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导入技能

qwibitai qwibitai
from GitHub 开发与编程
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add-compact

添加 /compact 命令以进行手动上下文压缩。通过转发 SDK 的内置 /compact 斜杠命令来解决长时间会话中的上下文衰减问题。仅限主要组或受信任的发件人。

0 27K 12天前 · 上传 详情页 →
yvgude yvgude
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

lean-ctx

具有 CEP + CCP 的上下文智能引擎 — 24 个 MCP 工具、90 多个 shell 模式、适用于 14 种语言的树保护 AST、认知效率协议 (CEP)、跨会话内存 (CCP)、LITM 感知定位。将 LLM 上下文压缩高达 99%。

0 361 12天前 · 上传 详情页 →
sopaco sopaco
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

cortex-mem-mcp

AI 代理的持久记忆增强。存储对话、通过语义检索搜索记忆以及跨会话回忆上下文。当您需要记住用户首选项、过去的对话、项目上下文或任何应在当前会话之后保留的信息时,请使用此技能。提供分层访问(摘要/概述/内容)以实现高效的上下文管理。

0 229 10天前 · 上传 详情页 →
Ruya-AI Ruya-AI
from GitHub 开发与编程
  • 📄 SKILL.md

diagnose

分析 Claude Code 会话膨胀 — 显示令牌计数、上下文使用百分比和膨胀细分。当用户询问会话大小、上下文使用情况或当您注意到上下文窗口已满时使用。

0 203 8天前 · 上传 详情页 →
video-db video-db
from GitHub 开发与编程
  • 📁 commands/
  • 📁 ui/
  • 📄 package.json
  • 📄 recorder-app.js
  • 📄 search-rtstream.js

pair-programmer

人工智能与实时屏幕和音频上下文配对编程。当用户想要录制屏幕、开始/停止录制或从他们正在做的事情中获取上下文时使用。

0 106 10天前 · 上传 详情页 →
pskoett pskoett
from GitHub 数据与AI
  • 📄 SKILL.md

context-surfing

在整个会话期间监控上下文窗口的运行状况,并利用峰值上下文质量来实现最大的输出保真度。在计划面试和意向框架代理后自动激活。在执行过程中保持活跃,并在波次自然完成或通过交接退出时干净地交接,以简化、强化和自我完善。当多步骤代理任务正在进行并且需要考虑会话连续性或上下文漂移时,请使用此技能。对于长时间运行的任务、复杂的重构或任何降级上下文会悄悄破坏输出的工作尤其重要。即使用户没有说“上下文冲浪”,也会触发 - 如果代理任务有意图地跨多个步骤运行并且计划已经制定,则此技能是实时的。 --- # Context Surfing ## 安装 ```bash npx Skills add pskoett/pskoett-ai-skills/skills/context-surfing ``` 代理驾驭峰值上下文的浪潮。当浪潮达到顶峰时,它就承诺了。当它检测到漂移时,它会干净地退出 - 保存状态,切换,并让下一个会话赶上下一波。没有全军覆没。没有僵尸会话。只有有意的、高保真的执行。 --- ## 心理模型

0 89 11天前 · 上传 详情页 →
saxenauts saxenauts
from GitHub 工具与效率
  • 📁 .github/
  • 📁 docs/
  • 📁 examples/
  • 📄 .env.example
  • 📄 .gitignore
  • 📄 CHANGELOG.md

syke

代理的本地优先交叉线束内存。 Syke 观察支持的线束中的活动,将当前的 memex 保留在上下文中,并为代理提供“syke Ask”、“syke context”和“syke record”以实现会话之间的连续性。

0 39 6天前 · 上传 详情页 →
faugustdev faugustdev
from GitHub 数据与AI
  • 📁 examples/
  • 📁 references/
  • 📁 scripts/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 CONTRIBUTING.md
  • 📄 LICENSE

gcc

Git 上下文控制器 (GCC) v2 — 由真实 git 支持的精益代理内存。存储哈希 + 意图 + 可选决策注释,而不是详细的降价。当可用时自动桥接到 aiyoucli 矢量内存。双模式:git 支持(精益索引.yaml)或独立(markdown 回退)。在 /gcc 命令或自然语言上触发,例如“提交此进度”、“分支尝试替代方案”、“合并结果”、“恢复上下文”。

0 37 10天前 · 上传 详情页 →
agent-team-foundation agent-team-foundation
from GitHub 数据与AI
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md
  • 📄 VERSION

first-tree

阅读并更新上下文树——该组织中跨域决策、约束和所有权的真实来源。当任务涉及战略选择、跨域关系、工作区范围的上下文或上下文树入门时使用。

0 6 1天前 · 上传 详情页 →
sliamh11 sliamh11
from GitHub 开发与编程
  • 📄 SKILL.md

add-compact

添加 /compact 命令以进行手动上下文压缩。通过转发 SDK 的内置 /compact 斜杠命令来解决长时间会话中的上下文衰减问题。仅限主要组或受信任的发件人。

0 5 1天前 · 上传 详情页 →
bledden bledden
from GitHub 商业与运营
  • 📄 SKILL.md

recall-assistant

召回插件的主动上下文恢复、突出显示共享和会话链接。检测上下文丢失,建议/调用命令,标记连接会话的结果,并将自然语言转换为调用操作。通过 /recall 配置 Skill_enabled true 启用。

0 19 8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