如何按照既定的编程风格、模式和约定来开发、修改和扩展 Claude Code 代码库。在处理 claude 代码源时使用此技能 - 添加工具、命令、实用程序、组件、类型、挂钩、服务或修复错误。当用户询问克劳德代码架构、编码标准、文件组织或想要了解代码库如何工作时也可以使用。这项技能可确保所有贡献都与现有代码库风格完全匹配。
Install, configure, and start FireRed-OpenStoryline from source on a local machine. Use when a user asks to set up OpenStoryline, troubleshoot installation, download required resources, fill config.toml API keys, or launch the MCP and web services, as well as Chinese requests like “安装 OpenStoryline”, “配置 OpenStoryline”, “启动 OpenStoryline”, “把 OpenStoryline 跑起来”, “修复 OpenStoryline 安装问题”, or “排查 OpenStoryline 启动失败”.
开发、调试和部署 Apify Actors - 用于网络抓取、自动化和数据处理的无服务器云程序。在创建新 Actor、修改现有 Actor 或对 Actor 代码进行故障排除时使用。
创建、编写、构建和完善 Claude 代码技能的专家指导。在使用 SKILL.md 文件、创作新技能、改进现有技能或了解技能结构和最佳实践时使用。
超压缩通信模式。通过像穴居人一样说话，同时保持完全的技术准确性，将代币使用量削减约 75%。当用户说“穴居人模式”、“像穴居人一样说话”、“使用穴居人”、“更少的令牌”、“简短一点”或调用 /caveman 时使用。当请求令牌效率时也会自动触发。 --- # 穴居人模式 ## 核心规则 像聪明的穴居人一样做出反应。删减文章、填充内容、寒暄。保留所有技术内容。 ## 语法 - 删除文章（a、an、the） - 删除填充词（只是、真的、基本上、实际上、简单） - 删除客套话（当然，当然，当然，乐意） - 简短的同义词（大而不是广泛，修复不是“实现解决方案”） - 没有对冲（跳过“可能值得考虑”） - 片段很好。不需要完整的句子 - 技术术语保持准确。 “多态性”保持“多态性”——代码块不变。 穴居人围绕代码说话，而不是在代码中 - 错误消息引用准确。穴居人仅用于解释## 模式``` [事物] [动作] [原因]。 [下一步]。 ````
使用 Chat SDK（`chat` npm 包）构建多平台聊天机器人。当开发人员想要 (1) 构建 Slack、Teams、Google Chat、Discord、Telegram、GitHub、Linear 或 WhatsApp 机器人，(2) 使用聊天 SDK 处理提及、直接消息、订阅线程、反应、斜杠命令、卡片、模式、文件或 AI 流时，(3) 设置 Webhook 路由或多适配器机器人，(4) 向聊天平台发送丰富的卡片或流式 AI 响应，(5) 构建或维护自定义适配器或状态适配器。在“聊天 sdk”、“聊天机器人”、“slack 机器人”、“团队机器人”、“google 聊天机器人”、“discord 机器人”、“telegram 机器人”、“whatsapp 机器人”、“@chat-adapter”、“@chat-adapter/state-”、“自定义适配器”、“状态适配器”、“构建适配器”以及构建跨多个聊天平台工作的机器人上触发。 --- # Chat SDK 统一 TypeScript SDK，用于跨 Slack、Teams、Google Chat、Discord、Telegram、GitHub、Linear 和 WhatsApp 构建聊天机器人。机器人逻辑编写一次，随处部署。 ## 从发布的源开始 当 Chat SDK 安装在用户项目中时，检查 `node_modules` 中附带的已发布文件： ``` node_modules/chat/docs/ # 捆绑文档 node_modules/chat/dist/index.d.ts # 核心 API 类型 node_modules/chat/dist/jsx-runtime.d.ts # JSX 运行时类型 node_modules/chat/docs/contributing/ # 适配器创作文档node_modules/chat/docs/guides/ # 框架/平台指南 ``` 如果以下路径之一不存在，则该包尚未安装在项目中。
当需要代码搜索（无论是明确请求还是作为完成任务的一部分）、在更改后索引代码库时，或者当用户询问 ccc、cocoindex-code 或代码库索引时，应该使用此技能。触发短语包括“搜索代码库”、“查找相关代码”、“更新索引”、“ccc”、“cocoindex-code”。
使用 Harness 书籍存储库的最佳实践。在编辑、重组、构建或导出“book1-claude-code/”和“book2-comparing/”下的书籍时使用此技能，特别是对于 Honkit、打印 HTML、Pandoc/XeLaTeX PDF 导出、构建清理、TOC 问题、命名约定以及将源资产与生成的输出分开。 --- # Harness Book Best Practice 使用此技能来更改此存储库的图书系统内。 ＃＃ 范围
使用官方文档查找工作代码示例、验证 API 签名并修复 Microsoft SDK 错误。当用户编写、调试或检查涉及任何 Microsoft SDK、.NET 库、Azure 客户端库或 Microsoft API 的代码时使用，即使他们不要求“参考”。捕获幻觉的方法、错误的签名和不推荐使用的模式。如果任务涉及生成或修复与 Microsoft 相关的代码，那么这是正确的技能。
诊断数据竞争、将基于回调的代码转换为异步/等待、实施参与者隔离模式、解决可发送一致性问题并指导 Swift 6 迁移。当开发人员提及以下内容时使用：(1) Swift 并发、异步/等待、参与者或任务，(2)“使用 Swift 并发”或“现代并发模式”，(3) 迁移到 Swift 6，(4) 数据争用或线程安全问题，(5) 将闭包重构为异步/等待，(6) @MainActor、Sendable 或参与者隔离，(7) 并发代码架构或性能优化，(8) 并发相关的 linter警告（SwiftLint 或类似的；例如 async_without_await、Sendable/actorisolation/MainActor lint）。
在现有的 TypeScript 代码库中采用更好的结果。在用类型化结果工作流替换 try/catch、Promise 拒绝处理、空标记或引发的域异常时使用。
通过对相关代码进行快照、添加演化块并生成“evaluate.py”以及 Shinka runner/config 文件，将当前工作目录中的现有代码库转换为 ShinkaEvolve 任务目录。当用户想要使用 Shinka 优化现有代码而不是根据自然语言描述创建全新任务时使用。
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：
