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Agent Skill · 研究检索

wendy-contributing(温迪贡献)

wendy-contributing 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。

wendy-contributing 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,权限为执行命令;许可证信息还不明确,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 55,343。

总安装 485周安装 20GitHub Stars 56下载 158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:wendy-contributing(温迪贡献)
来源仓库:https://github.com/joannis/claude-skills
仓库路径:skills/wendy-contributing
安装命令:
npx skills add https://github.com/joannis/claude-skills --skill wendy-contributing
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/joannis/claude-skills --skill wendy-contributing

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。

用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装并使用。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。

可结合来源仓库和原始 README 进一步核验具体用法。

来源仓库内路径:skills/wendy-contributing

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/joannis/claude-skills --skill wendy-contributi…;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

wendy-contributing 怎么安装?

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

wendy-contributing 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。

wendy-contributing 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/joannis/claude-skills --skill wendy-contributing 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。

wendy-contributing 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。

wendy-contributing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 485 次,近一周安装 20 次,下载 158 次,GitHub 56 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。

wendy-contributing 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。
  • 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。

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。

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
wendy-contributing

温迪贡献 · 本页

48556执行命令未明确通过

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

WendyOS Contributing

This skill covers internal development and contribution to WendyOS itself, including building OS images, understanding agent architecture, and running E2E tests.

Overview

WendyOS is an Embedded Linux operating system for edge computing built with Yocto. It supports:

  • NVIDIA Jetson devices (production with OTA updates)
  • Raspberry Pi 4/5 (edge devices)
  • ARM64 VMs (development)

Agent Architecture

The wendy-agent is a container daemon (similar to dockerd/containerd):

  • Manages container lifecycle via gRPC on port 50051
  • Images are pushed via wendy run, not pulled from Docker Hub
  • There's no docker pull equivalent - apps are deployed from source

Building WendyOS (Yocto)

WendyOS images are built with Yocto. Three meta layers exist:

LayerTargetImage
meta-wendyos-jetsonNVIDIA Jetsonedgeos-image
meta-wendyos-virtualARM64 VMedgeos-vm-image
meta-wendyos-rpiRaspberry Pi 4/5edgeos-rpi-image

Quick build (any layer):

cd meta-wendyos-<target>
./bootstrap.sh
source ./repos/poky/oe-init-build-env build
bitbake <image-name>

For macOS, use the Docker build environment:

cd docker && ./docker-util.sh shell

See references/yocto-meta-layers.md for detailed Yocto configuration.

E2E Testing

The wendy-agent repository includes an E2E test suite in E2ETests/.

Running E2E Tests

# Start the VM
cd meta-wendyos-virtual
./scripts/setup-dev-vm.sh create && ./scripts/setup-dev-vm.sh start

# Deploy a test app first (required for container tests)
cd wendy-agent/Examples/HelloWorld
wendy run --json --device localhost:50051  # --json for non-interactive output

# Run E2E tests with fast path (CRITICAL for performance)
cd wendy-agent/E2ETests
E2E_USE_EXISTING_VM=true E2E_VM_PATH=/path/to/meta-wendyos-virtual swift test

Important: Always set E2E_USE_EXISTING_VM=true when the VM is already running. This skips shell script checks and reduces test time from ~5s/test to ~0.01s/test.

Tip: Use --json flag on all wendy commands for quick JSON responses without interactive polling.

Test Performance Tips

  • Use .serialized trait on test suites to avoid VM race conditions
  • Set E2E_USE_EXISTING_VM=true to skip redundant VM status checks
  • mDNS discovery tests take ~5s each (inherent to protocol)
  • Container state change tests can be slow - disable for quick runs
  • Don't use Issue.record() for expected failures (like WiFi in VM) - it counts as failure

CI Limitations

GitHub-hosted runners don't support nested virtualization. Use self-hosted runners or run E2E tests locally.

Test Suites

SuiteTestsTimeNotes
Device Connection7~0.07sgRPC connectivity
Container Deployment6~0.06sContainer lifecycle
WiFi Operations4~0.04sGraceful failures in VM
Hardware Capabilities4~0.07sDevice enumeration
Device Discovery4~21smDNS (slow by design)

System Internals

For debugging, container runtime details (containerd/nerdctl), mDNS discovery, device identity, and common pitfalls, see references/system-internals.md.

For Raspberry Pi specific configuration (serial console, flashing, partition layout), see references/raspberry-pi.md.

Reference Files

Load these files as needed for specific topics:

  • references/yocto-meta-layers.md - Yocto layer structure, build configuration, partition layouts, Docker build environment, common issues
  • references/system-internals.md - containerd runtime, containerd-registry, device identity, mDNS configuration, Lima VM development, offline image bundling
  • references/raspberry-pi.md - RPi machine configuration, serial console, flashing images, partition layout

平台分布

Codex

36.82%
按下载量换算58

Claude

30.18%
按下载量换算48

Cursor

18.44%
按下载量换算29

Gemini CLI

9.58%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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/joannis/claude-skills --skill wendy-contributing 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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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