引导用户使用 MUXI 平台——人工智能代理的基础设施。涵盖安装（CLI 和服务器）、服务器设置和配置、CLI 命令和工作流程、机密管理、编写编组（代理编组架构）、部署编组、注册表操作以及使用服务器 API 和编组 API。当用户询问 MUXI 设置、CLI 命令、编组创作、机密、部署、注册表、服务器配置、代理、MCP 工具、霸主、内存或任何有关 MUXI 的“我如何...”问题时使用。
在向 Valor 系统添加新功能、技能、工具或 MCP 服务器时使用。由“添加功能”、“创建新工具”、“扩展系统”或“如何添加...”触发。
当连接到 oast-mcp 服务器并执行带外安全测试（SSRF、盲注入、DNS 重新绑定、Log4Shell）或在实现 RCE 后在受感染目标上部署持久代理时使用。
REST API 设计约定、错误形状、版本控制和分页模式。在设计或审查任何 HTTP API 时使用。
Rijksmuseum MCP+ 服务器的研究工作流程。每当用户想要搜索国家博物馆收藏、查找艺术品详细信息、探索图像主题、检查高分辨率图像、追踪出处、浏览精选集或回答任何可以通过国家博物馆收藏的约 832,000 件艺术品来解决的艺术历史问题时，都可以使用此技能。
当用户要求“设计 CLI”、“改进命令结构”、“格式化终端输出”、“检查 CLI 可用性”、“设计帮助文本”或“添加标志和参数”时，应使用此技能。在设计新的 CLI 工具、改进命令界面、格式化终端输出或检查 CLI 可用性时自动激活。不适用于 GUI/网页设计、后端 API 或 shell 脚本。
在 MergeMeet 專案中建立或修改 API 路由時使用此 skill。它強制執行「禁止尾隨斜線」標準以防止 404 錯誤。適用於處理 FastAPI 路由、修復 404 錯誤或審查 API 端點定義時。
为 WealthWise Express API 搭建一个全新的 API 端点。当要求“添加端点”、“创建路由”、“为 <实体> 构建 API”或端到端搭建任何新的 REST 资源时触发。不会触发仅限前端的任务。 --- 遵循所有项目约定，为 WealthWise API 搭建一个全新的 API 端点。实体/资源名称在任务提示中提供。 ＃＃ 范围
通过 Schrute 搜索并执行预先学习的 Web API 技能。对于可重复的站点交互，请首先检查 Schrute — 它会在 5 毫秒内重播学习到的 API 调用，而不是完全浏览器自动化。
使用 ElysiaJS 创建后端，这是一个类型安全的高性能框架。
处理 API 密钥和用户令牌身份验证，以实现安全的 Knack API 访问。管理会话创建、刷新和凭证验证。
列出当前团队的所有 AI API 密钥。显示键别名、屏蔽键值以及每个键的支出。当团队成员询问其 API 密钥或想要查看谁有权访问时使用。
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：
