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i18n-check
检查并补充前端和后端的i18n翻译文件。以中文(zh-CN)为基准,检查其他语言翻译文件是否缺少key,并补充缺失的key和对应的翻译值。对于日语(ja-JP)、韩语(ko-KR)、繁体中文(zh-TW),使用与非CJK语言对比的方式检测未翻译内容。
检查并补充前端和后端的i18n翻译文件。以中文(zh-CN)为基准,检查其他语言翻译文件是否缺少key,并补充缺失的key和对应的翻译值。对于日语(ja-JP)、韩语(ko-KR)、繁体中文(zh-TW),使用与非CJK语言对比的方式检测未翻译内容。
通过引导式对话设计并创建新的 Hive 任务。引导用户完成问题定义、评估设计、约束规范、存储库脚手架、迭代基线测试和上传。当用户想要创建新任务、添加基准或向群体发布挑战时使用。
RESTful API 设计最佳实践和约定指南
设计架构来解决给定的任务。提出用于按照最佳实践和标准交付任务的解决方案。
由 Podwise CLI 提供支持的播客知识工作流程:按关键字搜索播客和剧集、监控新发布的节目、查找热门剧集、提出问题并从脚本内容中提取见解、处理 Podwise 剧集 URL、YouTube 视频、小鱼舟链接和本地音频或视频文件以检索脚本、摘要、章节、问答、思维导图、亮点和关键字 - 以及跟进积压工作、完善您的收听品味、生成每周回顾、将剧集注释导出到 PKM工具、跨播客的研究主题、辩论剧集想法以及生成语言学习卡。当用户想要查找、总结、转录或从任何播客或音频内容中提取见解,或管理其收听库时使用。
生成专业播客脚本,包含开场白、话题展开、问答环节和结尾。适用于创建音频内容、播客脚本、对话式内容。
在编辑 .lean 文件、调试 Lean 4 构建(类型不匹配、抱歉、无法综合实例、公理警告、 Lake 构建错误)、搜索 mathlib 中的引理、在 Lean 中形式化数学或学习 Lean 4 概念时使用。当用户请求有关 Lean 4、mathlib 或 Lakefile 的帮助时也会触发。请勿触发 Coq/Rocq、Agda、Isabelle、HOL4、Mizar、Idris、Megalodon 或其他非 Lean 定理证明器。
将社交媒体内容(X/Twitter、微信、极客、Reddit等)收集到飞书bitable中。 **每当用户从任何社交平台分享链接、发送屏幕截图或提及“收藏”、“保存”、“收藏”、“保存本文”时,请使用此技能。** 即使他们没有明确要求收藏,也要主动触发此技能。 --- # 内容收集器 自动收集社交媒体内容 → AI 总结 → 保存到飞书 bitable。 ## 快速参考 |触发|行动| |---------|--------| | X/Twitter 链接 | `x-tweet-fetcher` 技能 | |微信文章| `web-content-fetcher`(乱序)| |其他平台| `defuddle` → 回退到 `baoyu-url-to-markdown` | |截图| OCR→提取URL→收集| ## 工作流程 ``` 链接/屏幕截图 → 平台检测 → 重复数据删除 → 提取 → 汇总 → 保存到 Bitable ``` ### 第 1 步:平台检测 ```bash python3 script/extract_content.py "<url>" ```
集思广益后强制执行设计审查门 - 架起超级大国的桥梁:集思广益进入元群质量管道
使用ZhiPu GLM-Image API根据文本提示生成高质量图像的官方技能。擅长科学插图、高质量肖像、社交媒体图形和商业海报。支持多种宽高比、高清质量和水印控制。当用户想要生成图像、创建 AI 艺术、文本转图像或将文本描述转换为视觉内容时,请使用此技能。
使用任何兼容 OpenAI 的法学硕士转录和总结来自 YouTube、本地文件、Google Drive、Dropbox 和社交媒体平台(TikTok、Instagram、Twitter/X、Reddit)的视频。当被要求总结、分析、提取见解、事实核查或从视频内容创建学习材料时使用。
生成组件或页面的多种不同的视觉变化,探索不同的样式、布局和美学方向。当用户想要探索设计替代方案、迭代各种 UI、比较视觉方法或生成组件或页面的多个版本时使用。
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ 必备:技能说明入口:用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖 ├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐:机器可读元信息:用于索引 / 校验 / 自动填表 ├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐:授权与使用范围:开源 / 限制 / 商用说明 ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本:让用户导入后立刻验证“能用” ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范:统一排版 / 结构 / 风格 │ └─ example-template.tex 🧩 模板资源:报告/文档模板,快速生成标准产物 └─ references/ 🧩 参考资料库:方法论 / 结构指南 / 最佳实践 ├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考:章节框架 / 目录组织 ├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考:常用套路 / 指标口径 └─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考:图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范 详见Anthropic官方文档:https://agentskills.io/home
├─ ⭐ 必备:YAML Frontmatter(必须存在,放在文件最顶部) │ ├─ ⭐ name :技能唯一名;须符合命名规则,并建议与目录名一致 │ └─ ⭐ description :技能描述;建议包含触发关键词(便于检索/匹配) │ ├─ ✅ 可选:Frontmatter 扩展字段(规范允许,但非强制) │ ├─ ✅ license :许可证标识(也可配合单独 LICENSE 文件) │ ├─ ✅ compatibility :兼容性/运行环境要求(仅在确实有限制时写) │ ├─ ✅ metadata :任意键值对(如 author/version/source_url 等) │ └─ 🧩 allowed-tools :允许工具白名单(规范标注为 experimental) │ └─ ✅ 推荐:Markdown 正文(自由格式,但建议按“渐进式披露”组织) ├─ ✅ Overview / Purpose :一句话说明目标 + 不做什么(边界) ├─ ✅ When to use :触发条件/适用场景(让模型/用户知道何时调用) ├─ ✅ Step-by-step :步骤化流程(最好 3–6 步,保证可复现) ├─ ✅ Inputs / Outputs :输入格式、输出格式、产物位置(文件/文本/JSON等) ├─ ✅ Examples :至少 1 个可复制示例(越“能跑”越好) ├─ 🧩 Files & References :引用assets/、references/、scripts/(相对路径) ├─ 🧩 Edge cases :边界情况/限制(大文件、速率限制、失败回退) ├─ 🧩 Troubleshooting :常见错误与解决(依赖缺失、路径不对、权限问题) └─ 🧩 Safety notes :涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒(建议写)
在 GitHub 和各类社区里,技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库,让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索,支持 版本更新与多维排序(下载/点赞/评论/更新),并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
快速上手:
支持下载与导入 skills(.zip/.skill),本地放置后即可生效:
~/.claude/skills/(Claude Code)
~/.codex/skills/(Codex CLI)
~/.gemini/skills/(Gemini CLI)
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
你需要了解的:技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
这里的“skills(技能)”是一种可复用的任务能力包,通常包含 SKILL.md 说明(用途、输入输出、使用方法)以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为:给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”,可被反复安装与分享。
技能系统采用“渐进式披露”策略,高效管理上下文信息,具体流程如下:
发现阶段:系统启动时,智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简,足以判断其适用场景,避免冗余加载。
激活阶段:当任务需求与某技能描述匹配时,智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段:智能体严格遵循文档指引执行操作,并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势:该设计使智能体始终保持轻量高效,同时具备“按需扩展上下文”的能力,既保障响应速度,又确保复杂任务拥有充分执行依据。
推荐 3 种方式组合使用:
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后,也可以查看“放置指引/安装说明”。
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源,只要目标工具支持读取该格式,就能共享使用。
比如:检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本,形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库(至少 2 星),并扫描基本质量指标,还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者,在安装前应始终审查代码,对安全问题负责。
最常见原因是这几类:
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前: