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Node.js 微服务的类型安全 REST/webhook API 设计模式。在设计端点、Webhook 处理程序、API 合约或服务间通信时使用。重点关注类型安全、验证、幂等性和错误处理。
Node.js 微服务的类型安全 REST/webhook API 设计模式。在设计端点、Webhook 处理程序、API 合约或服务间通信时使用。重点关注类型安全、验证、幂等性和错误处理。
使用安全规则、技能、MCP 服务器和增强工具在 Zo Computer 上创建复杂角色的通用蓝图。适应任何领域。
展示如何使用 uiautomator2-mcp-server 进行 AI 驱动的 Android UI 测试的演示技能。还用作项目自己的自动化 UI 测试套件,用于持续验证。
使用 OpenAI Realtime API 和 Twilio Media Streams 向 AI 代理添加实时电话呼叫。当您希望 AI 代理以低于 200 毫秒的延迟拨打或接听电话、双向音频流以及跨语音、电报和电子邮件渠道的会话连续性时使用。需要 Python 3.9+、Twilio 电话号码以及具有实时 API 访问权限的 OpenAI API 密钥。
后端专家 — 构建 API、数据库操作、身份验证和服务器端逻辑,重点关注安全性和性能
建议在用户编辑 MCP 设置(.claude.json、.mcp.json)或修改 CLAUDE.md 文件时将 MCP 服务器配置或指令文件同步到其他 AI 编码代理。可用命令:/sync、/sync-list、/sync-diff、/sync-instructions。
在为后端代码(Express 路由、MongoDB 模型、节点服务)生成测试时使用 - 分析文件类型,从 package.json 检测测试框架,生成具有安装/拆卸和边缘案例覆盖的全面测试
使用该 MCP 服务器工具发现 540 多个开发人员工具、设计资源、AI 平台和机构的指南。当被要求查找项目工具、推荐技术堆栈组件、发现设计机构或搜索特定工具类别时使用。
llmlb 辅助 CLI 命令替换旧版 MCP 服务器流程的实用指南。
使用 Gadget 进行构建的最佳实践。当开发人员需要有关模型、操作、路由、访问控制、Shopify/BigCommerce 集成、前端模式、API 使用、测试设置、CI 验证、ggt 工作流程、调试或并行代理开发循环的指导时使用。触发“模型”、“操作”、“路由”、“权限”、“访问控制”、“多租户”、“Shopify”、“BigCommerce”、“前端”、“API 客户端”、“内部 API”、“过滤器”、“排序”、“分页”、“webhook”、“后台作业”、“测试”、“ci”、“ggt”、“调试器”、“日志”、“问题”
与 data.gouv.fr API 交互 — 主要 API(数据集、组织、用户、资源、重用、讨论)、指标 API(按模型的使用/统计)、表格 API(按资源 ID 查询 CSV 行)。在使用 data.gouv.fr 数据、目录或平台功能时使用。
精通现代架构模式、简洁架构、微服务、事件驱动系统和 DDD 的软件架构师大师。检查系统设计和代码更改的架构完整性、可扩展性和可维护性。积极主动地进行架构决策。
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: