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harness-eval
当用户要求“测试工具”、“运行集成测试”、“使用真实 API 验证功能”、“使用真实模型调用进行测试”、“运行代理循环测试”、“验证端到端”或需要使用实际 LLM 调用在真实代码库上验证 OpenHarness 功能时,应使用此技能。
当用户要求“测试工具”、“运行集成测试”、“使用真实 API 验证功能”、“使用真实模型调用进行测试”、“运行代理循环测试”、“验证端到端”或需要使用实际 LLM 调用在真实代码库上验证 OpenHarness 功能时,应使用此技能。
当您需要询问有关代码库的问题或使用知识图理解代码时使用
帮助开发者使用python-binance库在币安上进行交易。当代码导入 Binance、引用 Client/AsyncClient 或询问 Binance API 交易、市场数据、Websockets 或账户管理时使用。 --- # python-binance SDK 用于币安加密货币交易所的非官方 Python SDK。超过 797 种方法,涵盖现货、保证金、期货、期权、投资组合保证金和 WebSocket API。 ## 设置 ```python from binance import Client, AsyncClient # 同步客户端 client = Client(api_key, api_secret) # 异步客户端 client = wait AsyncClient.create(api_key, api_secret) # 测试网客户端 = Client(api_key, api_secret, testnet=True) # 演示/纸质交易 client = Client(api_key, api_secret, demo=True) # RSA 密钥认证 client = Client(api_key, private_key=open("key.pem").read()) # 其他 TLD(币安美国、日本等) client = Client(api_key, api_secret, tld="us") ``` ## 关键模式 1. **所有方法都返回纯 Python 字典** — 不是自定义对象。使用 `response["key"]` 访问字段。 2. **`**params` kwargs** — 大多数方法接受额外的 Binance API 参数作为关键字参数。 3. **同步/异步奇偶校验** — `Client` 和 `AsyncClient` 具有相同的方法名称。使用“await”进行异步。 4. **Enums** — 从 `binance.enums` 导入或直接使用字符串值(`"BUY"`、`"LIMIT"` 等)。 ## 方法命名约定 这是最重要的模式 — 它可以让您推断方法名称: |前缀|域名 |示例| |--------|--------|---------| | `get_*` / `create_*` / `cancel_*` |现货| `get_order_book()`、`create_order()` | | `期货_*` |美元期货 | `futures_create_order()` | | `futures_coin_*` | Coin-M 期货 | `futures_coin_create_order()` | | `保证金_*` |保证金| `margin_borrow_repay()` | | `选项_*` |普通期权 | `options_place_order()` | | `papi_*` |投资组合保证金 | `papi_create_um_order()` | | `ws_*` | WebSocket 增删改查 | `ws_create_order()` | | `订单_*` |订单帮手| `order_limit_buy()` | | `流_*` |用户数据流| `stream_get_listen_key(
在 n8n Code 节点中编写 JavaScript 代码。在 n8n 中编写 JavaScript、使用 $input/$json/$node 语法、使用 $helpers 发出 HTTP 请求、使用 DateTime 处理日期、排除代码节点错误或在代码节点模式之间进行选择时使用。
根据 Jira 票证要求和 Confluence 相关文档创建分为前端/后端/基础设施的实施计划的规划技能。它假设上一步已经获得了Jira Ticket信息和Confluence搜索结果,并输出结构化的实施计划。用于“计划”、“实施计划”和“任务划分”等上下文中。
执行代码审查。在审查拉取请求、检查代码更改或提供代码质量反馈时使用。涵盖安全、性能、测试和设计审查。
修改前对代码库进行分类,以选择合适的开发方法
当 PinMe 项目 (Worker TypeScript) 需要集成电子邮件发送 (send_email) 或 LLM API 调用(聊天/完成)时,请使用此技能。指导AI生成正确的Worker TS代码。
当用户要求“找工作”、“搜索符合我期望的工作”、“找到符合我期望的最佳工作”、“求职”、“搜索工作平台”、“将工作与我的个人资料匹配”、“查找 AI 工程师工作”、“查找 ML 工程师工作”、“搜索高级软件工程师职位”、“查找有签证担保的工作”或提及求职、工作匹配、职业搜索或工作平台抓取时,应使用此技能。
在构建 App Store 屏幕截图页面、为 iOS 应用程序生成可导出的营销屏幕截图或使用 Next.js 创建程序化屏幕截图生成器时使用。在应用商店、屏幕截图、营销资源、html 到图像、手机模型上触发。
指导稳定的API和接口设计。在设计 API、模块边界或任何公共接口时使用。在创建 REST 或 GraphQL 端点、定义模块之间的类型契约或在前端和后端之间建立边界时使用。
架构师优先开发理念的实施指南——完美架构、务实执行、测试保证质量。在启动新功能、重构系统或需要架构决策时使用此技能。强制执行不可协商的事项,例如在代码之前完成设计/文档、零耦合以及在结构决策之前通过多个角度进行验证。
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: