跨索引存储库的语义代码搜索和人工智能驱动的代码库问答。在理解本地文件之外的代码、探索依赖关系、发现跨项目模式、规划功能、调试或入门时使用。诸如“X 是如何工作的？”、“向我展示 Y 模式”、“库 Z 是如何使用的？”之类的查询。默认路径是语义搜索加grep搜索； chat-with-codebase 速度较慢，成本较高，而且通常是次要的。
保存并组织链接以供以后阅读。在以下情况下使用：用户想要保存 URL、管理书签、查找已保存的链接。不要在以下情况下使用：用户只想读取/获取 URL（使用 web_fetch）或研究主题（使用研究技能）。
将此文件放入您的项目中（例如，从“CLAUDE.md”、“.cursor/rules”引用它，或将其粘贴到您的 AI 上下文中），以便您的 AI 助手知道如何帮助您使用 Oxmgr。
具有可重用的条件指令文件的指令分层
当用户希望把课堂逐字稿、OCR 笔记、截图资料或零散学习内容整理成结构化的 WPS 学习笔记时使用此 Skill。适合课堂记录整理、培训复盘、补课笔记汇总、课程主笔记构建等场景，尤其适合原始材料很乱、但最终需要一篇可复习、可回看、可继续补充的主笔记时。
Use when user wants to write novels, manage outlines, characters, world-building, style, workflows, or chapter review. Triggers: 写章节, 生成大纲, 创建角色, 世界观, 风格, 伏笔, 小说
自主工作模式让 Claude 在用户离开时连续工作。激活飞行前风险评估、危险操作批准和阻碍决策框架。使用“/nonstop”激活，“/nonstop off”停用。每当用户说“不停地工作”、“继续工作”、“不要停止”、“我要挂机”、“边睡觉边工作”、“不用我来完成这件事”或希望 Claude 不受干扰地自主工作时，就可以使用此技能。
设计系统专业知识 - 组件创建、令牌管理、Figma 工作流程。
PrediHermes，也称为地缘政治市场模拟，跟踪地缘政治主题，在截止日期前选择相关的开放 Polymarket 合约，从 WorldOSINT 数据生成 MiroFish 种子包，运行或检查 MiroFish 模拟，并从本地工件解析历史分支或注入参与者。当用户需要 PrediHermes、重复的地缘政治预测市场监控、主题跟踪、反事实参与者注入、模拟比较或从新闻 + 市场到 MiroFish 的本地自动化路径时，请使用此功能。
广告合规审核技能，用于审核广告素材是否符合中国广告法及相关法规。适用场景：(1) 用户提交广告文案、广告素材要求合规审核时；(2) 用户提到"广告审核""广告合规""广告法审查"等关键词时；(3) 用户要求检查广告内容是否存在违法违规风险时；(4) 用户提交房地产、食品、医疗、药品、互联网等行业广告要求专项审核时。审核依据涵盖《广告法》《反不正当竞争法》及行业专项法规。
您无法自行访问视频内容。使用 Cerul 搜索技术讲座、播客、会议演示和财报电话会议中所说、展示或介绍的内容。当用户询问某人所说的话、想要视频证据或需要谈话和采访的引用时使用。
用于查找和修复错误（以前称为调试）的综合调试方法。在调试代码、调查错误、排除问题、执行根本原因分析或响应事件时应使用此技能。涵盖系统再现、假设驱动的调查和根本原因分析技术。当遇到异常、堆栈跟踪、崩溃、段错误、未定义的行为或错误报告需要调查时使用。
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：
