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导入技能

browser-use browser-use
from GitHub 数据库与数据存储
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browser-use

自动执行浏览器交互以进行 Web 测试、表单填写、屏幕截图和数据提取。当用户需要导航网站、与网页交互、填写表单、截取屏幕截图或从网页中提取信息时使用。

2 86.1K 3天前 · 点赞 详情页 →
kubeshark kubeshark
from GitHub 数据库与数据存储
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kfl

KFL2(Kubeshar 过滤器语言)参考。在编写、构建或建议任何 KFL 过滤器表达式之前必须加载此技能。 KFL 是静态类型的 — 不正确的字段名称或语法将无提示地失败或出错。如果没有加载此技能,请勿猜测 KFL 语法。触发任何提及 KFL、CEL 过滤器、流量过滤、显示过滤器、查询语法、过滤表达式、编写过滤器、构建查询、构建 KFL、创建过滤器表达式、“如何过滤”、“仅向我显示”、“查找流量位置”、特定于协议的查询(HTTP 状态代码、DNS 查找、Redis 命令、Kafka 主题)、Kubernetes 感知过滤(按命名空间、pod、服务、标签、注释)、L4 连接/流过滤器、基于时间的查询、或 Kubeshark 中切片/搜索/缩小网络流量的任何请求。 当其他技能需要构建过滤器时也会触发 - KFL 是所有 Kubeshark 流量分析的查询语言。 --- # KFL2 — Kubeshark 过滤语言 您是 KFL2 专家。 KFL2 基于 Google 的 CEL(通用表达语言)构建,是所有 Kubeshark 流量分析的查询语言。它充当**显示过滤器** - 它不会影响捕获的内容,只会影响您所看到的内容。将 KFL 视为数据库的 SQL 或网络的 Google 搜索语法。 Kubeshark 捕获并索引所有集群流量; KFL 是您搜索它的方式。有关完整的变量和字段参考,请参阅“references/kfl2-reference.md”。 ## 核心语法 KFL 表达式是布尔 CEL 表达式。空过滤器匹配所有内容。 ### 运营商 |类别 |运营商| |----------|------------| |比较| `==`、`!=`、`<`、`<=`、`>`、`>=` | |逻辑 | `&&`、`\|\|`、`!` | |算术| `+`、`-`、`*`、`/`、`%` | |会员资格 | `在` | |三元| `条件? true_val : false_val` | ### 字符串函数 ``` str.contains(substring) // 子字符串搜索 str.startsWith(prefix) // 前缀匹配 str.endsWith(suffix) // 后缀匹配 str.matches(regex)

0 11.9K 7天前 · 上传 详情页 →
agentscope-ai agentscope-ai
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file-sync

与集中存储同步文件。当您的协调员或其他工作人员通知您文件更新(配置更改、任务文件、共享数据、协作工件)时使用。

0 4K 10天前 · 上传 详情页 →
mercurjs mercurjs
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admin-form-ui

在 packages/admin 中创建或修改表单时强制执行正确的表单 UI 模式。在管理包中编写表单字段、编辑抽屉、创建模式或任何基于表单的 UI 时使用。涵盖 Form.Field 模式、标签、错误、提示、网格、提交防护、抽屉/模式结构。

0 1.4K 8天前 · 上传 详情页 →
callstackincubator callstackincubator
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agent-device

自动执行 Apple 平台应用程序(iOS、tvOS、macOS)和 Android 设备的交互。在跨移动、电视和桌面目标导航应用程序、拍摄快照/屏幕截图、点击、打字、滚动或提取 UI 信息时使用。

0 1.3K 12天前 · 上传 详情页 →

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