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heron-audit
审核该项目的人工智能代理访问——系统、权限、数据、风险、监管标志。
审核该项目的人工智能代理访问——系统、权限、数据、风险、监管标志。
在构建或修改 Talon UI、HUD、覆盖、通知、备忘单或使用 ui_elements 时触发。
用来创建、修改、重构、评估、打包和优化其他 skill。用户提到从零做 skill、把一段工作流程沉淀成 skill、改现有 skill、把别人的 skill 按当前这套架构重写、做轻优化或完整改造、设计评测、验证 skill 是否真的更好、优化触发描述,或打包交付 skill 时,都应使用这个 skill。
支持用户按一个或多个研究领域订阅 arXiv 最新论文,按重要性排序并以中英双语卡片形式推送(英文标题/中文标题/英文摘要/中文摘要/arXiv 链接)。支持每领域独立数量上限(5-20)、关键词高亮、NEW/UPDATED 版本标识、Markdown 存档,以及定时推送与即时推送双路径。首次使用时先完成订阅配置;领域可由 Agent 画像 JSON 自动补全英文名、关键词与会议列表。
用于在多存储库工作区中实施问题的基于步骤的工作流程。处理研究、规划、浅层克隆、代理团队、实施、质量保证和拉取请求。
每日工作流启动和收尾管理工具。当用户说"开始今天的工作"、"开启今天"、"新的工作"、"启动每日"、或任何与每日任务管理相关的内容时自动触发。
这项技能的作用是——保持简洁,预路由器会读取此内容
AI 代理协调器 — 管理在您的代码库上并行工作的 AI 代理团队。当用户想要执行以下操作时使用:运行多个代理、协调 AI 工作、部署代理团队、管理任务/目标/代理、检查编排器状态,或提及“orch”、“orchestry”、“代理团队”、“代理编排”。
当一项实质性任务真正完成时,添加文明风格的礼仪语录。每当用户或代理正在完成一个真正的可交付成果(例如功能、重构、分析、设计文档、流程变更、报告或编写任务)时,即使他们没有明确要求报价,也可以使用此选项;跳过简短的回复、微小的修复和未完成的工作。
一个基于 Rust 的快速无头浏览器自动化 CLI,具有 Node.js 后备功能,使 AI 代理能够通过结构化命令导航、单击、键入和快照页面。
从 PDF 文件中提取文本和表格。在处理 PDF 或文档提取时使用。
识别两个提取规则列表之间的冲突规则。将一项技能的规则与另一项技能的规则或代理配置规则(CLAUDE.md、GEMINI.md 等)进行比较时,请使用此技能。
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: