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Agent Skill · 研究检索

confidence-check(置信度检查)

confidence-check 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。

confidence-check 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,权限为调用外部服务;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 4,726。

总安装 30,142周安装 754GitHub Stars 22,513下载 7,539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:confidence-check(置信度检查)
来源仓库:https://github.com/superclaude-org/superclaude_framework
仓库路径:skills/confidence-check
安装命令:
npx skills add https://github.com/superclaude-org/superclaude_framework --skill 'Confidence Check'
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/superclaude-org/superclaude_framework --skill 'Confidence Check'

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。

confidence-check 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。它支持通过关键词、任务场景或来源线索进行信息检索与筛选。

可通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。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。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/confidence-check

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/superclaude-org/superclaude_framework --skill…;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

    它需要调用外部服务,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

confidence-check 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/superclaude-org/superclaude_framework --skill 'Confidenc…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

confidence-check 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。

confidence-check 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

confidence-check 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。

confidence-check 用的人多吗?

公开数据是累计安装 30,142 次,近一周安装 754 次,下载 7,539 次,GitHub 22,513 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。

confidence-check 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。
  • 来源仓库有 22,513 星,维护活跃度相对可查。

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
confidence-check

置信度检查 · 本页

30,14222,513调用外部服务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

Confidence Check Skill

Purpose

Prevents wrong-direction execution by assessing confidence BEFORE starting implementation.

Requirement: ≥90% confidence to proceed with implementation.

Test Results (2025-10-21):

  • Precision: 1.000 (no false positives)
  • Recall: 1.000 (no false negatives)
  • 8/8 test cases passed

When to Use

Use this skill BEFORE implementing any task to ensure:

  • No duplicate implementations exist
  • Architecture compliance verified
  • Official documentation reviewed
  • Working OSS implementations found
  • Root cause properly identified

Confidence Assessment Criteria

Calculate confidence score (0.0 - 1.0) based on 5 checks:

1. No Duplicate Implementations? (25%)

Check: Search codebase for existing functionality

# Use Grep to search for similar functions
# Use Glob to find related modules

✅ Pass if no duplicates found ❌ Fail if similar implementation exists

2. Architecture Compliance? (25%)

Check: Verify tech stack alignment

  • Read CLAUDE.md, PLANNING.md
  • Confirm existing patterns used
  • Avoid reinventing existing solutions

✅ Pass if uses existing tech stack (e.g., Supabase, UV, pytest) ❌ Fail if introduces new dependencies unnecessarily

3. Official Documentation Verified? (20%)

Check: Review official docs before implementation

  • Use Context7 MCP for official docs
  • Use WebFetch for documentation URLs
  • Verify API compatibility

✅ Pass if official docs reviewed ❌ Fail if relying on assumptions

4. Working OSS Implementations Referenced? (15%)

Check: Find proven implementations

  • Use Tavily MCP or WebSearch
  • Search GitHub for examples
  • Verify working code samples

✅ Pass if OSS reference found ❌ Fail if no working examples

5. Root Cause Identified? (15%)

Check: Understand the actual problem

  • Analyze error messages
  • Check logs and stack traces
  • Identify underlying issue

✅ Pass if root cause clear ❌ Fail if symptoms unclear

Confidence Score Calculation

Total = Check1 (25%) + Check2 (25%) + Check3 (20%) + Check4 (15%) + Check5 (15%)

If Total >= 0.90:  ✅ Proceed with implementation
If Total >= 0.70:  ⚠️  Present alternatives, ask questions
If Total < 0.70:   ❌ STOP - Request more context

Output Format

📋 Confidence Checks:
   ✅ No duplicate implementations found
   ✅ Uses existing tech stack
   ✅ Official documentation verified
   ✅ Working OSS implementation found
   ✅ Root cause identified

📊 Confidence: 1.00 (100%)
✅ High confidence - Proceeding to implementation

Implementation Details

The TypeScript implementation is available in confidence.ts for reference, containing:

  • confidenceCheck(context) - Main assessment function
  • Detailed check implementations
  • Context interface definitions

ROI

Token Savings: Spend 100-200 tokens on confidence check to save 5,000-50,000 tokens on wrong-direction work.

Success Rate: 100% precision and recall in production testing.

平台分布

Claude Code

27.71%
按下载量换算2,089

OpenCode

24.13%
按下载量换算1,819

Codex

19.93%
按下载量换算1,503

Gemini CLI

12.42%
按下载量换算936

Cursor

9.07%
按下载量换算684

github-copilot

3.91%
按下载量换算295

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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