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- 📄 pyproject.toml
- 📄 SKILL.md
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spec-driven-presentation-maker
从 JSON 生成 PowerPoint 演示文稿。当用户想要创建幻灯片、提案或演示材料时使用。
从 JSON 生成 PowerPoint 演示文稿。当用户想要创建幻灯片、提案或演示材料时使用。
用于 AI 代理的本机 Rust 浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用 - 导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取结构化数据、运行断言、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录到站点”、“自动化浏览器操作”、“视觉回归测试”、“检查提示注入”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
名称 =“上下文优化”
使用 Age 加密和解密文件或流 — 一种简单、现代且安全的加密工具,具有小型显式密钥、密码短语支持、SSH 密钥支持、后量子混合密钥和 UNIX 风格的可组合性。没有配置选项,没有脚枪。
在运行时创建、测试和改进功能——代理编写自己的代码
每当用户想要安装、配置或使用通用版本管理器 asdf (asdf-vm) 时,请使用此技能。触发任何提及 asdf、.tool-versions 文件、管理运行时版本、在 Node.js、Python、Ruby、Go、Terraform、kubectl、Java、Erlang、Elixir 或由 asdf 管理的任何其他工具的版本之间切换。从 nvm、pyenv、rbenv、goenv、tfenv 或类似的单语言版本管理器迁移时也会触发。使用此技能可以获得 asdf 插件、asdf 安装、asdf 设置/全局/本地、垫片故障排除、Fish/Bash/Zsh shell 配置和多项目版本隔离工作流程的帮助。
Use when user asks to draw, create, or generate diagrams, flowcharts, charts, architecture diagrams, wireframes, or visual illustrations. TRIGGER on "draw", "diagram", "flowchart", "chart", "pie chart", "bar chart", "line chart", "architecture diagram", "excalidraw", "visual", "wireframe", "comparison table", "画图", "流程图", "图表", "架构图", "示意图", "生成图", "做个图".
通过 tmux 对 Meeseeks CLI 进行端到端冒烟测试。当要求测试 CLI、验证更改后的 CLI 行为、对代理循环进行冒烟测试、检查回归或验证 MCP/插件/会话功能是否通过终端界面正常工作时,请使用此技能。还可以在调试 CLI 崩溃、MCP 连接问题或需要实时再现的会话生命周期问题时使用。
导航和检查动画蓝图、状态机、状态和转换
使用仅限 REST API(无 GraphQL)的 gh CLI 与 GitHub 交互。当用户想要处理 GitHub 问题、拉取请求、存储库、发布或操作时使用 - 特别是在 GraphQL 端点可能被阻止的沙盒环境中。触发关键字 - github、gh、pull request、PR、github Issue、github actions、workflow、release、gh api。
将杂乱的提示转变为结构良好、有效的提示——单代理、多代理或根据出色的输出进行逆向工程。
帮助将 Grip Connect 集成到 Web、Capacitor、React Native、运行时和 CLI 项目中。用于包选择、支持的设备设置、蓝牙限制、流式传输和导出工作流程、CLI 和运行时使用、连接故障排除以及不受支持的自定义设备指南。 --- # Grip Connect 当用户使用 Grip Connect 软件包进行构建、选择平台、连接受支持的设备或调试连接和设置问题时,请使用此技能。 ## 从平台和设备开始
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: