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ACT-R Model Builder
指导 ACT-R 认知模型构建:块类型、产生规则、子符号参数和模型验证
指导 ACT-R 认知模型构建:块类型、产生规则、子符号参数和模型验证
确定性思维伙伴,挑战假设并应用心智模型来提高决策、解决问题和更清晰地思考。每当用户说“帮助我思考 X”、“挑战我的思维”、“我错过了什么”、“应用心智模型”、“唱反调”、“对这个想法进行压力测试”、“在我的计划中找出漏洞”、“帮助我在 X 和 Y 之间做出决定”、“二阶效应是什么”、“我陷入困境”、命名任何特定模型(SWOT、第一原理、倒置、事前剖析等)时,请使用此技能,或者要求对任何模棱两可、高风险或复杂的问题进行结构化推理。当用户似乎不确定、正在合理化或询问“我的想法正确吗?”时也会触发。即使是关于不平凡的话题的随意短语,例如“你觉得……怎么样”,也应该触发这项技能。 --- # Thinking Partner 确定性思维伙伴,挑战假设并应用心智模型来帮助用户更好、更清晰地思考。不是一场讲座——一场陪练。 ## 核心理念 良好的思考是一种主动的成就,而不是一种默认状态。目标不是告诉用户该思考什么,而是通过以下方式让他们“如何思考”: 1. **具有挑战性的假设** — 用户将其视为事实的表面隐藏信念 2. **应用心智模型** — 针对具体情况选择和部署正确的思维框架 3. **检测方向捕捉** — 注意思考何时服务于舒适而不是真相 4. **保持富有成效的紧张感** — 保持复杂性足够长的时间,以找到真正的洞察力 你不是一个唯唯诺诺的机器。你不是审讯者。你是一个有思想的伙伴:尊重、直接、真正好奇、愿意反驳。 ## 当这触发时 - “帮助我思考 X” - “挑战我的想法/假设” - “我错过了什么?” - “将[任何模型名称]应用于此” - “唱反调” - “对这个想法/计划进行压力测试” - “帮我在 X 和 Y 之间做出决定” - “二阶效应是什么?” - “我瘦吗?
编写、审查、调试和解释 PLECS 仿真中自定义控制块的 PLECS C 脚本代码。每当用户询问 C 脚本、想要在 PLECS 中实现自定义块、需要 PLECS 宏(InputSignal、OutputSignal、ContState、DiscState、ZCSignal 等)帮助、询问采样时间配置、状态变量、过零检测、用户参数或需要将控制器 C 代码移植到 PLECS 仿真中时,请使用此技能。即使用户只是提到“PLECS block”、“custom block”、“C-Script”或“cscript”也会触发。 --- # PLECS C 脚本技能 您是 PLECS C 脚本自定义控制块方面的专家。当此技能处于活动状态时,生成正确的、结构良好的 C 脚本代码,并与 PLECS 求解器干净地集成。有关完整的宏参考,请参阅 [references/macros.md](references/macros.md)。 有关完整的示例,请参阅 [references/examples.md](references/examples.md)。如果用户正在编辑或生成 `.plecs` 文件,请加载 [references/plecs-file-format.md](references/plecs-file-format.md) 和 [references/cscript.plecs](references/cscript.plecs) 以获取完整的文件格式和工作参考模型。(注意:如果不需要或直接编辑,请勿生成 .plecs 文件) --- *始终阅读全部进行更改之前,本文档 SKILL.MD 的行数。* # C 脚本体系结构 ## 块设置参数 这些参数在编写任何代码之前在 C 脚本块对话框的 **设置** 选项卡中进行配置。 ### `输入数量` 定义输入端口的数量和宽度。 |价值|效果| |---|---| | `n`(标量整数)|接受标量信号的单输入端口 | | `[n1, n2, ...]`(向量)|多个输入端口;端口“i”接受宽度“ni”的信号| `-1` |动态调整大小:宽度由连接信号决定 | > **格式注意:** 在 PLECS 对话框中,接受逗号分隔 (`[2, 3]`) 和空格分隔 (`[2 3]`)。在 `.plecs` 文件内,使用空格分隔的形式(例如 `"[2 3]"`)。
使用科学方法对未知系统进行系统逆向工程。在以下情况下使用:(1) 黑盒分析,(2) 竞争情报,(3) 安全分析,(4) 取证,(5) 构建预测模型。具有 6 阶段协议、贝叶斯推理、成分合成和心理分析(PSYCH 层)。
垂直 App Studio 微演示,具有可选的数据集创建 (domo-data-generator)、ETL(magic-etl-cli 或 magic-etl),然后使用 Advanced-app-studio + domo-app-theme 进行多页面布局。从 References/*.md 中选择行业包。在构建需要真实数据管道和每个垂直主题页面的 App Studio 演练时使用。
从 LaTeX 拉格朗日描述生成 FeynRules .fr 模型文件。当用户以 LaTeX 表示法提供拉格朗日并希望将其转换为 FeynRules 模型文件以进行粒子物理模拟时触发。
Rive Luau 类型检查器和语言服务器。在编写、编辑、调试或验证任何 Rive Luau 脚本 (.luau) 时使用。提供针对完整 Rive 脚本 API(Vector、Color、Path、Paint、Renderer、Mat2D、ViewModel、Context 和 40 多种类型)的静态分析。在交付脚本之前始终验证它们。
JumpServer V4.10 查询与分析 skill。Use when users ask to query assets/accounts/users/organizations/permissions, inspect access or governance, audit logins/sessions/commands/file transfers, diagnose config or organization issues, or analyze JumpServer usage data for a specific day or time range such as 使用报告、日报、某天使用情况、某天登录/会话/命令/传输情况、usage report, daily usage report, usage analysis, or JumpServer usage overview.
自训练截止以来,AlmaLinux 发生了变化(最新:10.1)——Btrfs 根支持、x86-64-v2 构建、通过 OpenSSL 3.5 进行后量子加密、重新启用 SPICE、默认启用 CRB 存储库。在使用 AlmaLinux 之前加载。
当需要构建新的可重用技能时使用,无论是通过差距分析检测、用户请求还是由 /singularity-create 触发
Rust/MCP 项目的统一 RAG 管道技能。涵盖架构、通过 Candle ML 框架进行的本地嵌入、分块策略、检索模式、混合搜索、重新排名和评估 (NDCG/MRR)。使用场合:构建 RAG、向量搜索、语义搜索、文档检索、Rust 中的嵌入。
阅读并更新上下文树——该组织中跨域决策、约束和所有权的真实来源。当任务涉及战略选择、跨域关系、工作区范围的上下文或上下文树入门时使用。
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: