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frontend-design
创建具有高设计质量的独特的生产级前端界面。当用户要求构建 Web 组件、页面、工件、海报或应用程序(示例包括网站、登陆页面、仪表板、React 组件、HTML/CSS 布局或设计/美化任何 Web UI 时)时,请使用此技能。生成富有创意、精美的代码和 UI 设计,避免通用的 AI 美学。
创建具有高设计质量的独特的生产级前端界面。当用户要求构建 Web 组件、页面、工件、海报或应用程序(示例包括网站、登陆页面、仪表板、React 组件、HTML/CSS 布局或设计/美化任何 Web UI 时)时,请使用此技能。生成富有创意、精美的代码和 UI 设计,避免通用的 AI 美学。
审查代码的架构合规性和设计完整性
高层解释代码和表面陷阱
分析 JSON Schema 生成测试数据的 Python 脚本
当用户要求“添加端点”、“添加路由”、“添加 API”或想要向现有域添加新路由时,应使用此技能。 --- # 添加API端点
适用于任何编程任务的自主迭代实验循环。指导用户定义目标、可衡量的指标和范围约束,然后运行代码更改、测试、衡量和保留/丢弃结果的自主循环。受到卡帕蒂的自动研究的启发。用途:自主改进、迭代优化、实验循环、自动研究、性能调整、自动化实验、爬山、自动尝试、优化代码、运行实验、自主编码循环。请勿用于:一次性任务、简单的错误修复、代码审查或没有可衡量指标的任务。
用于企业工具和工作流程的 Claude Code 插件定制 用于以下情况:定制插件、设置插件、配置插件、定制插件、调整插件设置、定制插件连接器、定制插件技能、调整插件、修改插件配置。
运行 shell 脚本质量检查。在检查 shell 脚本质量、检查 bash 代码或验证脚本时使用。涵盖使用 shfmt 进行格式化、使用 shellcheck 进行静态分析以及可移植性检查。
AI 增强的开发控制、GitHub Copilot 治理、LLM 安全、根据 Hack23 安全开发政策进行 AI 生成的代码审查
将前端资产部署到 IC。涵盖经过认证的资产、使用 .ic-assets.json5 的 SPA 路由、内容编码和编程上传。在托管前端、部署静态文件或在 IC 上设置 SPA 路由时使用。请勿用于容器级代码模式或自定义域设置 — 请改用自定义域。
语音领域每日论文速递。搜索最新语音大模型(Speech LLM、TTS、ASR、codec、speech generation)和语音前端(speech enhancement、noise suppression、beamforming、source separation、dereverberation)预印本论文,以毒舌但判断极准的 senior reviewer 口吻精读每篇论文,重点服务语音大模型和语音前端研究者;输出技术方案、实验结果、简介摘要和10分制评分,并将结果写入腾讯文档「每日论文速递」文件夹。触发场景:用户说"帮我找最新语音论文"、"搜语音预印本"、"语音论文速递"、"今天有什么语音论文"、"看看最新的 TTS/ASR/语音增强论文"等。
战略研究框架,通过结构化的权力问题将数月的市场/竞争研究压缩为数小时。使用由 Exa 驱动的并行情报收集,从竞争对手数据、评论和行业来源中提取未言明的行业见解、脆弱的市场假设和战略攻击面。当用户说“攻击面”、“研究市场”、“竞争分析”、“分析竞争对手”、“寻找市场机会”、“对这个想法进行压力测试”、“市场研究”、“评估机会”、“寻找盲点”、“市场进入”时使用,或者当用户想要深入了解市场、评估新方向、寻找行业盲点、评估合作伙伴关系或分析机会时使用。请勿用于代码审查、测试、部署、错误修复或实施任务。 --- # 攻击面 — 战略研究框架 将数月的市场研究压缩为数小时。 3 小时和 3 个月之间的区别不在于信息量,而在于了解哪些问题真正重要。 该框架不是“总结这些”或“分析竞争”,而是提取: - **不言而喻的见解** - 成功的参与者了解客户从未大声说出的内容 - **脆弱的假设** - 整个市场建立的信念,以及它们如何打破 - **攻击面** - 盲点,脆弱的共识,无人谈论的开放 ## 何时使用 - 进入新市场或垂直市场 - 评估新的功能方向现有项目 - 评估合作伙伴关系或平台机会 - 在提交之前对业务创意进行压力测试 - 寻找竞争盲点和服务不足的利基市场 - 任何受益于深入循证分析的战略问题 ## 工作流程概述 7 个阶段,在自动情报收集和用户引导分析之间交替: |相|名称 |模式|输出| |--------|------|------|--------| | 1 |简报 | 互动|研究简介 | | 2 |来源收藏|自动化(并联
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: