拉尔夫到拉尔夫自主产品克隆器的交互式入门。使用网络搜索研究目标产品 URL，评估克隆是否可行，逐步采访用户有关规模和现有设置的信息，仅解释他们仍需要设置的服务，获得用户确认，然后配置项目并启动构建循环。每当用户想要克隆产品、提到“我应该构建什么”、“加入”、“设置 ralph”、“我想克隆 X”或正在启动 ralph 到 ralph 工作流程时，请使用此技能。当用户说出产品名称或 URL 并且似乎想要复制它时也会触发。
当将 Quail UI 集成到 Vue 3 前端、将现有屏幕迁移到 Quail UI 组件或需要库的主题、令牌、图标、演示支持的使用模式和面向代理的入门文档时，请使用此技能。
一项考验技能
根据最佳实践审查和分析技能的长度、意图范围和触发模式
通过后端 Skywork Image API 生成或编辑图像。用于任何图像创建、海报设计、徽标设计、视觉资产生成或图像修改请求。支持文本到图像和图像到图像的编辑，具有宽高比和分辨率控制。
将新的 n8n 工作流程模板添加到存储库。当用户提供要添加的 n8n 工作流程 JSON 时使用。
使用跨 7 个意图类别的 27 个研究支持的框架来分析和改进提示。当用户想要改进、重写、构建或设计提示时使用 - 包括诸如“帮助我编写更好的提示”、“改进此提示”、“我应该使用什么框架”、“使此提示更有效”或任何提示工程任务之类的请求。根据意图（创建、转换、推理、批评、恢复、澄清、代理）推荐正确的框架，提出有针对性的问题，并提供结构化的高质量结果。
当用户提及论文、参考文献、引文、Zotero、文献、参考书目、工作区或需要搜索/阅读/导出学术论文时使用。使用 zot CLI 进行所有操作，包括基于工作区的 RAG。
创建结构化任务平面任务数据包（PROMPT.md、STATUS.md），以便通过任务协调器扩展 (/orch) 进行自主代理执行。当被要求“创建任务”、“创建任务平面任务”、“暂存任务”、“准备执行任务”、“编写 PROMPT.md”、“为代理设置工作”、“对任务进行排队”时，或者每当用户想要定义将由另一个代理实例自主执行的工作时使用。
> 判断复杂度 → 系统化调研 → 选框架分析 → 输出结论
从 andforce/Openclaude 同步
全面的单账户运行状况审计将分析与特定于业务的检查相结合。当用户说“运行帐户审核”、“审核[帐户]”、“帐户运行状况检查”或“对[帐户]进行全面审核”时自动调用。生成包含 13 个部分的 HTML 报告，涵盖效果、转化、关键字、资产和合规性。
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：
