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Agent Skill · 研究检索

ralph-prd(拉尔夫·普德)

ralph-prd 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。

ralph-prd 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 59,803。

总安装 376周安装 16GitHub Stars 5下载 132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:ralph-prd(拉尔夫·普德)
来源仓库:https://github.com/third774/dotfiles
仓库路径:skills/ralph-prd
安装命令:
npx skills add https://github.com/third774/dotfiles --skill ralph-prd
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/third774/dotfiles --skill ralph-prd

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。

拉尔夫·普德用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor 等宿主中根据关键词快速定位候选结果。通过 npx 安装并指定技能名称,建议结合原始 README 验证用法。安装前应确认权限、维护状态及是否会执行命令或读写文件。

ralph-prd 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/ralph-prd

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/third774/dotfiles --skill ralph-prd;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

ralph-prd 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/third774/dotfiles --skill ralph-prd。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ralph-prd 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。

ralph-prd 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。

ralph-prd 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。

ralph-prd 用的人多吗?

公开数据是累计安装 376 次,近一周安装 16 次,下载 132 次,GitHub 5 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。

ralph-prd 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
ralph-prd

拉尔夫·普德 · 本页

3765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

Ralph PRD Generation

Generate prd.json files that define scoped work items for autonomous agent execution. Each item has explicit completion criteria and verification steps.

When to Use

  • Batch migrations (API changes, library upgrades, lint fixes)
  • Large-scale refactoring across many files
  • Any task decomposable into independent, verifiable units
  • Work that benefits from "done" being explicitly defined

PRD Structure

{
  "instructions": "<markdown with context, examples, constraints>",
  "items": [
    {
      "id": "<unique identifier>",
      "category": "<task category>",
      "description": "<what needs to be done>",
      "file": "<target file path>",
      "steps": [
        "<action step>",
        "<verification step>"
      ],
      "passes": false,
      "skipped": null
    }
  ]
}

Field Reference

FieldPurpose
instructionsMarkdown embedded in PRD - transformation examples, docs links, constraints
idUnique identifier (typically file path or task name)
categoryGroups related items
descriptionHuman-readable summary
stepsActions + verification commands
passesfalse initially, true when complete
skippednull or "<reason>" if task cannot be completed

Generation Workflow

PRD Generation Progress:
- [ ] Step 1: Define scope (what files/items are affected?)
- [ ] Step 2: Gather input data (lint output, file list, API changes)
- [ ] Step 3: Design item granularity (per-file, per-error, per-component?)
- [ ] Step 4: Define verification steps (type-check, tests, lint)
- [ ] Step 5: Write instructions (examples, constraints, skip conditions)
- [ ] Step 6: Generate items (script or manual)
- [ ] Step 7: Review sample items

Clarifying Questions

Before generating, resolve these with the user:

Granularity

  • Per-file? Per-error? Per-component?
  • Trade-off: fewer items = less overhead, more items = finer progress tracking

Verification Steps

  • What commands confirm completion?
  • Type-check? Tests? Lint? Build?
  • Which tests - related test file only, or broader?

Instructions Content

  • What context does the executing agent need?
  • Before/after examples?
  • Links to documentation?
  • Type casting or naming conventions?

Skip Conditions

  • What should cause an item to be skipped rather than fixed?
  • Example: "class component requires manual refactor"

Path Format

  • Relative or absolute paths?
  • ID format (filename only risks collisions)

Instructions Section Best Practices

The instructions field is markdown that the executing agent reads. Include:

  1. Violation/task types with before/after examples
  2. Scope rules - what's in bounds, what's out
  3. Skip conditions - when to mark skipped: "<reason>" instead of fixing
  4. Links to relevant documentation
  5. Type/naming conventions specific to the codebase

Keep instructions focused. The agent discovers patterns; instructions provide guardrails.

Verification Steps

Each item should have at least one verification step. Common patterns:

"steps": [
  "Fix all N lint errors for rule-name",
  "Run yarn type-check:go - must pass",
  "Run yarn test <path> - if test exists"
]

For test detection, check:

  • __tests__/<filename>.test.{ts,tsx,js,jsx}
  • <filename>.test.{ts,tsx,js,jsx} sibling
  • __tests__/integration/<filename>.test.*

Example: Generating from Lint Output

Input: JSON array of lint errors grouped by file

const prd = {
  instructions: `## Migration Instructions...`,
  items: lintErrors.map(entry => ({
    id: entry.filePath.replace(REPO_ROOT + '/', ''),
    category: 'migration',
    description: `Fix violations in ${path.basename(entry.filePath)}`,
    file: entry.filePath,
    errorCount: entry.errorCount,
    steps: [
      `Fix all ${entry.errorCount} lint errors`,
      'Run yarn type-check:go - must pass',
      ...(testExists ? [`Run yarn test ${testPath}`] : [])
    ],
    passes: false,
    skipped: null
  }))
};

Anti-Patterns

Vague verification

// Bad
"steps": ["Fix the issue", "Make sure it works"]

// Good
"steps": ["Fix lint error on line 42", "Run yarn type-check:go - must pass"]

Missing skip conditions

If some items can't be completed (e.g., requires larger refactor), define skip conditions in instructions so agents mark skipped instead of attempting impossible fixes.

Over-scoped items

Items that touch many files are harder to verify and resume. Prefer one file per item for file-based migrations.

Under-specified instructions

The executing agent shouldn't have to guess conventions. Specify type casting, naming patterns, import sources.

平台分布

windsurf

25.09%
按下载量换算33

OpenCode

21.37%
按下载量换算28

Codex

19.09%
按下载量换算25

Claude Code

12.11%
按下载量换算16

Antigravity

6.9%
按下载量换算9

Gemini CLI

3.71%
按下载量换算5

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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