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Agent Skill · 研究检索

table-schema(表模式)

table-schema 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。

table-schema 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,权限为权限未标注;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 50,882。

总安装 605周安装 26GitHub Stars 422下载 212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:table-schema(表模式)
来源仓库:https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills
仓库路径:skills/table-schema
安装命令:
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill table-schema
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 table-schema

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。

table-schema 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。适用于基于关键词或任务场景从来源线索中组织结构化数据。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。

建议确认权限范围和维护状态,避免触发联网或文件读写操作。可结合原始 README 进一步核验具体功能和调用方式。

来源仓库内路径:skills/table-schema

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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

table-schema 怎么安装?

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

table-schema 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。

table-schema 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

table-schema 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。

table-schema 用的人多吗?

公开数据是累计安装 605 次,近一周安装 26 次,下载 212 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。

table-schema 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
table-schema

表模式 · 本页

605422权限未标注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

Table Schema (two layers: index vs Appendix)

Tables are not decorations; they are compression.

A common failure mode in this pipeline: the first table that gets generated looks like an internal index. So we separate tables into two layers:

  1. outline/tables_index.md (internal)
  • purpose: coverage/debugging + fast evidence scan
  • allowed to be more exhaustive
  • should NOT be inserted into the paper
  1. outline/tables_appendix.md (reader-facing)
  • purpose: publishable survey tables (clean layout + high information density)
  • can be inserted into the final PDF as Appendix

This skill designs both layers before filling.

Default mode: semantic (LLM-first)

Treat this as a design task, not running a script.

If a column cannot be filled from existing evidence packs without guessing, the schema is wrong.

Roles (use explicitly)

Table Designer (reader lens)

Mission: choose tables that answer reader questions, not pipeline questions.

Do:

  • make each table answer one question
  • keep tables small enough to fill (two good tables beat one impossible mega-table)

Avoid:

  • internal/log-style tables inside the paper
  • column labels that only make sense inside this repo

Evidence Steward (fillability)

Mission: refuse schemas that require invented facts.

Do:

  • map every column to concrete upstream fields
  • reject columns that would force long paragraph cells

Avoid:

  • TODO columns
  • placeholders ("TBD", "...", "(placeholder)")

Workflow (explicit inputs)

  • Use GOAL.md to keep the reader question and scope stable.
  • Use outline/outline.yml to align table row units with the paper structure.
  • Use outline/subsection_briefs.jsonl to ground table dimensions/axes in the approved structure.
  • Use outline/evidence_drafts.jsonl to ensure every planned column is fillable without guessing.

Inputs

  • outline/outline.yml
  • outline/subsection_briefs.jsonl
  • outline/evidence_drafts.jsonl
  • Optional: GOAL.md

Output

  • outline/table_schema.md

Non-negotiables (schema contract)

  • Minimum definitions:

- Index tables: >=2 - Appendix tables: >=2

  • Every table definition must include:

- the question it answers - the row unit (H3 / benchmark / work / failure mode) - columns (with cell style constraints) - evidence mapping (which upstream fields fill which columns)

  • Cell style: short phrases; avoid paragraph cells.
  • Paper voice: Appendix table captions/columns must be publishable (no pipeline jargon).

Recommended defaults (arxiv-survey family)

Index tables (for table-filler -> outline/tables_index.md)

I1) Subsection map (axes + representative works)

  • Row unit: H3
  • Columns: subsection; axes; representative works
  • Evidence sources: subsection_briefs.axes + citations from evidence_drafts

I2) Concrete anchors (benchmarks / numbers / caveats)

  • Row unit: H3
  • Columns: subsection; anchor facts; representative works
  • Evidence sources: anchor_sheet.anchors

Appendix tables (for appendix-table-writer -> outline/tables_appendix.md)

A1) Method/architecture map (representative works)

  • Row unit: work/system line
  • Columns: work; core idea; loop + interface assumptions; key refs
  • Evidence sources: evidence_drafts (comparisons + definitions) + anchor_sheet

A2) Evaluation protocol / benchmark map

  • Row unit: benchmark or evaluation setting (fallback: protocol dimension)
  • Columns: benchmark/setting; task+metric; key protocol constraints; key refs
  • Evidence sources: anchor_sheet + evidence_drafts.evaluation_protocol

Positive / negative examples

Good (publishable question + fillable columns):

  • Question: "Which benchmarks anchor evaluation in this area, and what task/metric/constraints do they imply?"
  • Columns: Benchmark; Task+metric; Protocol constraints; Key refs
  • Evidence mapping: evidence_drafts.evaluation_protocol + anchor_sheet

Bad (internal/pipeline voice):

  • Question: "What is evidence readiness + verification needs?"
  • Columns: evidence levels, missing fields, TODO checklist

If you want internal diagnostics, put them in an audit report, not in reader-facing tables.

Script (optional bootstrap)

Quick Start

  • python.codex/skills/table-schema/scripts/run.py --help
  • python.codex/skills/table-schema/scripts/run.py --workspace workspaces/<ws>

All Options

  • --workspace <workspace_dir> (required)
  • --unit-id <id> (optional; used only for runner bookkeeping)
  • --inputs <outline;briefs;packs;goal> (optional; override inputs)
  • --outputs <relpath> (optional; defaults to outline/table_schema.md)
  • --checkpoint <C#> (optional; ignored by the bootstrapper)

Examples

  • Bootstrap a two-layer schema (index + Appendix): python.codex/skills/table-schema/scripts/run.py --workspace workspaces/<ws>
  • Write to a custom schema path (rare): python.codex/skills/table-schema/scripts/run.py --workspace workspaces/<ws> --outputs outline/table_schema.md

Notes:

  • Use the script as a starting point, then refine the schema as a paper artifact.
  • If a column cannot be filled from evidence packs without guessing, the schema is wrong.

平台分布

Claude Code

30.94%
按下载量换算66

Gemini CLI

21.32%
按下载量换算45

Cursor

19.12%
按下载量换算41

Codex

11.88%
按下载量换算25

OpenCode

8.02%
按下载量换算17

Antigravity

3.7%
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

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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