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Agent Skill · 开发

magi(magi 命令行)

magi 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

magi 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,078。

总安装 1,022周安装 43GitHub Stars 113下载 358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
unknown

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:magi(magi 命令行)
来源仓库:https://github.com/vinta/hal-9000
仓库路径:skills/magi
安装命令:
npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi
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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

magi 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理和使用。通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装,需指定技能名称和仓库地址。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。

magi 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/magi

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/vinta/hal-9000 --skill magi;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

    它需要执行命令,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

magi 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

magi 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。

magi 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

magi 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

magi 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,022 次,近一周安装 43 次,下载 358 次,GitHub 113 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。

magi 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。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
magi

magi 命令行 · 本页

1,022113执行命令未明确有提醒

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

MAGI

Multi-model brainstorming panel. Three teammates explore a question in parallel, each backed by a different model family, then the lead consolidates their proposals for the user.

  • Scientist: reasons directly as Claude Opus (no external dispatch)
  • Mother: delegates to OpenAI Codex via mcp__codex__codex MCP tool
  • Woman: delegates to Google Gemini via gemini CLI

Process

1. Clarify

If the question is underspecified, use AskUserQuestion to nail down purpose, constraints, and success criteria. Skip if already clear and actionable.

  • Ask questions one at a time to refine the idea
  • Prefer multiple choice questions when possible, but open-ended is fine too
  • Only one question per message

2. Setup

Read the personality and reference files, then spawn all teammates in parallel.

Files to read:

Create team with TeamCreate using name magi-{topic} (e.g., magi-auth-strategy).

Spawn all 3 teammates in a single message (3 parallel Agent calls with team_name set):

Teammatenamesubagent_typePrompt includes
Scientistscientistgeneral-purposeMAGI-1.md personality + question (reasons directly as Opus)
Mothermothergeneral-purposeMAGI-2.md personality + codex.md (dispatches to Codex MCP) + question
Womanwomangeneral-purposeMAGI-3.md personality + gemini.md (dispatches to Gemini CLI) + question

Include all clarified context in each spawn prompt: teammates have no conversation history.

3. Parallel Exploration

The lead's role is coordination only:

  • Wait for teammates to send proposals via SendMessage
  • Forward any teammate clarifying questions to the user via AskUserQuestion, noting which teammate (and model) asked. Never answer on the user's behalf: only the user answers.

4. Consolidate + Present

Collect all proposals, then:

  1. Deduplicate similar proposals (attribute to all teammates/models that proposed it)
  2. Group by theme if many proposals
  3. Present each option with:

- Which teammate(s) and model(s) proposed it (e.g., "Scientist [Opus]", "Mother [Codex]") - Trade-off analysis from each perspective - Who tagged it as their top pick and why

  1. Ask the user to select an option via AskUserQuestion
  2. Ask via AskUserQuestion what to do next:

- Write a plan: teardown, then handoff to writing-plans - Debate: another round of critique (see below) - Done: teardown, no further action

5. Debate (optional, user-triggered)

Only runs if the user requests it. Can be repeated.

  1. Broadcast the consolidated option list to all 3 teammates via SendMessage
  2. Each teammate critiques the proposals through their model (Scientist reasons directly; Mother and Woman follow Debate Mode in their reference files)
  3. Collect updated stances and re-present to the user (back to step 4)

6. Teardown

Tear down only when the user selects Write a plan or Done.

  1. shutdown_request to each teammate
  2. Wait for all shutdown approvals
  3. TeamDelete

7. Handoff (write a plan path only)

After teardown, invoke writing-plans skill with the chosen option(s) as context.

Gotchas

  • Teammates have no conversation history. Everything they need must be in the spawn prompt — the user's question, clarified context, CLAUDE.md, and their personality/reference files. If you forget context from the Clarify step, the teammate works blind.
  • TeamDelete fails if teammates are still active. Always send shutdown_request to all three and wait for approvals before calling TeamDelete.
  • Save the Codex threadId. Mother's first mcp__codex__codex call returns a threadId needed for debate follow-ups via mcp__codex__codex-reply. If lost, the debate round must re-send full context.
  • Gemini has no persistent thread. Unlike Codex, each Gemini call is stateless. For debate rounds, the full proposal list and persona must be re-sent every time.
  • Teammates may not report back. If a teammate goes silent, send a SendMessage nudge. After 2 minutes of silence, collect what you have and present partial results.

平台分布

Codex

33.01%
按下载量换算118

Claude

26.92%
按下载量换算96

Cursor

20.49%
按下载量换算73

Gemini CLI

10.12%
按下载量换算36

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

可疑

Snyk

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/vinta/hal-9000 --skill magi 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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