每日精选skills数量
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♾️免费开源 🛡️安全无忧
导入技能
Umutayb
from GitHub
开发与编程
每当使用 Pickleib 框架编写、编辑或生成 Cucumber/Gherkin 测试时,请使用此技能!在任何提及 Pickleib、PickleibSteps、BuiltInSteps、page-repository.json、@PageObject、@ScreenObject、@FindBy 页面对象、CommonSteps、ObjectRepository、PickleibWebDriver、PickleibAppiumDriver 或任何写入、修复或添加到测试自动化项目中的 Cucumber 测试的请求时触发。当要求将条目添加到页面存储库 JSON 文件、定义页面对象、编写功能文件、选择下拉列表、验证元素或通过 Pickleib 执行任何浏览器/移动交互时,也可使用。在生成测试代码或定位器定义之前,请务必查阅此技能 - 不要猜测步骤语法或方法签名。 --- # Pickleib — Agent Skill 一个基于 Cucumber 的测试自动化框架,可将 **元素获取**(通过 JSON 存储库或 Java 页面对象)与 **元素交互**(通过内置 Cucumber 步骤)解耦。测试是用 Gherkin 编写的;原始 Selenium/Appium 调用永远不会出现在功能文件中。 ## 同伴技能 |技能|激活时间 |它有什么作用 | |---|---|---| | `测试作曲家` |用户要求扩大覆盖范围或“添加更多场景”|跨完整应用程序的迭代测试套件扩展 | | `错误发现` |达到测试覆盖率后|测试通过后进行对抗性 bug 搜寻 | --- ## 绝对规则 **停止。在采取任何行动之前请先阅读。** ### 1. 不要跳过阶段 该技能分四个阶段运行。完成每个阶段并在前进之前获得用户批准。
stemirkhan
from GitHub
开发与编程
在更改共享 API 合约、Pydantic DTO 架构、OpenAPI 表面、序列化规则或后端服务或外部消费者之间的集成边界时使用。
Jitsusama
from GitHub
开发与编程
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`
fallow-rs
from GitHub
开发与编程
- 📁 .claude-plugin/
- 📁 references/
- 📄 SKILL.md
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。
hilyfux
from GitHub
开发与编程
当用户说“更新/刷新知识图”、“图状态”、“盲点”、“CLAUDE.md 覆盖范围”或“初始化知识图”时使用。也可在接收由钩子注入的“[kg auto-trigger]”消息时使用。请勿用于常规编码任务。
shabaraba
from GitHub
开发与编程
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。
ClickHouse
from GitHub
开发与编程
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”。
- 📄 LICENSE
- 📄 README.md
- 📄 SimulationsInferentialMistakes.R
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)。
mrauter1
from GitHub
开发与编程
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。
sfc-gh-tjia
from GitHub
开发与编程
- 📁 references/
- 📁 scripts/
- 📁 security/
- 📄 .gitignore
- 📄 CHANGELOG.md
- 📄 config.yaml.example
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。
deandevz
from GitHub
开发与编程
- 📁 references/
- 📁 scripts/
- 📁 tests/
- 📄 SKILL.md
使用 Crawl4AI 进行网络爬行和数据提取的完整工具包。当用户需要抓取网站、提取结构化数据、处理 JavaScript 密集型页面、爬行多个 URL 或构建自动化 Web 数据管道时,应该使用此技能。包括优化的提取模式和模式生成,以实现高效、无法学硕士的提取。
如何分类、回复和解决来自 BugBot 和 CodeRabbit 的自动审核评论
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