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导入技能

ericporres ericporres
from GitHub 数据与AI
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slack-triage

当用户要求“检查 Slack”、“分类我的 Slack”、“检查我的消息”、“Slack 摘要”、“我在 Slack 上错过了什么”或调用 /slack 或 /messages 时,应该使用此技能。扫描 Eric 的 Slack 工作区以查找最近的消息、私信、话题和提及 - 按优先级分类,并提供回复起草。参考 porres-family-assistant 了解联系人上下文。 --- # Slack 分类技能 ## 概述 扫描 Eric 的 Slack 工作区以查找最近的消息,将其分为三个优先级,并为紧急项目提供草稿回复。该技能反映了电子邮件分类模式,但适用于 Slack 基于渠道的线程通信模型。该技能不维护自己的联系数据——它从 porres-family-assistant 技能中读取作为人员上下文的规范来源。 ## 可用的 Slack MCP 工具 Slack 连接器 (https://mcp.slack.com/mcp) 提供以下工具: |工具|目的| |------|---------| | `slack_read_channel` |阅读特定频道的最新消息 | | `slack_search_public_and_private` |在所有可访问的渠道中搜索 | | `slack_search_users` |按姓名或电子邮件查找用户 | | `slack_search_channels` |按名称或主题查找频道 | ## 步骤 0 — 加载上下文(运行时引用) 在扫描之前,从家庭助手读取这些文件以建立优先上下文: |文件 |它提供什么 | |------|-----------------| | `共享/技能/porres-family-assistant/references/family-members.md` |姓氏 — 有助于识别家庭成员的个人信息 | | `共享/技能/porres-family-assistant/references/email-aliases.md` |别名路由 — 电子邮件/Slack 身份重叠 | **仅加载这两个。**不要加载 insuran ce、医疗或金融,除非特定消息需要该上下文。 还可以从此技能加载“references/workspace-config.md”以进行通道优先级映射(一旦 Eric 配置了它)。 ## 步骤 1 — 扫描工作区 使用 Slack MCP 工具收集最近的活动。并行运行这些搜索:

0 7 5天前 · 上传 详情页 →
rafaelolsr rafaelolsr
from GitHub 开发与编程
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archflow

分析代码库并生成动画 HTML 架构报告 - 漂亮的定制可视化效果,带有交互式动画图表,显示系统如何工作。每当用户要求“可视化代码库”、“解释架构”、“生成图表”、“显示代码如何流动”、“创建架构图”、“动画数据流”、“直观地解释此存储库”、“向我展示其工作原理”或“生成架构报告”时,请使用此技能。 --- # Codebase Visualizer 分析代码库并生成带有动画流程图的漂亮、独立的 HTML 架构输出。 ===================================================================== 输出模式 ======================================================================= /archflow → 完整架构报告(默认) /archflow-diagram → 仅动画图(传统、独立) /archflow-slides → 幻灯片演示 ======================================================================= 工作流程 — 完整报告(默认:/archflow) ======================================================================= 1. 分析 阅读references/analysis.md → 扫描代码库 阅读references/layouts.md → 决定图表布局模式 2. 思考(编码前确定视觉方向) 阅读references/design-system.md → CSS 模式库 阅读references/libraries.md → 字体、Mermaid、CDN 导入 阅读references/design-qa.md → 质量门

0 8 12天前 · 上传 详情页 →
tiago-peixoto tiago-peixoto
from GitHub 工具与效率
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build

使用此技能可以在构建会话中执行成形的包。实现完整的构建过程:以代码库为导向,选择第一个部分(核心/小/新颖),与 TDD 垂直集成,发现和映射范围,使用山图跟踪进度,以及在容量不足时进行范围锤击。对于 Web 项目,使用浏览器自动化进行验证。编写多会话连续性的移交文档。仅在包获得 Shape Go 批准后使用。当用户说“/build NNN”或“让我们构建功能 NNN”或“开始构建 NNN”时使用。 --- # Shape Up:构建 您正在运行 **构建会话** — Shape Up 方法的执行阶段。构建将成型的包转变为固定需求内的已部署软件。 > **参考索引** — 在需要时只阅读您需要的内容。 > > |文件|包含 |何时阅读 | > |------|----------|-------------| > | `references/02-building-process.md` |完整的构建方法:定位、垂直整合、范围、运输 | **立即阅读** — 这项技能的核心 | > | `references/05-hill-chart-protocol.md` |山图模型、上坡/下坡阶段、卡住范围协议 | **立即阅读** — 进度跟踪所需 | > | `references/04-scope-hammering-rules.md` |范围切割决策框架,必备与锦上添花| **容量紧张时请阅读第 6 步** | > | `references/07-pitfalls.md` |三种严重故障模式 |如果示波器被卡住或工作感觉不正常,请阅读 | > | `references/00-glossary.md` | Shape Up 术语定义|如果您遇到不熟悉的术语,请阅读 | > | `references/01-shaping-process.md` |塑形如何发挥作用?如果包装看起来不完整或不清楚,请阅读 | > | `参考 s/03-pitch-template.md` |包装形式(5 种成分)|如果您需要解释包结构,请阅读 | > | `references/06-agent-workflow-guide.md` |全管道概览、代理决策规则|阅读反应式工作是否与构建冲突 | > | `references/08-frame.md` |框架方法

0 6 7天前 · 上传 详情页 →
AnastasiyaW AnastasiyaW
from GitHub 数据与AI
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diffusion-engineering

扩散模型的实用工程:架构、训练、推理、内存优化。用于具有扩散模型的任何任务:设计或修改架构(UNet/DiT/Flow/Flux)、调度器/采样器的选择和配置、附加训练(LoRA/DreamBooth/完全微调)、内存优化(AMP/检查点/ZeRO/FSDP/量化)、文本编码器的替换或融合(CLIP/Qwen)、使用扩散器、调试扩散管道、质量评估(FID/CLIPScore/LPIPS)、潜扩散、VAE、引导/CFG、整流流、稳定扩散、SDXL、通量。在训练生成模型、文本到图像管道、ControlNet、多编码器融合、WebDataset 时询问有关 GPU 内存的问题时也可使用。 --- # 扩散工程技能 ## 快速定位 最影响质量/速度/成本的三个工程决策是: 1. **扩散在哪里** → 像素(昂贵)或潜在空间(LDM/SD 系列 - 实用) 2. **降噪器的骨干** → UNet(经典,更简单)或 Transformer/DiT/Flow(缩放更好) 3. **采样控制** → 调度程序、步骤数、guiding_scale - 通常提供的不仅仅是网络编辑 --- ## 参考文件 - 按任务读取 |主题 |文件|何时阅读 | |---|---|---| |架构和数据流| `references/architectures.md` | DDPM/SDE/LDM/DiT/Flux/VAE/SDXL,管道图| |调度程序和指导| `references/samplers.md` | DDIM/Euler/Heun/DPM-Solver/PNDM、CFG、预测类型 | |培训和进修| `参考文献/training.md` |损失/目标、LoRA/DreamBooth/full FT、超参数 | |内存和分布| `引用/内存.md` | AMP、检查点、ZeRO、FSDP、量化、FP8 | |文本编码器和数据 | `references/encoders-data.md` | CLIP/Qwen/多编码器、标记化、数据管道 | |评估和故障排除 | `references/eval-debug.md` | FID/CLIPScore/LPIPS、典型故障和修复、许可证 | --- ## 快速清单“我正在构建/修改 diffusio n» - [ ] **Backbo

0 6 7天前 · 上传 详情页 →
AnastasiyaW AnastasiyaW
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diffusion-engineering

扩散模型的实用工程:架构、训练、推理、内存优化。用于具有扩散模型的任何任务:设计或修改架构(UNet/DiT/Flow/Flux)、调度器/采样器的选择和配置、附加训练(LoRA/DreamBooth/完全微调)、内存优化(AMP/检查点/ZeRO/FSDP/量化)、文本编码器的替换或融合(CLIP/Qwen)、使用扩散器、调试扩散管道、质量评估(FID/CLIPScore/LPIPS)、潜扩散、VAE、引导/CFG、整流流、稳定扩散、SDXL、通量。在训练生成模型、文本到图像管道、ControlNet、多编码器融合、WebDataset 时询问有关 GPU 内存的问题时也可使用。 --- # 扩散工程技能 ## 快速定位 最影响质量/速度/成本的三个工程决策是: 1. **扩散在哪里** → 像素(昂贵)或潜在空间(LDM/SD 系列 - 实用) 2. **降噪器的骨干** → UNet(经典,更简单)或 Transformer/DiT/Flow(缩放更好) 3. **采样控制** → 调度程序、步骤数、guiding_scale - 通常提供的不仅仅是编辑网络 --- ## 参考文件 - 按任务读取 |主题 |文件 |何时阅读 | |---|---|---| |架构和数据流| `references/architectures.md` | DDPM/SDE/LDM/DiT/Flux/VAE/SDXL,管道图| |调度程序和指导| `references/samplers.md` | DDIM/Euler/Heun/DPM-Solver/PNDM、CFG、预测类型 | |培训和进修| `参考文献/training.md` |损失/目标、LoRA/DreamBooth/full FT、超参数 | |内存和分布| `引用/内存.md` | AMP、检查点、ZeRO、FSDP、量化、FP8 | |文本编码器和数据 | `references/encoders-data.md` | CLIP/Qwen/多编码器、标记化、数据管道 | |评估和故障排除 | `references/eval-debug.md` | FID/CLIPScore/LPIPS、典型故障和修复、许可证 | --- ## 快速清单“我正在构建/修改 diffusio n» - [ ] **Backbo

0 6 10天前 · 上传 详情页 →
balancegsr balancegsr
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skill-creator-build

