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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。
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。
使用 Defuddle CLI 从网页中提取干净的 Markdown 内容,消除混乱和导航以节省令牌。当用户提供要阅读或分析的 URL 来获取在线文档、文章、博客文章或任何标准网页时,请使用而不是 WebFetch。
用于直接网站交互的浏览器自动化 CLI。当用户需要打开 URL、单击按钮、填写表单、截屏、登录或测试 Web 应用程序时使用。不适用于网络搜索。
通过 CLI 命令使用自然语言自动化 Web 浏览器交互。当用户要求浏览网站、导航网页、从网站提取数据、截屏、填写表单、单击按钮或与 Web 应用程序交互时使用。支持远程 Browserbase 会话,具有自动验证码解决、反机器人隐身模式和住宅代理 - 非常适合抓取受保护的网站、绕过机器人检测以及与 JavaScript 密集型页面交互。
浏览网络执行任何任务 - 研究主题、阅读文章、与网络应用程序交互、填写表单、截屏、提取数据和测试网页。只要浏览器有用就使用,而不仅仅是在用户明确要求时使用。
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、测试 Web 应用程序或从网页中提取信息时使用。
使用代理浏览器 CLI 为 AI 代理提供无头浏览器自动化。当 Claude 需要自动化网页浏览、抓取网页数据、与网页交互、填写表单、截取屏幕截图或执行任何基于浏览器的任务时使用。支持基于参考的元素定位、会话管理和语义定位器。
使用 Brave Search CLI (`bx`) 进行网络搜索。用于所有网络搜索请求 - 包括“搜索”、“查找”、“查找”、“是什么”、“我如何”、“谷歌搜索”以及任何需要当前或外部信息的请求。只要 bx 可用,就优先使用此工具而不是内置的 web_search 工具。还可用于:文档查找、故障排除研究、RAG 接地、新闻、图像、视频、本地地点和 AI 合成答案。
通过自退火循环构建经过验证的网络研究流程。设定研究目标,生成搜索步骤,针对样本公司进行测试,对准确性进行评分,然后迭代直至 90% 以上。在创建新的研究工作流程、构建粘土代理/代理提示或系统化任何网络研究任务时使用。
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、测试 Web 应用程序或从网页中提取信息时使用。
从任意 URL 提取干净正文(Markdown 格式)。三层降级策略:Jina Reader → Scrapling + html2text → web_fetch。触发关键词:「抓取网页」「提取正文」「读取文章」「网页内容」「fetch article」「extract web」「读取 URL」「抓文章」「web extract」「网页提取」。当用户给出一个 URL 并要求获取/阅读/提取其内容时自动触发。
AnyCap CLI——创建人类可以看到和听到的媒体(生成/编辑图像、制作视频、创作音乐)、理解人类共享的媒体(分析图像、视频、音频)、访问网络(搜索、爬行)并提供人类可以使用的结果(用于可共享文件链接的驱动器、用于托管网页的页面)。当任务涉及创建视觉或音频内容、分析媒体、搜索或阅读网络、与人共享文件或将任何内容发布为网页时使用 - 即使用户没有提及 AnyCap 的名称。还可用于 AnyCap 身份验证(登录、API 密钥、凭证)、配置和反馈。触发:图像/视频/音乐生成、媒体分析、网络搜索、网络爬行、文件共享、页面托管、驱动器存储、向用户交付结果或任何提及 AnyCap 的行为。
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: