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Agent Skill · 研究检索

agents-md(特工 MD)

agents-md 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。

agents-md 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,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 73,322。

总安装 97周安装 4GitHub Stars 公开资料未说明下载 32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:agents-md(特工 MD)
来源仓库:https://github.com/unentropy/skills
仓库路径:skills/agents-md
安装命令:
npx skills add unentropy/skills --skill "agents-md"
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。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add unentropy/skills --skill "agents-md"

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。

agents-md 用于发现并安装 AI 代理的技能模块。适用于 Codex、Claude、Cursor 和 Gemini CLI 中的技能扩展。通过 npx 命令从 unentropy/skills 仓库添加指定技能。安装前需确认宿主环境兼容性和网络连接正常。建议核对技能名称和仓库路径确保安装准确。

agents-md 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/agents-md

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 unentropy/skills --skill "agents-md";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

agents-md 怎么安装?

在终端执行 npx skills add unentropy/skills --skill "agents-md"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agents-md 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。

agents-md 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。

agents-md 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。

agents-md 用的人多吗?

公开数据是累计安装 97 次,近一周安装 4 次,下载 32 次。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。

agents-md 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
agents-md

特工 MD · 本页

97—只读MIT未收录

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

AGENTS.md Skill

Create effective AGENTS.md files that onboard AI agents to codebases.

Core Principles

1. AGENTS.md Is High-Leverage

AGENTS.md goes into every conversation with the agent. A bad line affects every task. Craft each line carefully.

2. Less Is More

  • Frontier models follow ~150-200 instructions reliably
  • Agent harnesses consume ~50 instructions in system prompts
  • More instructions = uniform degradation across ALL instructions
  • Target: <60 lines, <300 lines maximum

3. Universal Applicability Only

Include only what applies to EVERY task. Agents may ignore content deemed irrelevant to current task.

4. Agents Are In-Context Learners

Don't document what the agent can infer from code. Style, patterns, and conventions are learned from existing files.

5. Progressive Disclosure

Point to files instead of embedding everything. Let agents discover details when needed.

Structure Template

# AGENTS.md

## What This Is
[1-2 sentences: project purpose and type]

## Tech Stack
- **Runtime:** [e.g., Bun, Node, Python]
- **Framework:** [e.g., Astro, Next.js, Django]
- **Language:** [e.g., TypeScript strict mode]

## Quick Commands

[dev command] # [description] [build command] # [description] [test command] # [description] [lint command] # [description]


## Project Map

[directory tree with brief annotations]


## Key Conventions

- [Only non-obvious, universally-applicable conventions]
- [Things the agent cannot infer from code]

## Verification

[How to verify changes are correct - primary feedback mechanism]

What To Include

IncludeWhy
Project purpose (WHY)Agent needs to understand intent
Tech stack (WHAT)Core tools and runtime
Essential commands (HOW)Build, test, dev, lint
Project structure mapNavigation aid
Verification methodHow to confirm success
Non-obvious conventionsOnly what can't be inferred

What To Exclude

ExcludeWhy
Code style guidelinesAgent learns from existing code
Import patternsInferred from codebase
Formatting rulesUse linters, not LLMs
Detailed error handlingContext-dependent
Dependency descriptionsAgent reads package.json
Example code snippetsBecome stale quickly

Workflow

Creating New AGENTS.md

  1. Read package.json, config files, and 2-3 representative source files
  2. Identify: runtime, framework, language, key commands
  3. Map project structure (top-level directories only)
  4. Write draft using template above
  5. Review: Is every line universally applicable?
  6. Trim to essentials (<60 lines ideal)

Improving Existing AGENTS.md

  1. Read current AGENTS.md
  2. Check line count - if >100 lines, needs trimming
  3. Identify:

- Style guidelines (REMOVE - agent learns from code) - Linter-like rules (REMOVE - use actual linters) - Task-specific instructions (MOVE to separate docs) - Stale/outdated info (REMOVE)

  1. Verify remaining content is universally applicable
  2. Ensure WHAT/WHY/HOW structure is clear

Progressive Disclosure Pattern

For larger projects, keep AGENTS.md lean and point to detailed docs:

## Documentation

For detailed information, read these files when relevant:
- `docs/architecture.md` - System design and data flow
- `docs/testing.md` - Test patterns and fixtures
- `docs/deployment.md` - CI/CD and release process

Verification Checklist

Before finalizing, verify:

  • Under 60 lines (strongly preferred) or under 100 lines (acceptable)
  • Every line applies to ALL tasks
  • No code style rules (agent learns from code)
  • No formatting rules (use linters)
  • Commands are correct and runnable
  • Project map reflects current structure
  • Clear verification method specified

平台分布

OpenCode

64.99%
按下载量换算21

Claude Code

25.25%
按下载量换算8

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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