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研究检索需要联网github未标认证来源可访问clear审计异常

knowledge-absorber知识吸收者

Agent Skill

knowledge-absorber 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

906

周安装

37

GitHub Stars

544

下载量

290
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:knowledge-absorber(知识吸收者)
来源仓库:https://github.com/yujunzhixue/studyanalysis-skills
仓库路径:skills/knowledge-absorber
安装命令:
npx skills add https://github.com/yujunzhixue/studyanalysis-skills --skill knowledge-absorber
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/yujunzhixue/studyanalysis-skills --skill knowledge-absorber

简介

knowledge-absorber 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。
  • 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

用法

把链接、文档、图片或代码整理成一份可学习、可搜索、可继续提问的学习成品,并输出:

  • knowledge_card.md
  • knowledge_card.interactive.html

只需要一条命令:

python scripts/run_full_pipeline.py “<链接或本地文件路径>” [“<更多链接或文件路径>”]

示例:

python scripts/run_full_pipeline.py “https://example.com/article”
python scripts/run_full_pipeline.py “E:\资料\AI导论.pdf”
python scripts/run_full_pipeline.py “E:\资料\架构图.png”
python scripts/run_full_pipeline.py “E:\repo\main.py”
python scripts/run_full_pipeline.py “https://example.com/article” “E:\资料\补充说明.pdf”

也支持这种自然语言写法:

python scripts/run_full_pipeline.py “学习这个 https://example.com/article”

核心流程

本技能采用 真理锚定协议 (Truth Anchoring Protocol) 确保内容准确性。

第一步:智能摄取 (Content Ingestion)

运行脚本获取干净的内容。脚本会自动清洗 HTML 噪音、广告和无用内容,并处理多模态内容(PDF/OCR)。

清理机制

  • 自动移除广告、导航、页脚、社交分享等UI元素
  • 过滤包含噪音关键词的短文本(登录、注册、下载、关注等)
  • 识别并移除广告容器(通过class/id模式匹配)
  • 不保留明显的UI元素和营销内容
  • 不保留”谢谢大佬的支持”等打赏提示
  • 不保留页面导航和推荐链接

第二步:真理锚定 (Truth Anchoring)

”不要轻信任何文本,哪怕它看起来很专业。”

在生成内容之前,必须先对摄取的内容进行准确性校验

验证流程

  1. 提取核心主张:识别文中所有关键事实性主张(具体数据、API用法、历史事件、绝对化论断)
  2. 联网审计:调用 WebSearch 验证每个主张,搜索必须包含当前年份(2026)以确保时效性
  3. 生成校准报告:构建”红队报告”,标注错误、过时或有争议的内容
  4. 显式标注:在最终输出中明确标注所有不确定或有争议的信息

验证要求

  • 每个关键主张都必须经过搜索验证
  • 不得直接使用未经验证的原文内容
  • 不得忽略明显的时效性问题(如”2020年最新”)
  • 不得省略对绝对化论断的验证(”总是”、”从不”、”必须”)
  • 不得在发现错误后不标注就直接使用

标注规范

  • 过时信息必须标注”[已过时]”
  • 有争议内容必须标注”[存在争议]”
  • 无法确认的内容必须标注”[待确认]”

第三步:生成教学内容

根据清洗后的内容和校准报告,生成多模态输出。

内容适配

  • 技术类:使用现代清爽风格(Apple Design 风格)
  • 国学/人文类:使用水墨国学风格(传统中文字体、水墨背景、印章装饰)

国学风格触发条件: 当标题、来源、标签或内容前几段包含以下任一关键词时,自动应用国学风格:

  • 经典文献:论语、庄子、道德经、史记、诗经、易经、孟子、荀子、春秋、左传、礼记、周易、尚书、大学、中庸
  • 学派思想:国学、古文、佛、儒、道、哲学、人文、儒家、道家、佛家、法家、墨家、兵家、禅宗、理学、心学、玄学
  • 历史人物:孔子、老子、孟子、庄子、荀子、墨子、韩非子、朱熹、王阳明、程颐、程颢
  • 文学体裁:古诗、词、赋、骈文、散文、文言文
  • 其他:经史子集、四书五经、诸子百家、传统文化

第四步:质量验收 (Quality Assurance)

交付前必须确认以下项目:

  1. ✅ HTML 包含 <script> 搜索逻辑
  2. ✅ 国学模式下使用传统中文字体(宋体、思源宋体)和水墨风格
  3. ✅ 包含 Mermaid 认知地图
  4. ✅ 包含 5-8 个 FAQ
  5. ✅ 内容已清理干净(无广告、无UI元素、无打赏提示)
  6. ✅ 所有关键主张经过真理锚定验证
  7. ✅ 不确定内容有明确标注

不得出现以下情况

  • 输出包含广告或营销内容的HTML
  • 输出未经验证的事实性主张
  • 国学模式下使用现代西文字体
  • 省略搜索功能
  • 省略Mermaid图表

若任一项不符合要求,必须重新生成。

输出位置与文件

脚本会在 outputs/knowledge_YYYYMMDD_* 下生成一个输出文件夹,且最终只保留两个文件:

  • knowledge_card.md
  • knowledge_card.interactive.html

导师模式(交互 HTML 可选)

导师模式需要本地 relay 才能在浏览器里调用模型:

  • python scripts/mentor_relay.py(默认 http://127.0.0.1:8760

如果只是阅读/搜索正文,不需要启动 relay。

支持的输入

  • URL 链接
  • PDF / Word / Markdown / TXT
  • PNG / JPG / JPEG / WEBP
  • Python / JavaScript / TypeScript / Java / C / C++ / Go / Rust 等代码文件
  • 一次传入多个链接或文件

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

30.55%
按下载量换算89

Codex

20.8%
按下载量换算60

Gemini CLI

20.09%
按下载量换算58

OpenCode

12.21%
按下载量换算35

Cursor

7.82%
按下载量换算23

Antigravity

3.76%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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