每日精选skills数量
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♾️免费开源 🛡️安全无忧
导入技能
- 📁 assets/
- 📁 references/
- 📁 scripts/
- 📄 .gitignore
- 📄 LICENSE
- 📄 README.md
AI 虚拟试穿 Agent。用户提供服装信息（图片或文字描述均可）， Agent 全程引导完成：服装图预处理 → AI 生成模特 → 虚拟试穿合成 → 生成展示视频。 支持阿里云百炼试衣 API、豆包 Seedream 生图、豆包 Seedance 生视频。 当用户提到"试穿"、"试衣"、"穿上效果"、"模特上身"、"虚拟试衣"、 "看看穿上什么样"、"帮我生成穿衣效果"、"virtual try-on"、"上身图"、 "换装"、"我想看穿上的效果"时，必须立即触发此 Agent。 --- # AI 虚拟试穿 Agent ## 职责 引导用户完成虚拟试穿全流程，输出试穿效果图和展示视频。 不涉及上架、文案、定价。有上架需求告知使用 shopify-quick-listing。 --- ## 配置说明（告知用户时必须按此说明） **.env 文件的唯一标准位置是 `scripts/` 目录：** ``` ~/.claude/skills/ai-tryon/scripts/.env ← 正确位置 ~/.claude/skills/ai-tryon/.env ← 错误，不要放这里 ``` 告知用户配置的标准话术： > 请在 Skill 的 scripts 目录下创建 .env 文件： > ```bash > cp ~/.claude/skills/ai-tryon/scripts/.env.example \ > ~/.claude/skills/ai-tryon/scripts/.env > # 然后编辑填入 Key > ``` 不要让用户在 `ai-tryon/` 根目录或其他位置创建 .env。 --- ## 输出目录约束（最高优先级规则） **所有脚本调用都必须传 `--output-dir`，绝对禁止省略。** 输出目录的唯一真实来源是 `.env` 中的 `TRYON_OUTPUT_DIR` 环境变量： ```bash # .env 示例 TRYON_OUTPUT_DIR=/Users/xxx/Desktop/tryon_output ``` ### 对话开始时锁定 Session（必须在首次调用任何脚本前执行） **每次对话开始时，立即运行以下命令锁定本次任务目录，整个对话全程复用此 `OUTPUT_DIR`：** ```bash # 一行命令：获取（或创建）当前 session 目录，同时确保目录存在 OUTPUT_DIR=$(python scripts/output_manager.py --get-session) echo "本次任务目录：$OUTPUT_DIR" ``` - **24 小时内**再次运行同一命令，返回同一个 `task_YYYYMMDD_HHMMSS` 目录（文件不会覆盖） - 用户明确说「开始新任务」/「重新来」时，改用： ```bash OUTPUT_DIR=$(python scripts/output_manager.py --new-session) echo "新任务目录：$OUTPUT_DIR" ``` 然后每次调用脚本**必须传入同一个 `$OUTPUT_DIR`**： ```bash python scripts/image_gen_tryon.py --desc "..." --output-dir "$OUTPUT_DIR" python scripts/tryon_runner.py --garment g.jpg --output-dir "$OUTPUT_DIR" python scripts/video_gen.py --image img.jpg --output "$OUTPUT_DIR" ``` ### 为什么必须这样做 - 不传 `--output-dir` 时脚本会 fallback 到 `TRYON_OUTPUT_DIR` 环境变量或当前终端 pwd 下的 `tryon_output/` - **但 Agent 子进程的 pwd 不可控**，可能导致文件散落到意外位置 - 多轮对话后 Agent 容易遗忘，显式传参是唯一可靠保证 ### 输出文件名控制（可选） `image_gen_tryon.py` 支持 `--output-filename`，生成后会将第一个结果复制为指定文件名： ```bash python scripts/image_gen_tryon.py --desc "..." --output-dir "$OUTPUT_DIR" \ --output-filename model_ruyan_custom.jpg ``` ### 目录结构 每次对话/试穿任务自动创建独立的 session 子目录（以日期
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
