Troubleshooting

  • If the wrong domain pack is selected, inspect GOAL.md and the asset packs before changing the script.
  • If briefs sound too generic, adjust the phrase/domain packs instead of adding more Python prose.
  • If papers/paper_notes.jsonl is thin, reroute to note extraction rather than inventing axes.

平台分布

Claude Code

27.06%
按下载量换算73

Gemini CLI

24.52%
按下载量换算66

Cursor

18.21%
按下载量换算49

Codex

12.83%
按下载量换算35

OpenCode

7.87%
按下载量换算21

Antigravity

2.99%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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