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Agent Skill · 研究检索

x-collect(x 收集)

x-collect 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。

x-collect 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,权限为调用外部服务;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 39,288。

总安装 1,435周安装 61GitHub Stars 240下载 503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:x-collect(x 收集)
来源仓库:https://github.com/kangarooking/x-skills
仓库路径:skills/x-collect
安装命令:
npx skills add https://github.com/kangarooking/x-skills --skill x-collect
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/kangarooking/x-skills --skill x-collect

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。

x-collect 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词或任务场景快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。需确认权限范围和维护状态,注意是否触发联网、命令执行或文件读写操作。

x-collect 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/x-collect

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/kangarooking/x-skills --skill x-collect;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

    它需要调用外部服务,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

x-collect 怎么安装?

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

x-collect 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。

x-collect 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

x-collect 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。

x-collect 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,435 次,近一周安装 61 次,下载 503 次,GitHub 240 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。

x-collect 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。
  • 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。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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
x-collect

x 收集 · 本页

1,435240调用外部服务MIT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

X Collect

Collect trending topics and research materials for X content creation using a systematic 4-round web search strategy.

Prerequisites

  • WebSearch tool available
  • Internet connection

Optional State (ContextStore)

If available, leverage user preference state to improve search quality:

  • State dir: ~/.claude/skills/x-create/state/
  • Positive samples: liked_topics.json (preferred topics/entities/sources)
  • Negative samples: rejected_topics.json (avoid low-value/repetitive topics)

If state files don't exist, proceed normally.

Workflow

Input

User provides:

  • Topic (required): The subject to research (e.g., "AI Agent最新进展", "Claude 4 发布")
  • Language (optional): Output language, defaults to Chinese (zh-CN)

4-Round Search Strategy

Simulate human research thinking process with progressive depth.

Query expansion rules (lightweight):

  • Start with user topic
  • Add 2-5 query variants based on:

- User profile (domains/persona if known) - liked_topics.json high-frequency keywords/entities (if available)

  • Keep ~20% queries as exploration (cross-domain / adjacent keywords) to avoid information bubble

Dedup & clustering (at the end of each round):

  • Merge near-duplicate URLs/titles
  • Group materials into topic clusters (rough tags are fine)

Round 1: Official Sources (权威信息)

Search: "{topic} 官方文档"
Search: "{topic} GitHub"
Search: "{topic} official announcement"

Goal: Get authoritative first-hand information

Round 2: Technical Analysis (技术解析)

Search: "{topic} 详细介绍"
Search: "{topic} 教程 tutorial"
Search: "{topic} how it works"

Goal: Understand technical details and mechanisms

Round 3: Comparison & Reviews (对比评测)

Search: "{topic} vs {competitor}"
Search: "{topic} 评测 review"
Search: "{topic} pros cons"

Goal: Get different perspectives and comparisons

Round 4: Supplementary Verification (补充验证)

# Analyze gaps from previous rounds
missing_info = analyze_gaps(previous_results)
Search: "{missing_info}"
Search: "{topic} 最新 latest 2024 2025"

Goal: Fill information gaps and get latest updates

Output Format

Generate structured material document:

# {Topic} 素材收集报告

## 收集时间
{timestamp}

## 核心信息
- **官方定义**: ...
- **关键特性**: ...
- **最新动态**: ...

## 素材列表

### 素材 1
- **标题**: ...
- **来源**: {url}
- **摘要**: 2-3句话概括
- **关键点**:
  - 要点1
  - 要点2
- **潜在选题角度**: ...
- **推荐推文类型**: [高价值干货/犀利观点/热点评论/故事洞察/技术解析]
- **QualityScore (0-10)**: ...
- **TopicCluster**: ...
- **HookCandidates**:
  - ...

### 素材 2
...

## 热度分析
- **当前热度**: 高/中/低
- **趋势**: 上升/稳定/下降
- **讨论焦点**: ...

## 争议点
- 争议1: ...
- 争议2: ...

## 下一步建议
使用 `/x-filter` 对素材进行打分筛选

Additionally, append a machine-readable block for hooks/state ingestion:

MATERIALS_JSON
{
  "schema_version": "x_skills.materials.v1",
  "topic": "{Topic}",
  "timestamp": "{timestamp}",
  "items": [
    {
      "title": "...",
      "url": "...",
      "summary": "...",
      "key_points": ["..."],
      "quality_score_0_10": 0,
      "topic_cluster": "...",
      "hook_candidates": ["..."]
    }
  ]
}

Execution Steps

  1. Receive topic from user
  2. Execute Round 1 searches (official sources)
  3. Execute Round 2 searches (technical analysis)
  4. Execute Round 3 searches (comparisons)
  5. Analyze gaps from rounds 1-3
  6. Execute Round 4 searches (fill gaps)
  7. Synthesize results into structured format
  8. Output MATERIALS_JSON (for hooks/state ingestion)
  9. (Optional) Append event for feedback loop:

- python ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py event --event collect.completed --payload-json '{"topic":"...","items_count":12,"explore_ratio":0.2}'

  1. Report summary to user

Example

User: /x-collect Claude MCP协议

Expected behavior:

  1. Search "Claude MCP协议 官方文档"
  2. Search "MCP Model Context Protocol GitHub"
  3. Search "MCP协议 详细介绍"
  4. Search "MCP协议 教程"
  5. Search "MCP vs function calling"
  6. Search "MCP协议 评测"
  7. Identify gaps: need more about security, adoption rate
  8. Search "MCP协议 安全性"
  9. Search "MCP协议 最新 2025"
  10. Generate structured material report

Integration

After collection, suggest:

素材收集完成!共找到 X 条相关素材。

下一步:运行 /x-filter 对素材进行打分筛选,≥7分的选题将进入创作池。

Tips

  • For trending topics, prioritize recency (2024-2025)
  • For technical topics, prioritize official docs and GitHub
  • For controversial topics, collect multiple perspectives
  • Always note the source URL for credibility

平台分布

OpenCode

25.61%
按下载量换算129

Antigravity

24.8%
按下载量换算125

Claude Code

15.54%
按下载量换算78

Gemini CLI

11.4%
按下载量换算57

Cursor

7.77%
按下载量换算39

Codex

3.19%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。

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