四种扫描操作： (1) 模型性能扫描 — 找到模型的最佳批量大小/TGS。用于：扫描批量大小、调整 TGS、基准吞吐量、查找最佳配置。 (2) 节点性能扫描 — 比较每个节点的 GPU 性能以查找异常值。用于：检查节点、节点性能、查找慢节点、比较节点。 (3) 节点网络健康扫描——通过多节点平分检测节点间网络问题。用于：网络健康状况、IB 问题、RCCL 问题、节点对测试、隔离网络问题。 (4) 模型扫描 — 在一次或两次提交上运行所有模型配置。用于：回归测试、验证提交、测试所有模型、冒烟测试、CI、比较分支。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用，包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
完整的应用商店优化 (ASO) 工具包，用于研究、优化和跟踪 Apple App Store 和 Google Play Store 上的移动应用性能
当 Studio 套牌应通过占主导地位的伪 3D HTML/CSS 英雄模型页面解释一个系统、架构、芯片、引擎、平台、设备或核心对象时使用。专注于左叙述、右单一模型、强大的空间深度和克制的执行演示，没有仪表板混乱。
提供 Flare FAssets 的领域知识和指导——打包代币（FXRP、FBTC 等）、铸造、赎回、代理、抵押品和智能合约集成。在使用 FAssets、FXRP、FBTC、FAssets 铸造或赎回、Flare DeFi、代理/抵押品流或 Flare Developer Hub FAssets API 和合约时使用。
使用 Microsoft Agent Lightning 跟踪、优化和评估代理性能。
获取影响此存储库生成的任何包的已发布安全建议。用于使用现有 GHSA 和 CVE 记录填充“建议”选项卡，以便分析师可以在对新发现进行分类之前查看已公开的内容。
> 使用 SwiftMesh 的全面 AI 参考 — 一个 Alamofire + Codable 包装器，具有异步/等待、组合、流畅配置、文件上传/下载、JSON 键路径解析、弹性 Codable 包装器和内置日志记录。
向任何代理添加持久内存，以便它可以记住之前的工作，维护跨会话的上下文，并继续长时间运行的工作流程。
用于结构化代理记忆和可组合技能的类型知识图谱。创建/查询实体（Person、Project、Task、Event、Document）、链接（linkin）时可以使用。
Review B端 PRDs, requirement docs, SaaS or enterprise product specs, and system design documents with a 14-dimension quality framework. Use this whenever the user asks to check, review, critique, improve, or find gaps in a PRD, 需求文档, 产品方案, B端系统设计, SaaS spec, or similar design document, even if they only say “帮我看看这个 PRD/方案/需求”.
WCAG 2.2 合规性、ARIA 模式、键盘导航、屏幕阅读器、自动化测试
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：
