什么是 recommend?
为您的知识系统获取研究支持的架构建议。描述您的用例、限制和目标 - 获取基于 TFT 研究的具体建议以及每个决策的理由。触发“/推荐”、“您会推荐什么”、“架构建议”、“知识系统”。 来源:agenticnotetaking/arscontexta。
为您的知识系统获取研究支持的架构建议。描述您的用例、限制和目标 - 获取基于 TFT 研究的具体建议以及每个决策的理由。触发“/推荐”、“您会推荐什么”、“架构建议”、“知识系统”。
通过命令行快速安装 recommend AI 技能到你的开发环境
来源:agenticnotetaking/arscontexta。
If any reference file is missing, note the gap but continue with available information. The recommendation degrades gracefully — fewer citations, same structure.
/recommend exists for exploration. The user is considering a knowledge system — maybe they have a use case, maybe they're comparing approaches, maybe they're curious what the research says about a specific pattern. /recommend answers with specific, research-backed reasoning without creating any files.
This is the entry point before commitment. /setup generates a full system. /recommend sketches what that system would look like and WHY, so the user can decide whether to proceed. Every recommendation traces to specific research claims. "I recommend X" is never enough — "I recommend X because [[claim]]" is the minimum.
为您的知识系统获取研究支持的架构建议。描述您的用例、限制和目标 - 获取基于 TFT 研究的具体建议以及每个决策的理由。触发“/推荐”、“您会推荐什么”、“架构建议”、“知识系统”。 来源:agenticnotetaking/arscontexta。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta --skill recommend为您的知识系统获取研究支持的架构建议。描述您的用例、限制和目标 - 获取基于 TFT 研究的具体建议以及每个决策的理由。触发“/推荐”、“您会推荐什么”、“架构建议”、“知识系统”。 来源:agenticnotetaking/arscontexta。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta --skill recommend 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/agenticnotetaking/arscontexta