创建和使用brand.yml文件，以在Shiny应用程序和Quarto文档中保持一致的品牌。在 Shiny 或 Quarto 项目中处理品牌样式、颜色、字体、徽标或企业标识时使用。涵盖：(1) 根据品牌指南创建新的 _brand.yml 文件，(2) 使用 bslib 将brand.yml 应用到 Shiny for R 应用程序，(3) 使用 ui.Theme 将brand.yml 应用到 Shiny for Python 应用程序，(4) 在四开本文档、演示文稿、仪表板和 PDF 中使用brand.yml，(5) 修改现有的brand.yml 文件，(6) 解决品牌集成问题。包括完整的规范和特定于框架的集成指南。
当用户说“API 集成”、“连接 API”、“同步数据”、“数据映射”、“速率限制”或需要具有身份验证、速率限制处理和错误恢复功能的系统到系统连接器时，请使用此技能。生成具有身份验证（OAuth、API 密钥、JWT）、请求/响应映射、速率限制处理、断路器错误恢复和同步监控的 API 集成代码。请勿用于可视化 n8n 工作流程或 Webhook 接收。
为功能设计 PM 友好的技术架构。没有代码，只有高层设计决策。
分析 Claude Code 会话膨胀 — 显示令牌计数、上下文使用百分比和膨胀细分。当用户询问会话大小、上下文使用情况或当您注意到上下文窗口已满时使用。
通过 QVeris MCP 服务器搜索并执行第三方 API 工具，然后生成调用 QVeris REST API 的生产代码，以执行获取天气数据、股票价格或公共数据集等任务。当用户需要查找外部 API、集成 Web 服务、连接到第三方 REST 端点或从外部源检索数据时使用。
打开 Claude Code Organizer 仪表板 — 查看和管理跨范围的所有记忆、技能、MCP 服务器、挂钩和配置
当用户说“提交”时，必须在提交代码更改时使用，
通过 Gmail 和日历 API 协调会议安排。使用场合：安排会议、检查参与者的可用性、发送协调电子邮件、创建日历事件或通知组织者已确认的预订。
生成 Genkit Dart SDK 的代码并提供文档。当用户要求在 Dart 中构建 AI 代理、使用 Genkit 流程或将 LLM 集成到 Dart/Flutter 应用程序时使用。
将 .NET/C# 请求路由到正确的领域技能，并加载编码标准作为所有代码路径的基线。根据提示分析和项目信号确定任务是否需要 API、UI、测试、DevOps、工具或调试指导，然后按正确的顺序调用技能。始终在 [skill:using-dotnet] 检测到 .NET 意图后调用。请勿用于深层 API、UI、测试、devops、工具或调试实施指南。
当被要求“审查最近的更改”、“块审查”、“审查我的差异”、“审查此 PR”、“审查 PR #123”、“审查 PR <url>”、“审查我的更改”或要求使用团队的审查提示进行代码审查时使用。通过“gh pr diff”和本地差异支持 GitHub PR。应用 .chunk/context/review-prompt.md 文件中特定于团队的审核标准。
使用具有种子随机性和交互式参数探索的 p5.js 创建算法艺术。当用户请求使用代码、生成艺术、算法艺术、流场或粒子系统创建艺术时，请使用此选项。创建原创的算法艺术而不是复制现有艺术家的作品，以避免侵犯版权。
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：
