云舒：装上这个Skills，让整个GitHub为你打工

云舒：装上这个Skills，让整个GitHub为你打工 云舒：装上这个Skills，让整个GitHub为你打工 这个技术调研报告我十分满意，基于Codex汇总的项目介绍，我准备先啃一下最成熟的mem0，看看能不能借助这个逻辑来让我的Codex和Claude Code在写代码中有长期的记忆模块。 这样就不用每次我们都是从头再来了。 这个效果是怎么实现的 这是GitHub搜索Skills调度Codex这个Agent作业的全流程。 在我提出我的需求后，它会和我做需求对齐，确认我的真实意图是什么。 然后它会自己拆成若干个检索词去进行检索，根据检索来的数据评估是否需要优化检索词，如果需要就再进行多轮的检索，如果不需要就进入下一步进行项目筛选。 Codex会进行多轮的项目过滤，首先它会基于项目的硬过滤条件筛选出不符合项目的内容。 然后在过滤后的内容里去阅读项目的文档，最后根据相关性进行重排，产出最终的推荐项目。 这十几分钟里，它做的事跟一个真人研究员没区别，同时要比真人研究员快很多倍。 这是一个有循环、有重试、会自我纠正的Agent作业流。 而我需要干的只有两件事情：讲出需求、看报告。 这也就是为什么GitHub搜索Skills我要单独写一篇文章的原因，它的实现效果远超过我的预期。 安装及使用流程 GitHub搜索Skills我常用的搭配是Codex桌面版，Claude Code里使用效果也不错。 你可以访问Github代码仓下载安装它到Skills文件夹里。 链接：https://github.com/yunshu0909/yunshu skillshub github repo search就是这次的Skills。 也可以直接告诉Codex或Claude Code： Code block Plain Text Copy 安装这个GitHub库的Skills到Codex和Claude Code的全局Skills文件里：https://github.com/yunshu0909/yunshu skillshub 把它装上后，来一起遨游Github的海洋吧，好多好玩有意思的项目可以被工作和生活用起来了 这个技术调研报告我十分满意，基于Codex汇总的项目介绍，我准备先啃一下最成熟的mem0，看看能不能借助这个逻辑来让我的Codex和Claude Code在写代码中有长期的记忆模块。 这样就不用每次我们都是从头再来了。 这个效果是怎么实现的 这是GitHub搜索Skills调度Codex这个Agent作业的全流程。 在我提出我的需求后，它会和我做需求对齐，确认我的真实意图是什么。 然后它会自己拆成若干个检索词去进行检索，根据检索来的数据评估是否需要优化检索词，如果需要就再进行多轮的检索，如果不需要就进入下一步进行项目筛选。 Codex会进行多轮的项目过滤，首先它会基于项目的硬过滤条件筛选出不符合项目的内容。 然后在过滤后的内容里去阅读项目的文档，最后根据相关性进行重排，产出最终的推荐项目。 这十几分钟里，它做的事跟一个真人研究员没区别，同时要比真人研究员快很多倍。 这是一个有循环、有重试、会自我纠正的Agent作业流。 而我需要干的只有两件事情：讲出需求、看报告。 这也就是为什么GitHub搜索Skills我要单独写一篇文章的原因，它的实现效果远超过我的预期。 安装及使用流程 GitHub搜索Skills我常用的搭配是Codex桌面版，Claude Code里使用效果也不错。 你可以访问Github代码仓下载安装它到Skills文件夹里。 链接：https://github.com/yunshu0909/yunshu skillshub github repo search就是这次的Skills。 也可以直接告诉Codex或Claude Code： 把它装上后，来一起遨游Github的海洋吧，好多好玩有意思的项目可以被工作和生活用起来了 GitHub一直被称为开源世界的宝藏库。 但我作为一名英语不好的产品经理，始终被拦在城墙之外，看得见但进不去。 在AI的出现后，我终于能爬上城墙，让AI帮我下载大家推荐的高星项目来用。 最近在研究Agent开发的事情，我发现：我仍然不会在 GitHub 里找项目。 英文搜索我压根用不明白，我也不知道怎么评判项目之间的区别。 于是我开始琢磨有什么办法可以解决，最后我看到正在库库写代码的Codex。 既然Agent本来就可以自己执行任务，那能不能让它替我去逛GitHub？ 我给Codex布置了检索任务，让它自己搜索、筛选、阅读项目。 在反复测试之后，我们把这套跑顺的流程封装成了一个Skills。 我只需要跟Agent讲我的需求是什么，它会自己去检索分析出和我需求最匹配的Github仓库。 下面我来和大家分享一下这个Skills跑出来不错的案例： 案例一：找OpenClaw玩法汇总 龙虾🦞最近太火了，我在假期里也安装了各个版本的龙虾体验了一下，秉着不能闭门造车的思路，我决定去看看大家都在用什么玩法，来学习一下。 于是我跟Codex提出了我的需求： 它开始吭哧吭哧干活，跑了10来分钟后给到了我这样一份结果： 它搜出来的东西蛮有意思的，第一个usecase就让我眼前一亮，里面汇总了各种玩法清单，我可以直接去仓库里看清单的内容，然后有感兴趣的就让Codex直接给我安装上，让我的龙虾去跑。 同时这个搜索里有个细节我觉得特别好，它把OpenClaw的官方主仓也搜索出来了，但是排序的时候并不是把OpenClaw放在第一位。 它最终的排序逻辑并不是单纯按照星标来的，而是按照需求关联度来排的。 我实际的诉求就是看玩法，它把玩法类的合集高优先级的展示给了我。 案例二：找B站、YouTube视频下载工具 在找了OpenClaw玩法后，我看到群里有朋友问有没有bilibili下载视频。 我想正好用这个Github检索Skills来测试一下，看看它在找工具上的质量怎么样。 然后我跟Codex提出了我的需求： 它搜索了一会给到我了结果： 工具的搜索结果它还很贴心的帮我分了类：哪些是能够直接用的桌面软件、哪些是需要自己安装的框架层，于是我选了Open Video Downloader，让Codex帮我装到本地： 它装好了直接打开了产品，我下载视频试了一下，效果非常棒！ 这一点是超出我刚开始预期的，我以为它会给我一个代码仓，然后再折腾半天帮我安装上，最后能够下载视频。 没想到还直接可以安装桌面版产品，然后开箱即用，这样再也不用重复造轮子了。 案例三：Agent记忆技术探索 我最近在研究给Agent追加记忆，于是我又让它去帮我找找有哪些成熟的模块，后续我做的时候先用成熟模块跑几遍，体验一下记忆组件要用什么逻辑实现。 同样的给Codex提出需求，当然这次要详细一点，最好也能开箱即用： 最后它给到我这些内容，我在慢慢的啃这些天书：