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Agent Skill · 研究检索

tuning-panel(调音面板)

tuning-panel 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。

tuning-panel 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,权限为接触敏感数据;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 49,373。

总安装 654周安装 27GitHub Stars 4下载 214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:tuning-panel(调音面板)
来源仓库:https://github.com/petekp/agent-skills
仓库路径:skills/tuning-panel
安装命令:
npx skills add https://github.com/petekp/agent-skills --skill tuning-panel
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/petekp/agent-skills --skill tuning-panel

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。

tuning-panel 用于查找、检索和筛选相关信息,支持基于关键词快速定位结果。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中的信息检索场景。通过 GitHub 仓库安装,建议查阅原始 README 了解具体用法。使用前需确认权限、维护状态及是否触发联网或文件操作。

当前分类为研究检索,功能细节以仓库文档为准。

来源仓库内路径:skills/tuning-panel

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/petekp/agent-skills --skill tuning-panel;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

    它需要接触敏感数据,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

tuning-panel 怎么安装?

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

tuning-panel 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。

tuning-panel 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

tuning-panel 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。

tuning-panel 用的人多吗?

公开数据是累计安装 654 次,近一周安装 27 次,下载 214 次,GitHub 4 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。

tuning-panel 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
tuning-panel

调音面板 · 本页

6544接触敏感数据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

Tuning Panel Skill

Create bespoke parameter tuning panels that give users visual control over values they're iterating on. These panels surface all relevant parameters for the current task, enable real-time adjustment, and export tuned values in an LLM-friendly format.

Core Philosophy

Err on the side of exhaustive. When a user is tuning something, surface every parameter that could reasonably affect the outcome. Missing a parameter forces context-switching; having "too many" parameters costs only scroll distance.

Debug-mode only. Tuning panels should never appear in production. Use environment checks, build flags, or URL parameters.

Export changed values only. LLM exports should show only what was tuned, not all 100+ parameters.

Platform Selection

PlatformLibraryReference
ReactLeva (recommended)references/react-leva.md
SwiftUINative controlsreferences/swiftui.md
Vanilla JSTweakpane or dat.GUIreferences/vanilla-js.md

Implementation Workflow

Step 1: Identify All Tunable Parameters

Analyze the code being tuned and extract every parameter that affects the output. See references/parameter-categories.md for exhaustive lists by domain.

Common categories:

  • Animation: duration, delay, easing, spring physics (stiffness, damping, mass)
  • Layout: padding, margin, gap, width, height, position
  • Visual: colors, opacity, shadows, borders, transforms
  • Typography: font size, line height, letter spacing, weight

Discovery strategies:

  1. Search for magic numbers (any hardcoded numeric value)
  2. Look for style objects (CSS-in-JS, inline styles, theme values)
  3. Find animation definitions (Framer Motion, CSS transitions, SwiftUI animations)
  4. Identify color values (hex, RGB, HSL anywhere in the file)
  5. Check component props with numeric or color defaults
  6. Examine CSS custom properties (--var-name declarations)

Step 2: Create Debug-Mode Panel

Wrap the tuning panel so it only appears in development:

  • React: process.env.NODE_ENV === 'development'
  • SwiftUI: #if DEBUG
  • Vanilla JS: URL parameter ?debug or environment check

See platform-specific references for code patterns.

Step 3: Implement Controls

Follow these principles:

  1. Group related parameters using folders/sections
  2. Use appropriate control types: sliders for numbers, color pickers for colors, dropdowns for enums
  3. Set sensible min/max/step values based on the parameter domain
  4. Include presets for common configurations
  5. Add reset buttons to return to defaults

Step 4: Add LLM Export

Critical requirements:

  1. Store defaults at initialization for comparison
  2. Use tolerance for floats (e.g., Math.abs(a - b) > 0.001)
  3. Filter to changed values only - don't show unchanged parameters
  4. Format for readability - group by category, use human-readable names

Export format:

## Tuned Parameters for [ComponentName]

### Changed Values
- Duration: 300 → 450
- Spring Damping: 0.80 → 0.65
- Corner Radius: 12 → 16

### Apply These Values
Update the component at `src/components/Card.tsx:42` with the values above.

Why this matters:

  • A panel might expose 100+ parameters
  • Exporting all values wastes tokens and obscures what changed
  • The default → current format makes diffs scannable

Additional Resources

Reference Files

Example Files

平台分布

Claude Code

27.67%
按下载量换算59

OpenCode

22.07%
按下载量换算47

Codex

16.23%
按下载量换算35

windsurf

12.5%
按下载量换算27

Cursor

7.78%
按下载量换算17

droid

3.74%
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

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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