用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用，包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、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”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
AWP（代理工作协议）链上工具技能。提供合约地址、API 端点、捆绑的 Python 脚本和 EIP-712 签名，以便与 Base、以太坊、Arbitrum 和 BSC 上的 AWP 协议进行交互。涵盖：质押（veAWP 存款、分配）、工作网管理（注册、暂停、恢复、取消）、治理（提议、投票）、无 Gas 中继操作（绑定、取消绑定、委托、分配）和实时 WebSocket 事件监控。当用户提到 AWP、代理工作协议、awp-wallet、veAWP、AWPWorkNet、工作网质押、AWP 治理、AWP 排放或想要执行任何 AWP 链上操作时加载此技能。不适用于：Uniswap、Aave、Lido、Compound 或与 AWP 无关的其他 DeFi 协议。
每当您需要支付 x402 URL、将 USDC 转移到某个地址、检查 OmniClaw 余额或分类帐条目或使用omniclaw-cli 服务公开付费 API 时，请使用此技能。 OmniClaw 是代理系统的经济执行和控制层。 CLI 是零信任执行层：买家使用“omniclaw-cli pay”，卖家使用“omniclaw-cliserve”。此技能仅适用于 CLI 执行路径，不适用于所有者设置、策略编辑、钱包配置或财务策略引擎管理。
下载抖音视频，用 task agent 调用 doubao 完成浏览器自动化和下载
黑曜石风格的知识库——通过notesmd-cli跨会话存储、搜索和检索代理知识。
使用 Jujutsu (jj) 跟踪更改、变基修改、解决冲突并管理书签。在提交更改、浏览历史记录、压缩/分割提交或推送到 Git 远程时使用。
根据工作流程、提示、记录、文档或注释创建、重构、评估和打包座席技能。当被要求创建技能、将重复过程转变为可重用技能、改进现有技能、添加评估或打包技能以供团队重用时使用。
指导贡献者完成向项目添加新服务的完整过程
设计和实现 ADK-Rust 代理工作流程模式，包括 LLM、顺序、并行、循环和多代理编排。在构建或重构代理拓扑时使用。
将 Scaffold AGENT.md、AGENT_GOAL.md、AGENT_HARNESS.md 和 AGENT_PROGRESS.md 放入具有严格的、不重叠的功能边界的目标目录中，用于治理、长期任务、可重用的剧本和实时状态。当工作区需要规范的、可恢复的代理文件合同时使用。
端到端功能开发协调器，可自动化从需求到拉取请求的整个生命周期。生成 PRD、技术规范和任务分解工件，然后执行 4 阶段工作流程：分析 → 实施 → 测试 → 提交和 PR。支持 5 种执行模式：完整工作流（生成所有工件 + 运行所有阶段）、仅任务（跳过生成，使用现有文件）、Ralph Loop（自主自校正执行）、规范驱动（具有工作树隔离的多代理审查）和仅测试（专门运行测试阶段）。包括检查点/恢复，因此可以在任何阶段暂停和恢复工作，并自动检测 GitHub、Azure DevOps 或 GitLab 以进行 PR 创建。与平台无关，具有针对 iOS/Swift、Node.js/TypeScript、Rust、Python 和 Go 的自动堆栈检测。 当用户说“实现此功能”、“构建功能 X”、“启动新功能”、“创建 PRD”、“生成技术规范”、“分解任务”、“功能工作流程”、“计划此功能”、“从规范实现”、“运行完整工作流程”、“恢复功能”、“从我上次停下来的地方继续”、要求从需求到实现、想要端到端自动化功能开发时，始终使用此技能PRD 到 PR 管道，或者说“/feature-marker”——即使他们只是说“我需要构建 X”而没有明确提及工作流程。当用户提到“Ralph Loop”、“规范驱动模式”、“检查点”或要求从 PRD 或技术规范生成任务时也会触发。
全面的 C/C++ 编程参考，涵盖从 C11-C23 和 C++11-C++23、系统编程、CUDA GPU 计算、调试工具、Rust 互操作和高级主题的所有内容。用于：C/C++ 问题、现代语言功能、RAII/内存管理、模板/泛型、CUDA 编程、系统编程、调试/分析、性能优化、跨平台开发、构建系统、汇编、shell 脚本编写以及任何 C/C++/CUDA 开发任务。
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：
