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html-anything
将想法、文件、文件夹或 URL 转换为精美的实时 HTML 页面。当用户需要来自提示或源的网页、交互式教学站点、可视化报告、仪表板、图集、可浏览导出或可共享 HTML 工件时使用。
将想法、文件、文件夹或 URL 转换为精美的实时 HTML 页面。当用户需要来自提示或源的网页、交互式教学站点、可视化报告、仪表板、图集、可浏览导出或可共享 HTML 工件时使用。
将 GitHub PR 链接到 Jira 任务,反之亦然。创建 PR(通过 /pr)后或处理 Jira 任务状态更新时自动触发。将 Jira 问题键添加到 PR 标题,并将 PR URL 添加为 Jira 问题的远程链接。仅针对属于已配置 Jira 项目映射的 GitHub 组织的存储库激活。在创建 PR、将 PR 链接到 Jira 或当用户提到将 PR 与 Jira 任务连接时使用。
一次性集成:设置 llm-wiki 守护进程,配置后端配置文件,使用代理框架注册 MCP 服务器,并处理与 MCP 之前的 wiki 技能的冲突。触发器:“设置 llm wiki”、“集成 llm-wiki”、“配置 wiki MCP”、“注册 wiki 服务器”。
使用 Groq、OpenAI 或 Claude 在 n8n 中构建多步骤 LLM 推理链,以进行结构化数据提取、分类、评分和分析。每当用户想要在 n8n 工作流程中将多个 LLM 调用链接在一起时,请使用此技能 - 例如“提取实体然后分类”、“多步骤 LLM 提示”、“chain_llm”、“LLM 管道”、“分类和评分”、“实体提取然后丰富”等短语。还可以在通过 n8n 中的多个分析过程处理通话记录、客户消息或任何非结构化文本时使用。当输出需要提取和推理时,更喜欢这种模式而不是单次提示,因为单次提示会产生类别,而链让每个步骤验证前一个步骤。
通过提供商工具运行 Hermes 本地内存同行评审、反思、确定性维护、候选人评审、卡片评审和验证。
TwinMind 动作引擎 — 管理不与任何项目关联的独立动作。当用户描述他们想做的事情有明确的范围但不属于项目时,请使用此技能。触发条件:“建立行动”、“创建行动”、“新增行动”、“完成行动”、“行动完成”、“做完了”、“列出行动”、“列出行动”、“升格为专案”、“升级为项目”,或者当用户描述“研究X”、“设定Y”、“Z”等可执行目标时。当用户说某个操作变得太大并且需要成为一个项目时也可以使用。重要提示:如果用户提到特定的项目名称,请改为路由至 twinmind:project — 该技能处理项目范围内的操作。
在当前工作区链接新项目 - 只需在 project.json 中写入项目 ID
当 Codex 任务涉及 UI 设计、Figma、设计系统、shadcn/ui、Tailwind、原子设计、研究综合、组件规格、设计审核或设计到代码生成时使用。
推动法学硕士重新考虑、完善和改进其近期成果。当用户要求更深入的批评或提及已知的更深入的批评方法时使用,例如苏格拉底式、第一原则、事前剖析、红队。
将客服人员的每周计划显示为包含日列和小时行的日历网格
实施 OpenSpec 变更中的任务。当用户想要开始实施、继续实施或完成任务时使用。
在编写、审查或验证 Claude Code 插件工件时使用 - 检查 frontmatter 架构、挂钩事件名称、命名约定、提示结构或参考语法。由 NLPM 评分器和检查器代理加载以进行模式验证。
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: