管理 shadcn 组件和项目 - 添加、搜索、修复、调试、样式设置和编写 UI。提供项目上下文、组件文档和使用示例。适用于使用 shadcn/ui、组件注册表、预设、--preset 代码或任何具有 Components.json 文件的项目。还会触发“shadcn init”、“使用 --preset 创建应用程序”或“切换到 --preset”。
Node/TypeScript 项目的代码质量审查清单。由代码质量审核代理在 PR 审核期间加载。
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。
按照 FiftyOne 的官方约定编写 Python 代码。在为 FiftyOne 做出贡献、开发插件或编写与 FiftyOne 代码库集成的代码时使用。
面向 GPT-5.4 等强模型的轻量 spec-driven / checkpoint-driven coding skill。用于高输入、高频、多轮的代码与 agentic coding 任务，默认短输出、中文沟通、模型自行分解任务；常驻只保留最小 spec、先复述理解、执行前 checkpoint、批准后执行、执行后回写五类关键约束。
代码质量检查技能，自动检测项目语言并运行对应 linter
将一个或多个新端点添加到 Ghost 的管理 API（位于 `ghost/api/admin/**`）。
生成多个子项以从不同质量维度审查代码
为 Karma 生态系统创建新的 Claude Code 技能。当用户说“创建一项技能”、“建立一项新技能”、“搭建一项技能”或“设计一项技能”时使用。指导意图捕获、SKILL.md 编写、验证和打包。
DotCraft 项目的开发指南。在开发 DotCraft 核心功能、添加新模块（包括通过 AppServer/JRPC 的外部通道适配器）、修改现有代码或编写文档时，请使用此技能。涵盖C#代码风格、工具命名（AI函数的PascalCase）、模块开发规范（通过spec）、Python SDK的外部通道扩展、规范优先的工作流程、测试要求和双语文档。
使用 Vespera 构建 API - 适用于 Rust/Axum 的类似 FastAPI 的 DX。涵盖路由处理程序、模式派生和 OpenAPI 生成。
当任务涉及通过终端 CLI (`bridgic-browser ...`) 或 Python SDK (`from bridgic.browser.session import Browser`、`from bridgic.browser.tools import BrowserToolSetBuilder`) 使用 bridgic-browser 进行浏览器自动化时使用。触发导航、抓取、表单填写、可访问性快照参考、e2e 检查、隐形浏览、CLI-SDK 映射/迁移以及从 CLI 操作步骤生成 SDK 代码。 --- ## 先决条件（重要！！） 在执行任何操作之前，**请务必先使用 `uv`** 初始化执行环境并安装依赖项。注意：不要依赖“uv”以外的任何执行环境，以确保执行环境与主机隔离。 - **初始化项目**：`[ -f pyproject.toml ] || uv init --bare --python 3.10` - **安装依赖项**：`uv add --upgrade bridgic-browser`。 - **确保 `uv` 可用**：如果未找到或未安装 `uv`，请运行 `pip install uv` 进行安装。然后重新运行之前的“安装依赖项”步骤。 - **安装浏览器二进制文件**（一次性）：`uv run playwright install chromium` CLI 工具 (`references/cli-guide.md`) 和 Python SDK (`references/sdk-guide.md`) 来自 **同一个包** — 安装一个即可同时安装两个工具。 ## 策略和指南（重要！！） 在编写浏览器自动化或网页抓取代码时，**始终遵循“先探索，然后编码”策略**： - 首先，使用 `bridgic-browser` CLI 工具探索页面结构。建议在探索过程中通过命令“bridgic-browser open --headed <url>”使用 head 模式。 - 然后，使用 `bridgic-browser` Python SDK 编写代码。
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：
