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查询A股实时行情、历史数据、技术指标、事件、资金面与个股行业信息。Use when 用户提到股票代码、板块、技术分析、财务指标、指数成分、交易日历、宏观数据或个股所属行业。
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JavaScript/TypeScript 项目的代码库分析器。查找未使用的代码(文件、导出、类型、依赖项)、代码重复、循环依赖项、复杂性热点、架构边界违规和功能标志模式。 85个框架插件,零配置,亚秒级性能。当要求分析代码运行状况、查找未使用的代码、检测重复项、检查循环依赖项、审核复杂性、检查架构边界、检测功能标志、清理代码库、自动修复问题或运行闲置时使用。
如何开发 Pi 扩展。 TUI 组件、可用 API、组合模式和常见错误的发现工作流程。在构建或修改扩展时使用。 --- # Pi 扩展开发 ## 发现工作流程 在构建任何 UI 之前,请遵循以下顺序: 1. **阅读 Pi 的 TUI 文档** 了解模式和可用组件。主要的 Pi 文档列在系统提示符下的“Pi 文档”下 — 从那里阅读“docs/tui.md”。根据需要点击相关文档的链接。 2. **阅读您需要的特定组件的类型声明**。 `@mariozechner/pi-tui` 包的 `dist/index.d.ts` 和 `dist/components/*.d.ts` 文件显示了确切的 API 界面。 3. **阅读由 `@mariozechner/pi-coding-agent` 在其 `dist/modes/interactive/components/index.d.ts` 中导出的更高级别组件**。 4. **检查此项目的 `lib/ui/`** 是否存在构建在 Pi 基元之上的现有抽象。 `lib/ui/index.ts` 处的桶显示了公共表面。不要重复已有的内容。 5. **浏览 Pi 的示例**以了解有效的实现。系统提示符中列出了示例目录。 ## 架构:扩展与库 扩展和库代码扮演着不同的角色。有关完整模式,请参阅 AGENTS.md 的“集成架构”部分。简短版本: - **`lib/`** 包含域逻辑:API 客户端、身份验证、渲染器、类型和 UI 组件。这是其他 Pi 包可以导入的可重用代码。 - **`extensions/`** 保存 Pi 特定的连接:工具注册、`renderCall`/`renderResult`、斜杠命令、确认门、会话状态和生命周期。在构建集成时,扩展应该是其库的瘦消费者。 缓存属于扩展;图书馆保持无状态。当构建守护者或工作流时,共享逻辑位于“lib/internal/”中。有关公共代码与内部代码的完整指南,请参阅 AGENTS.md。 ## 可用的内容(仅限方向;根据来源验证) **来自 `@mariozechner/pi-tui`
网络上 Claude Code 的完整 GitHub 工作流程。所有 GitHub 操作都必须使用 REST API(切勿使用 gh CLI)。包括分支命名 (claude/*-sessionId)、推送重试逻辑、通过 API 进行 PR/问题管理以及完整的工作流程。用于 Claude Code Web 环境中的所有 GitHub 交互。
Nerve 后端 (Python) 和前端 (React/TS) 开发和代码贡献。在为 Nerve 编写 Python 代码、修复错误、添加功能、审查 Nerve PR、构建前端、运行测试或使用 Nerve 代码库时使用。触发“神经代码”、“神经 PR”、“修复神经”、“神经功能”、“神经测试”、“构建神经 UI”、“神经迁移”。
运动科学和神经科学研究的统计质量检查表。在分析数据、解释结果、运行统计、编写结果部分或查看分析代码时自动触发。基于 Makin 和 Orban de Xivry(2019,eLife)。
在运行或操作 Autoloop 编排运行时时使用,包括启动新循环、恢复任务、阶段范围的运行、对卡住的运行进行故障排除以及解释运行工件。请勿用于不相关的编码任务。
将 Snowflake 相关操作路由到 Cortex Code CLI,以获得专门的 Snowflake 专业知识。当用户询问 Snowflake 数据库、数据仓库、Snowflake 上的 SQL 查询、Cortex AI 功能、Snowpark、动态表、Snowflake 中的数据治理、Snowflake 安全性或明确提及“Cortex”时使用。请勿用于一般编程、本地文件操作、非 Snowflake 数据库、Web 开发或与 Snowflake 无关的基础设施任务。
如何分类、回复和解决来自 BugBot 和 CodeRabbit 的自动审核评论
当用户要求“评估 AI 素养”、“运行评估”、“检查素养水平”、“评估我们的 AI 协作”、“我们在框架中的位置”或想要使用 ALCI 工具确定其团队的 AI 素养水平时,应使用此技能。
使用 sn-plugin-lib SDK (React Native + Android) 构建、调试和扩展 Supernote 电子墨水设备插件。每当用户提及 Supernote、sn-plugin-lib、PluginManager、PluginCommAPI、PluginFileAPI、PluginNoteAPI、PluginDocAPI、.snplg 文件、电子墨水插件开发或想要为 Supernote NOTE 或 DOC 应用程序创建/修改插件时,触发此技能。当用户讨论 EMR 坐标、电子墨水设备上的套索操作或任何针对 Supernote PluginHost 运行时的 React Native 插件时也会触发。即使用户只是在 Supernote 硬件环境中说“我的笔记本的插件”或“扩展我的笔记应用程序”,也可以使用此技能。
构建器工作流程的项目特定构建过程。为 claudecode_webui 构建前端资源。
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: