使用多提供商路由从文本生成图像 — 支持 Nanobanana 2、Seedream 5.0、GPT Image、Midjourney Niji 7（仅限动画/插图）和本地 ComfyUI 工作流程。包括 1,300 多个精选提示和风格感知提示增强。当用户想要创建图像、设计资产、增强提示或管理 AI 艺术工作流程时使用。
使用 amazon-ebs 构建器通过 Packer 构建 Amazon 系统映像 (AMI)。为 EC2 实例创建自定义 AMI 时使用。
全面的文档创建、编辑和分析，支持跟踪更改、注释、格式保存和文本提取。当 Claude 需要使用专业文档（.docx 文件）来执行以下操作时：(1) 创建新文档，(2) 修改或编辑内容，(3) 使用跟踪的更改，(4) 添加注释或任何其他文档任务
当用户想要制作短视频（5-120 秒）时使用此技能。
您必须在任何创造性工作之前使用它 - 创建功能、构建组件、添加功能或修改行为。在实施之前探索用户意图、要求和设计。
通过自然语言控制涂鸦智能家居设备。当用户要求控制智能设备（打开/关闭灯光、交流电、插头、调节亮度/温度/模式）、查询设备状态或列出设备、管理家庭和房间、重命名设备、按位置查看天气、发送通知（短信、语音通话、电子邮件或应用程序推送）、查看设备数据统计（例如能源/功耗）或从 IPC 摄像机捕获快照/短视频时使用。需要 TUYA_API_KEY。
为被请求的人制作一张去除背景的肖像图像，并通过 Telegram 发送。主要界面：Google Chrome、Pixelmator Pro、Telegram。输入：人物或图像搜索查询、电报收件人/聊天、可选的现有图像文件...触发提示：Google Chrome 搜索 | Google Chrome 人物或图像搜索查询、电报收件人/聊天、可选现有图像... |为被请求的人制作一张去除背景的肖像图像，并通过 Telegram 发送。
根据研究结果或给定主题撰写 LinkedIn 帖子。当被要求创建 LinkedIn 内容、专业帖子或思想领导力文章时，请使用此技能。
通过 bash 使用 AppleScript 创建和编辑 Keynote 演示文稿的指南
以统计严谨性设计、计划和分析 A/B 测试。当用户询问 A/B 测试、对比测试、实验设计、统计显着性、样本量计算、测试持续时间、多变量测试或转换实验时使用。触发短语包括“A/B 测试”、“分割测试”、“实验”、“统计显着性”、“样本量”、“测试持续时间”、“哪个版本获胜”、“转换实验”、“假设检验”、“变体测试”。
通过 CLI 与实时 Hunk diff 审查会话交互。检查审阅焦点、导航文件和块、重新加载会话内容以及添加内联审阅注释。当用户正在运行 Hunk 会话或想要以交互方式查看差异时使用。
在写作前通过问答指导交互式模块设计。当用户想要一起设计模块、类或功能时，或者当他们说“/spec-design”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：
