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Scout : Agent de recherche web local

VérifiéPrudence

Exécutez un agent de recherche web local qui parcourt plusieurs sources et rédige des briefs en markdown. Idéal pour la veille technologique, la détection d'opportunités et le balayage de signaux techniques.

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Data & IAIntermédiaire
25/07/2026
Claude CodeCodex
#research-agent#web-scraping#intelligence#trend-monitoring#markdown-brief

Recommandé pour

Claude CodeCodexData scientistData & analyse

Synthèse automatique

Un agent de recherche web local qui planifie une mission, interroge plusieurs sources (Hacker News, GitHub, Jina Reader) et rédige un briefing en markdown.

Points forts

  • Planification autonome de la mission basée sur des objectifs
  • Intégration avec plusieurs adaptateurs de sources pour une couverture large
  • Génération de briefs Markdown structurés dans un répertoire dédié
  • Capacité à suivre des pistes prometteuses de manière itérative

Limites

  • Nécessite une configuration manuelle des clés API (JINA, GitHub, Anthropic)
  • La qualité des résultats dépend de la pertinence des sources adaptateurs
  • Peut consommer un nombre important de tokens pour des missions complexes
Quand l'utiliser

Lorsqu'il faut collecter rapidement des signaux techniques à partir de plusieurs sources ouvertes et synthétiser les résultats dans un rapport structuré.

Quand l'éviter

Lorsque les données en temps réel ou les flux continus sont nécessaires, ou si l'utilisateur ne peut pas fournir les clés API requises.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité85/100

The skill uses Bash to run arbitrary Python and shell scripts that may access the internet and install dependencies. While the purpose (web research) is legitimate, the actual code is not provided in the SKILL.md, so users must independently verify the safety of the scripts. No destructive or obfuscated commands are present, but the power given to Bash and the reliance on external files warrant caution.

Points d'attention
  • •Skill instructs execution of external Python and shell scripts (`python agent.py`, `./quick.sh`, `./scout.sh`, `./daily.sh`) that are not included in SKILL.md, requiring trust that the associated directory contains safe code.
  • •Setup command `pip install -r requirements.txt` installs unspecified dependencies from PyPI, which could pull malicious packages if the repository is compromised.
  • •The agent has network access (calls web adapters), so a compromised script could exfiltrate data or perform unintended actions.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Daily technical signals
Find 3 interesting technical signals from today using hn_front, github_trending, and jina_read. Write a brief.
Open-source agent tooling
Find open-source agent tooling worth tracking this week and write a brief.
Trend monitoring
Monitor current trends in AI coding assistants from Hacker News and GitHub and summarize the top 5 signals.

name: scout description: Run a local web research agent and mission-driven intelligence scanner that searches multiple sources and writes markdown briefs. Best for trend monitoring, opportunity scouting, builder discovery, and technical signal scanning. allowed-tools: [Bash, Read]

Scout

Mission-driven local web research agent backed by the files in this directory.

What it does

  • plans a scan from a mission
  • calls source adapters to gather signal
  • follows promising leads
  • writes a markdown brief to inbox/

Best for:

  • technical trend monitoring
  • open-source discovery
  • opportunity scouting
  • builder and ecosystem research

Working adapters

  • Hacker News
  • GitHub
  • Jina Reader

Setup

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

Then configure one of:

  • Codex auth: codex login --device-auth
  • ANTHROPIC_API_KEY

Optional:

  • JINA_API_KEY
  • GITHUB_TOKEN

Direct commands

python agent.py --mission "Find 3 interesting technical signals from today" --tokens 5000
./quick.sh --mission "Find 2 interesting GitHub repos from this week"
./scout.sh --tokens 20000 --mission "Find open-source agent tooling worth tracking"
./daily.sh --tokens 10000

Recommended smoke test

python agent.py --mission "Use hn_front, github_trending, and jina_read to find 2 interesting technical signals from today and write a brief." --tokens 2500

If the setup works, Scout writes a markdown brief to inbox/.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/download' --output '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md.part' '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Extrait original : Setup
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

Then configure one of:

  • Codex auth: codex login --device-auth
  • ANTHROPIC_API_KEY

Optional:

  • JINA_API_KEY
  • GITHUB_TOKEN

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/scout' && cp -R '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv' '.claude/skills/scout'

Codex
test -f '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/scout' && cp -R '.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv' '.agents/skills/scout'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv'

openskills read 'scout-local-web-research-agent-mryiqivv'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/scout-local-web-research-agent-mryiqivv/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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