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solana-dev
Solana 开发的统一技能中心。通往外部子模块技能(solana-foundation、sendai、solana-game、trailofbits、cloudflare、qedgen、colosseum)和本地技能的路由。渐进式披露——只阅读您需要的内容。
Solana 开发的统一技能中心。通往外部子模块技能(solana-foundation、sendai、solana-game、trailofbits、cloudflare、qedgen、colosseum)和本地技能的路由。渐进式披露——只阅读您需要的内容。
法律事务的运营计费执行。每月账单准备和账单说明、信用证发票审核和支付处理、客户账单查询响应、现金流建模(信用证付款义务与客户收据)以及杠杆和消耗分析(人员配置、预测总成本、利润轨迹)。触发条件:“准备帐单”、“帐单指示”、“月末帐单”、“信用证发票”、“本地律师发票”、“作为支出传递”、“客户查询发票”、“帐单争议”、“现金流缺口”、“我们什么时候收到付款”、“信用证到期付款”、“杠杆分析”、“人员配置”、“预计总额”成本”、“按等级划分的燃烧率”、“我们是否步入正轨”、“这件事的成本是多少”。
从/编年史章节中重建高层过去的事件(决定、承诺、时间表)。用于超出 <context_summary> 段落涵盖范围的长期回忆 - 过去的讨论、做出的决定、上周发生的事情。
为任何用户体验、产品设计或交互设计推理任务激活此技能。每当用户要求用户体验评论、设计决策、模式推荐、可访问性审查、研究方法指南、利益相关者沟通策略、AI/UX 权衡分析或暗模式识别时使用。触发诸如“我应该使用”、“最好的方法是什么”、“挑战我的想法”、“帮助我做出决定”、“审查这个设计”、“我错过了什么”、“我如何向利益相关者展示这个”、“设计可用性测试”或“我应该使用什么研究方法”等短语。这项技能在高级从业者层面上发挥作用:它询问前提,在阻力下保持立场,并指出其他代理人跳过的权衡。即使请求的措辞很随意,也始终要激活复杂的用户体验决策。
在 @farming-labs/docs 中配置 Ask AI(RAG 支持的 AI 聊天)。在启用 AI 聊天、设置模式(搜索与浮动)、浮动样式(面板、模态、弹出框、全模态)、位置、提供者、模型、建议问题、apiKey、systemPrompt 或 maxResults 时使用。涵盖 Next.js、SvelteKit、Astro、Nuxt 和环境变量。
使用“clawmonitor”CLI/TUI 检查 OpenClaw 会话、模型运行状况、令牌使用情况和网关服务运行状况。
为你的世界创造新的技能、规则和吸引力。检查插件兼容性,写入人类空间(不是插件缓存),针对系统进行验证,并建议何时重复工作应该成为一项技能。对于市场就绪的插件,请交给贡献者插件。
合并当前 PR,等待合并队列/检查完成,然后切换到 main 并拉取
当有人需要从 GitHub 活动生成 Brag 文档、首次设置 Reflect、运行 Reflect 来获取贡献、为 Reflect 配置 GitHub 令牌、按组织或存储库过滤贡献、在 OpenAI 和 Anthropic 提供程序之间进行选择、了解 Reflect 输出文件、解决 Reflect 不起作用或调试 Brag 文档错误时,应该使用此技能。 --- # Reflect Reflect 是一个 CLI 工具,可以获取 GitHub 活动(合并的拉取请求、已关闭的问题和 PR 评论),并使用 LLM API 生成专业的吹嘘文档以进行性能审查。它通过 Octokit 连接到 GitHub GraphQL API 以检索贡献数据,然后选择性地通过 LLM 提供商(OpenAI 或 Anthropic)传递该数据以生成摘要和叙述格式的文档。 所有输出均以结构化 Markdown 文件形式编写,适合自我评估、促销包和经理评论。 ## 首次设置 ### 先决条件 在运行 Reflect 之前确保以下内容可用
将 OpenClix 事件连接到已安装的产品分析提供商(Firebase、PostHog、Mixpanel 或 Amplitude),并生成以 7 天保留为中心的活动前/后影响报告。当用户要求“连接分析”、“衡量活动影响”、“检查保留”、“标记 OpenClix 事件”或想知道活动是否有效时触发 - 即使他们说“我的通知有帮助吗?”更不用说分析了。不要根据属于 openclix-update-campaigns 的指标触发活动配置更改。
为你的世界创造新的技能、规则和吸引力。检查插件兼容性,写入人类空间(不是插件缓存),针对系统进行验证,并建议何时重复工作应该成为一项技能。对于市场就绪的插件,请交给贡献者插件。
将生成的冲刺片段组装成一个完整的、可构建的项目。这是“codd Implement”之后绿地管道中的最后一步。
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: