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研究检索权限需确认github未标认证来源可访问clear审计通过

concept-graph概念图

Agent Skill

concept-graph 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。

总安装

749

周安装

30

GitHub Stars

422

下载量

242
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:concept-graph(概念图)
来源仓库:https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills
仓库路径:skills/concept-graph
安装命令:
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill concept-graph
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/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill concept-graph

简介

concept-graph 将教程知识点建模为有向无环图,优化学习路径与模块顺序规划。

  • 适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中拆解复杂技能的教学结构设计。
  • 输出 YAML 格式的节点与边关系,便于后续自动化排课与依赖检查。
  • 安装前请确认是否修改教程大纲、影响学员进度安排或关联认证考试知识点。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Concept Graph (prerequisites)

Goal: represent tutorial concepts as a prerequisite DAG so modules can be planned and ordered.

Inputs

  • output/TUTORIAL_SPEC.md

Outputs

  • outline/concept_graph.yml

Output schema (recommended)

A minimal, readable YAML schema:

  • nodes: list of {id, title, summary}
  • edges: list of {from, to} meaning from is a prerequisite of to

Constraints:

  • Graph should be acyclic (DAG).
  • Prefer 10–30 nodes for a medium tutorial.

Workflow

  1. Read output/TUTORIAL_SPEC.md and extract the concept list implied by objectives + running example.
  2. Normalize each concept into a node with a stable id.
  3. Add prerequisite edges and verify the graph is acyclic.
  4. Write outline/concept_graph.yml.

Definition of Done

  • outline/concept_graph.yml exists and is a DAG.
  • Nodes cover all learning objectives from output/TUTORIAL_SPEC.md.
  • Node titles are specific (not “misc”).

Troubleshooting

Issue: the graph looks like a linear list

Fix:

  • Add intermediate prerequisites explicitly (e.g., “data model” before “evaluation protocol”).

Issue: cycles appear (A → B → A)

Fix:

  • Split concepts or redefine edges so prerequisites flow in one direction.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

26.12%
按下载量换算63

Gemini CLI

23.15%
按下载量换算56

Cursor

18.19%
按下载量换算44

Codex

10.9%
按下载量换算26

OpenCode

7.31%
按下载量换算18

Antigravity

3.18%
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

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。

来源信息

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