生成定制化的构建项目 Skill(含 SKILL.md + references/),为用户的构建过程提供从规划到结项的 持续引导。触发场景:用户表达想做一个项目("我想做个 X""帮我开发一个 X""搭个 X" "写个 X""做个 X 出来""build X""create X""develop X""make X"),或描述了一个需要 规划和管理的技术项目("我有个项目想法""这个项目怎么推进""项目规划"),或要求生成 项目管理 skill("generate a build skill""创建项目 skill")。涵盖软件开发、Skill 开发、 技术方案落地、系统搭建、工具制作等构建类项目。安装本 skill 即表明用户倾向于系统化 项目管理——遇到构建意图时优先触发,而非直接进入即时编码。

0 6 12天前 · 上传 详情页 →
Lykhoyda Lykhoyda
from GitHub 内容与多媒体
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rn-best-practices

React Native 和 Expo 构建高性能移动应用程序的最佳实践。在检查 React Native 代码、设计组件架构、实现功能、优化列表性能、实现动画、使用本机模块、检查性能问题、审核 UI 组件、检查状态管理或检查生产准备情况时使用。触发“审核最佳实践”、“检查性能”、“优化渲染”、“审核列表渲染”、“检查动画模式”、“审核状态管理”、“审核 UI”、“检查崩溃”、“审核生产准备情况”、“检查 React Native 约定”、“性能审核”。 --- # React Native 最佳实践规则 来自 [vercel-labs/agent-skills](https://github.com/vercel-labs/agent-skills) 的 36 条规则(MIT 许可证)加上通过故事测试发现的 3 条 rn-dev-agent 规则。 每个规则在“references/<rule-name>.md”中都有完整的错误/正确代码示例。 --- ## 规则索引 首先扫描此表。加载正在审查的代码中存在的任何规则类别的相应参考文件。 |身份证 |规则|影响 |参考文件| |----|------|--------|----------------| | 1.1|切勿将 `&&` 与可能为假的值一起使用 |关键 | `references/rendering-no-falsy-and.md` | | 1.2 | 1.2将字符串包裹在 `<Text>` 组件中 |关键 | `references/rendering-text-in-text.md` | | 2.1 | 2.1避免在 renderItem | 中使用内联对象高| `references/list-perf-inline-objects.md` | | 2.2 | 2.2将回调提升到列表的根 |高| `references/list-performance-callbacks.md` | | 2.3 | 2.3保持列表项轻量级 |高| `references/list-perf-expense-item.md` | | 2.4 | 2.4列表之前的稳定对象引用 |关键 | `references/list-perf-fn-refs.md` | | 2.5 | 2.5将基元传递给列表项以进行记忆 |高| `references/list-performance-item-memo.md` | | 2.6 | 2.6对任何列表使用列表虚拟器 |高| `references/list-performance-virtualize.md` | | 2.7 | 2.7使用压缩图像 i n 列表 |高| `参考文献/li

0 5 11天前 · 上传 详情页 →
Lykhoyda Lykhoyda
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rn-best-practices

React Native 和 Expo 构建高性能移动应用程序的最佳实践。在检查 React Native 代码、设计组件架构、实现功能、优化列表性能、实现动画、使用本机模块、检查性能问题、审核 UI 组件、检查状态管理或检查生产准备情况时使用。触发“审核最佳实践”、“检查性能”、“优化渲染”、“审核列表渲染”、“检查动画模式”、“审核状态管理”、“审核 UI”、“检查崩溃”、“审核生产准备情况”、“检查 React Native 约定”、“性能审核”。 --- # React Native 最佳实践规则 来自 [vercel-labs/agent-skills](https://github.com/vercel-labs/agent-skills) 的 36 条规则(MIT 许可证)加上通过故事测试发现的 3 条 rn-dev-agent 规则。 每个规则在“references/<rule-name>.md”中都有完整的错误/正确代码示例。 --- ## 规则索引 首先扫描此表。加载正在审查的代码中存在的任何规则类别的相应参考文件。 |身份证 |规则|影响 |参考文件| |----|------|--------|----------------| | 1.1|切勿将 `&&` 与可能为假的值一起使用 |关键 | `references/rendering-no-falsy-and.md` | | 1.2 | 1.2将字符串包裹在 `<Text>` 组件中 |关键 | `references/rendering-text-in-text-component.md` | | 2.1 | 2.1避免在 renderItem | 中使用内联对象高| `references/list-performance-inline-objects.md` | | 2.2 | 2.2将回调提升到列表的根 |高| `references/list-performance-callbacks.md` | | 2.3 | 2.3保持列表项轻量级 |高| `references/list-performance-item-expense.md` | | 2.4 | 2.4列表之前的稳定对象引用 |关键 | `references/list-performance-function-references.md` | | 2.5 | 2.5将基元传递给列表项以进行记忆 |高| `references/list-performance-item-memo.md` | | 2.6 | 2.6对任何列表使用列表虚拟器 |高| `参考文献/列表性能虚拟 alize.md` | | 2.7 | 2.7使用购买

0 5 12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