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当您需要将新的 Claude Code 代理(新的 tmux 窗口)附加到现有正在运行的 octomux 任务,共享任务的工作树和 cwd 时使用
当您需要将新的 Claude Code 代理(新的 tmux 窗口)附加到现有正在运行的 octomux 任务,共享任务的工作树和 cwd 时使用
指导 AI 代理通过 NyxID MCP 元工具通过 AI 生成在 Ornn 平台上创建新技能
AI 專案管理助手——專案建檔、聯絡人管理、任務建立三合一。當使用者說「幫我建專案」「建個案子」「記一下這個專案」「這封信幫我處理」「幫我建聯絡人」「存一下這個人的資料」「幫我加個任務」「加個待辦」,或任何涉及專案建檔、聯絡人建立、任務建立的意圖時,觸發此技能。即使使用者沒有明確說「專案」「聯絡人」或「任務」,只要描述了一個合作案、一個新認識的人、或一件待辦事項,都應該觸發。也涵蓋對既有專案的狀態更新。輸入來源不限——可能是信件內容、口頭描述、名片照片、截圖等。
适用于长篇小说、网络小说、连续剧、同人小说和外传故事的小说制作操作系统。在设计或运行具有持久世界状态、章节摘要、挂钩、字符矩阵、连续性审核、重写/修订循环、风格指南或每本书规则的结构化写作管道时使用。最适合诸如构建类似 InkOS 的技能、创建长篇小说工作流程、保持多章节故事一致性、生成/审核/修改章节或维护多个章节的故事文件等请求。
为新功能生成产品需求文档 (PRD)。在规划功能、启动新项目或要求创建 PRD 时使用。触发条件:创建 prd、为其编写 prd、规划此功能、需求、规格。
使用 Eric Jang 方法的多智能体迭代研究管道。跨 3 个周期的 10-18 个专业代理通过特定领域的压力测试、迭代深化和反模式防护来生成共识参考、交互图、个性化综合和行动计划。
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对文件应用统一的差异补丁
微信小程序全自动安全审计 Skill。使用 Agent Teams 编排 Agent,分阶段完成从反编译到报告生成的全流程静态安全分析。覆盖敏感信息泄露、API接口提取、加解密算法分析、漏洞分析四大维度。采用"脚本预扫描 + LLM智能分析"双层架构,脚本保证覆盖率,LLM保证准确率。
在任何创造性工作之前必须使用。通过协作对话将想法转化为完整的设计和规格。
创建包含分阶段更改的 git 提交
检查 Apple 提醒并采取行动 — 读取 Claude Inbox 以获取待处理任务,并读取 Claude Output 以获取结果。自动为新收件箱项目派遣代理。当用户说 /reminders、“检查提醒”、“进来的内容”时使用,或通过 /loop 启动观察程序。
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: