每日精选skills数量
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导入技能

sou350121 sou350121
from GitHub 开发与编程
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adversarial-research-analyst

对抗性研究分析框架,使用结构化的牛市/熊市/仲裁者辩论来帮助用户做出更好的研究判断。维护一个信念图作为后端引擎,应用统计校准规则,跟踪相变并检测偏差。

0 112 14天前 · 上传 详情页 →
coderzc coderzc
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xiaoai-tts

Control Xiaoai speaker via OpenXiaoAI Voice API for high-quality TTS playback. Use when the user wants to play voice notifications, announcements, or TTS through the Xiaoai speaker using the OpenXiaoAI HTTP API. Supports Doubao (ByteDance) TTS with emotions, voice types, and speed control. Triggers on queries like "小爱播报", "语音播报", "让小爱说", "读出来", "播报", "xiaoai-tts","tts", "TTS", "小爱音箱语音播报".

0 112 14天前 · 上传 详情页 →
Meet-Miyani Meet-Miyani
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compose-skill

使用 MVI 架构,通过 Jetpack Compose 和 Compose Multiplatform (KMP/CMP) 构建、重构和审查应用程序。涵盖协程、StateFlow、SharedFlow、Channel、ViewModels、状态建模、重组、Navigation 3/2、Koin/Hilt DI、Ktor 网络、Paging 3、Room、DataStore、动画、Coil、可访问性、多平台资源、iOS/Swift 互操作、Gradle/AGP 配置、CI/CD 和桌面分发。在处理 @Composable、ViewModel、StateFlow、Flow、KMP、Ktor、Koin、Hilt、DataStore、Room、PagingData、重组、Xcode/iOS 互操作、Gradle 构建配置、性能、测试、跨平台或代码审查时使用。 --- # Jetpack Compose 和 Compose Multiplatform 这项技能涵盖了完整的 Compose 应用程序开发生命周期 - 从架构和状态管理到 UI、网络、持久性、性能、可访问性、跨平台共享、构建配置和分发。 Jetpack Compose 和 Compose Multiplatform 共享相同的核心 API 和心智模型。 **并非所有 Jetpack 库都可以在 `commonMain` 中工作** — 许多库仍仅适用于 Android。 AndroidX 库的一个子集现在发布多平台工件(例如“lifecycle-viewmodel”、“lifecycle-runtime-compose”、“datastore-preferences”),但可用性和 API 界面因版本而异。 **在将任何 Jetpack/AndroidX 依赖项添加到“commonMain”之前,请通过检查 Maven Central 或库的官方文档来验证是否为所有必需的目标发布了工件。** CMP 使用“expect/actual”或平台特定代码的接口。 MVI(模型-视图-意图)是推荐的架构,但该技能适应现有的项目约定。 ## 现有项目政策 **不要强制迁移。** 如果项目已经遵循 MVI 并具有自己的约定(不同的基类、不同的命名、不同的文件布局),请尊重这一点。适应项目现有的模式。架构模式——具有事件、状态和效果的单向数据流——才是重要的,而不是具体的

0 113 14天前 · 上传 详情页 →
microsoft microsoft
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configure-canvas-mcp

为 Claude Code、VS Code Copilot 或 GitHub Copilot CLI 配置 Canvas 创作 MCP 服务器。在“配置 MCP”、“设置 MCP 服务器”、“MCP 不工作”、“连接 Canvas 应用程序 MCP”、“画布创作不可用”、“MCP 未配置”、“设置画布应用程序”时使用。如果缺少先决条件,请勿使用 - 指示用户首先安装 .NET 10 SDK。

0 111 14天前 · 上传 详情页 →
dagster-io dagster-io
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dagster-expert

使用 Dagster 和 dg CLI 的专家指南。在执行任何需要 Dagster 特定知识或引用资产、具体化、组件、数据工具或数据管道的任务之前,请务必使用。常见任务可能包括创建新项目、添加新定义、了解当前项目结构、回答有关代码库的一般问题(查找资产、计划、传感器、组件或作业定义)、调试问题或提供有关特定 Dagster 概念的深入信息。 --- ## 核心 Dagster 概念 仅简要定义(有关详细示例,请参阅参考文件): - **资产**:由管道生成的持久对象(表、文件、模型) - **组件**:生成与特定域相关的定义(资产、计划、传感器、作业等)的可重用构建块。 ## 集成工作流程 与任何外部工具或服务集成时,请阅读[集成库索引](./references/integrations/INDEX.md)。其中包含有关存在哪些集成库的信息,以及有关如何为没有已发布库的工具创建新的自定义集成的参考。 ## dg CLI `dg` CLI 是与 Dagster 以编程方式交互的推荐方式(添加定义、启动运行、探索项目结构等)。它作为“dagster-dg-cli”包的一部分安装。如果给定任务存在相关 CLI 命令,请始终尝试使用它。仅当完成用户目标绝对必要时才探索现有项目结构。在许多情况下,现有的 CLI 工具对项目结构有足够的了解,这意味着列出和读取现有文件是浪费且不必要的。 几乎所有返回信息的“dg”命令都有一个“--json”标志,可用于获取机器可读格式的信息。除非您直接向用户显示信息,否则这应该优于默认表输出。 ## 紫外线

0 108 13天前 · 上传 详情页 →
osovv osovv
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grace-ask

使用完整的项目上下文回答有关 GRACE 项目的问题。当用户对代码库、架构、模块或实现有疑问时使用 - 加载所有 GRACE 工件,导航知识图,并通过引用提供有依据的答案。

0 92 7天前 · 上传 详情页 →
video-db video-db
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  • 📄 search-rtstream.js

pair-programmer

人工智能与实时屏幕和音频上下文配对编程。当用户想要录制屏幕、开始/停止录制或从他们正在做的事情中获取上下文时使用。

0 106 13天前 · 上传 详情页 →
PacificStudio PacificStudio
from GitHub 开发与编程
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commit

使用会话历史记录作为基本原理和总结,从当前更改创建格式良好的 git 提交;当要求提交、准备提交消息或完成分阶段工作时使用。 --- # Commit ## 目标 - 生成反映实际代码更改和会话上下文的提交。 - 遵循常见的 git 约定(类型前缀、短主题、包装正文)。 - 在正文中包括摘要和理由。 ## 输入 - 法典会议历史记录的意图和理由。 - `git status`、`git diff` 和 `git diff --staged` 用于实际更改。 - 特定于存储库的提交约定(如果有记录)。 ## 步骤 1. 阅读会话历史记录以确定范围、意图和理由。 2. 检查工作树和分阶段更改(`git status`、`git diff`、`git diff --staged`)。 3. 在确认范围后暂存预期的更改,包括新文件 (`git add -A`)。 4. 对新添加的文件进行健全性检查;如果有任何内容看起来是随机的或可能被忽略(构建工件、日志、临时文件),请在提交之前将其标记给用户。 5. 如果暂存不完整或包含不相关的文件,请修复索引或要求确认。 6. 选择与更改匹配的常规类型和可选范围(例如,`feat(scope): ...`、`fix(scope): ...`、`refactor(scope): ...`)。 7. 以祈使语气写主题行,<= 72 个字符,无句号。 8. 撰写正文,其中包括: - 关键变更摘要(变更内容)。 - 基本原理和权衡(为什么改变)。 - 测试或验证运行(如果未运行则明确注释)。 9. 使用“Codex <[email protected]>”为 Codex 附加“共同创作者”预告片,除非用户明确请求不同的身份。 10. 在 72 个字符处换行正文。 11. 使用here-doc或临时文件创建提交消息并使用“git commit -F <file>”,因此换行符是文字的(避免使用“-m”和“\n”)。 12. 仅当消息与暂存的更改匹配时才提交:如果暂存的差异包含不相关的文件或消息描述未暂存的工作,请修复索引或修改消息

0 85 7天前 · 上传 详情页 →

Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)

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

SKILL.md 内容要求

├─ ⭐ 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)

为什么选择 SkillWink?

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。

AI 语义搜索 关键词检索 版本更新 多维排序 开放标准 评论交流

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。

常见问题解答(FAQ)

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。

1,什么是Agent Skills?

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。

2,Skills是怎么运行的?

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。

3,我该怎么快速找到想要的技能?

推荐 3 种方式组合使用:

  • 语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
  • 多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
  • 排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。

4,SkillWink 支持哪些导入方式?

  • 上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
  • 上传skills文件夹
  • 从GitHub仓库导入

注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。

5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?

常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):

  • Claude Code:~/.claude/skills/
  • Codex CLI:~/.codex/skills/

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”。

6,一个技能能不能被多个工具一起用?

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。

7,这些skills使用安全吗?

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。

8,为什么我导入后“没有生效”?

最常见原因是这几类:

  • 放错目录(路径不对、层级多了一层)
  • SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
  • 依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
  • 工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)

9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?

我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:

  • 重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
  • 低质量技能:我们会定期清理低质量skills