К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot официальный · Anthropic

search — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Параллельно ищет информацию по подключённым MCP-источникам и собирает единый ответ. Пригодится, когда решение или переписка затерялись между почтой, чатом и трекером.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill search -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает search

Скилл принимает поисковый запрос, разбивает его на подзапросы под синтаксис конкретных сервисов и опрашивает их одновременно. В цепочку входят подключённые MCP-коннекторы к корпоративным чатам, почте, облачным дискам, трекерам задач, базам знаний и CRM. Он поддерживает фильтры from:, in:, after:, before: и type:.

Все найденные данные объединяются. Одинаковые факты из переписки и писем склеиваются, а приоритет отдаётся официальным документам или свежим обсуждениям. Если один из внешних сервисов вернёт ошибку, поиск по остальным не остановится.

Без подключённых MCP-инструментов скилл бесполезен: ему нужен хотя бы один рабочий коннектор в настройках окружения. При спорном запросе агент сначала задаст уточняющий вопрос.

Какие задачи решает

  • найти решение по проекту среди разрозненных чатов и писем
  • собрать упоминания конкретного человека по всем подключённым сервисам
  • отыскать нужный файл в облачном хранилище по теме переписки
  • объединить дублирующиеся данные из трекера задач и базы знаний

Примеры запросов агенту

  • найди документ о переносе базы данных
  • что мы решили по архитектуре сервиса from:alex
  • где обсуждался план интеграции с CRM

Как установить search

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill search -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/search/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/search/

Из того же набора89

Весь набор →
data-visualization официальный anthropics Подбирает подходящие типы графиков под структуру данных и генерирует код на Python с matplotlib, seaborn и plotly. Пригодится при подготовке отчётов. Claude Code CX Codex Cursor +1 13 700установок documentation официальный anthropics Скилл для технического письма: собирает README, справочник по API, ранбук, архитектурный документ или гайд для новичков. Пригодится, когда код есть, а описания к нему нет. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 300установок build-dashboard официальный anthropics Генерирует автономный HTML-дашборд с графиками Chart.js, карточками KPI и таблицами. Помогает быстро оформить результаты запроса или сырые данные в один файл для браузера. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 100установок memory-management официальный anthropics Скилл раскладывает рабочие сокращения, имена и термины по файлам памяти, чтобы агент учитывал их в запросах. Пригодится для проектов с внутренним словарём и множеством контекстных деталей. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 400установок task-management официальный anthropics Ведёт список задач в локальном файле TASKS.md и показывает интерактивный дашборд. Пригодится, чтобы фиксировать дедлайны и поручения прямо во время диалога с агентом. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 200установок architecture официальный anthropics Помогает оформить Architecture Decision Record или разобрать чужой дизайн системы: варианты, компромиссы, последствия. Пригодится, когда выбираете между технологиями. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 700установок knowledge-synthesis официальный anthropics Скилл объединяет результаты корпоративного поиска из чатов, почты и документов в один связный ответ. Убирает дубли, выставляет уровень доверия и сохраняет ссылки на источники. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 400установок testing-strategy официальный anthropics Скилл помогает спроектировать стратегию тестирования и план проверок для проекта. Пригодится, когда нужно выбрать типы тестов и найти пробелы в покрытии. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 400установок

Похожие

convert-plaintext-to-md официальный github Скилл для GitHub Copilot: превращает текстовый документ в Markdown — по инструкции из запроса, по готовому образцу или по заданным параметрам. GitHub Copilot 9 000установок figma-generate-library официальный openai Скилл для синхронизации дизайн-системы Figma с кодовой базой. Помогает создать или обновить переменные, компоненты, режимы (светлая/тёмная тема) и документацию в правильном порядке — без фаз, выполненных в неправильной последовательности. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 700установок figma-create-new-file официальный Figma Создаёт пустые файлы Figma, FigJam или Slides в черновиках нужной команды. Скилл готовит параметры и planKey перед запуском MCP-инструментов. CX Codex GP ChatGPT 6установок create-tldr-page официальный github Собирает страницу tldr из документации команды: короткое описание, ссылка на первоисточник и 5–8 примеров вызова. GitHub Copilot 8 800установок troubleshooting ChromeDevTools Пошагово диагностирует сбои подключения и ошибки инструментов Chrome DevTools MCP в ассистенте. Пригодится, когда не запускается сервер или падают команды управления вкладками. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 200установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. Claude Code 1 052 851установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. Claude Code 711 230установок writing-plans Jesse Vincent Скилл превращает требования к многошаговой задаче в подробный план реализации до начала работы с кодом. Пригодится, когда исполнителю нужно зафиксировать файлы, интерфейсы и проверки. Claude Code CX Codex 282 859установок

Вопросы о search

Как установить search в Claude Code?

Выполните команду npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins --skill search -a claude-code. Файл конфигурации появится по пути ~/.claude/skills/search/SKILL.md.

Что делает скилл search?

Он принимает запрос, переводит его в подзапросы для каждого подключённого MCP-инструмента и запускает параллельный поиск. Результаты собираются в единую сводку со ссылками на источники.

Что произойдёт, если не подключён ни один MCP-источник?

Скилл выдаст предупреждение о том, что для поиска требуется хотя бы один источник. Для работы понадобится настроить MCP-коннекторы к чату, почте, диску или трекеру задач.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: search
description: Search across all connected sources in one query. Trigger with "find that doc about...", "what did we decide on...", "where was the conversation about...", or when looking for a decision, document, or discussion that could live in chat, email, cloud storage, or a project tracker.
argument-hint: "<query>"
---

# Search Command

> If you see unfamiliar placeholders or need to check which tools are connected, see [CONNECTORS.md](../../CONNECTORS.md).

Search across all connected MCP sources in a single query. Decompose the user's question, run parallel searches, and synthesize results.

## Instructions

### 1. Check Available Sources

Before searching, determine which MCP sources are available. Attempt to identify connected tools from the available tool list. Common sources:

- **~~chat** — chat platform tools
- **~~email** — email tools
- **~~cloud storage** — cloud storage tools
- **~~project tracker** — project tracking tools
- **~~CRM** — CRM tools
- **~~knowledge base** — knowledge base tools

If no MCP sources are connected:
```
To search across your tools, you'll need to connect at least one source.
Check your MCP settings to add ~~chat, ~~email, ~~cloud storage, or other tools.

Supported sources: ~~chat, ~~email, ~~cloud storage, ~~project tracker, ~~CRM, ~~knowledge base,
and any other MCP-connected service.
```

### 2. Parse the User's Query

Analyze the search query to understand:

- **Intent**: What is the user looking for? (a decision, a document, a person, a status update, a conversation)
- **Entities**: People, projects, teams, tools mentioned
- **Time constraints**: Recency signals ("this week", "last month", specific dates)
- **Source hints**: References to specific tools ("in ~~chat", "that email", "the doc")
- **Filters**: Extract explicit filters from the query:
  - `from:` — Filter by sender/author
  - `in:` — Filter by channel, folder, or location
  - `after:` — Only results after this date
  - `before:` — Only results before this date
  - `type:` — Filter by content type (message, email, doc, thread, file)

### 3. Decompose into Sub-Queries

For each available source, create a targeted sub-query using that source's native search syntax:

**~~chat:**
- Use available search and read tools for your chat platform
- Translate filters: `from:` maps to sender, `in:` maps to channel/room, dates map to time range filters
- Use natural language queries for semantic search when appropriate
- Use keyword queries for exact matches

**~~email:**
- Use available email search tools
- Translate filters: `from:` maps to sender, dates map to time range filters
- Map `type:` to attachment filters or subject-line searches as appropriate

**~~cloud storage:**
- Use available file search tools
- Translate to file query syntax: name contains, full text contains, modified date, file type
- Consider both file names and content

**~~project tracker:**
- Use available task search or typeahead tools
- Map to task text search, assignee filters, date filters, project filters

**~~CRM:**
- Use available CRM query tools
- Search across Account, Contact, Opportunity, and other relevant objects

**~~knowledge base:**
- Use semantic search for conceptual questions
- Use keyword search for exact matches

### 4. Execute Searches in Parallel

Run all sub-queries simultaneously across available sources. Do not wait for one source before searching another.

For each source:
- Execute the translated query
- Capture results with metadata (timestamps, authors, links, source type)
- Note any sources that fail or return errors — do not let one failure block others

### 5. Rank and Deduplicate Results

**Deduplication:**
- Identify the same information appearing across sources (e.g., a decision discussed in ~~chat AND confirmed via email)
- Group related results together rather than showing duplicates
- Prefer the most authoritative or complete version

**Ranking factors:**
- **Relevance**: How well does the result match the query intent?
- **Freshness**: More recent results rank higher for status/decision queries
- **Authority**: Official docs > wiki > chat messages for factual questions; conversations > docs for "what did we discuss" queries
- **Completeness**: Results with more context rank higher

### 6. Present Unified Results

Format the response as a synthesized answer, not a raw list of results:

**For factual/decision queries:**
```
[Direct answer to the question]

Sources:
- [Source 1: brief description] (~~chat, #channel, date)
- [Source 2: brief description] (~~email, from person, date)
- [Source 3: brief description] (~~cloud storage, doc name, last modified)
```

**For exploratory queries ("what do we know about X"):**
```
[Synthesized summary combining information from all sources]

Found across:
- ~~chat: X relevant messages in Y channels
- ~~email: X relevant threads
- ~~cloud storage: X related documents
- [Other sources as applicable]

Key sources:
- [Most important source with link/reference]
- [Second most important source]
```

**For "find" queries (looking for a specific thing):**
```
[The thing they're looking for, with direct reference]

Also found:
- [Related items from other sources]
```

### 7. Handle Edge Cases

**Ambiguous queries:**
If the query could mean multiple things, ask one clarifying question before searching:
```
"API redesign" could refer to a few things. Are you looking for:
1. The REST API v2 redesign (Project Aurora)
2. The internal SDK API changes
3. Something else?
```

**No results:**
```
I couldn't find anything matching "[query]" across [list of sources searched].

Try:
- Broader terms (e.g., "database" instead of "PostgreSQL migration")
- Different time range (currently searching [time range])
- Checking if the relevant source is connected (currently searching: [sources])
```

**Partial results (some sources failed):**
```
[Results from successful sources]

Note: I couldn't reach [failed source(s)] during this search.
Results above are from [successful sources] only.
```

## Notes

- Always search multiple sources in parallel — never sequentially
- Synthesize results into answers, do not just list raw search results
- Include source attribution so users can dig deeper
- Respect the user's filter syntax and apply it appropriately per source
- When a query mentions a specific person, search for their messages/docs/mentions across all sources
- For time-sensitive queries, prioritize recency in ranking
- If only one source is connected, still provide useful results from that source

© anthropics · Apache-2.0 · anthropics/knowledge-work-plugins

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой