当用户想要使用高度优化的 Unsloth 库微调语言模型或执行强化学习（SFT、DPO、GRPO、ORPO、KTO、SimPO）时，应该使用此技能。涵盖环境设置、LoRA 修补、VRAM 优化、视觉/多模态微调、TTS、嵌入训练和 GGUF/vLLM/Ollama 部署。应该在涉及快速、内存高效的本地或云 GPU 训练的任务中调用，特别是当用户提到 Unsloth 或硬件限制妨碍标准训练时。
通过管理维持记忆质量的指南。涵盖更新过时记忆、标记过时内容以及链接相关知识。当记忆需要修改、新信息取代旧信息或构建知识图连接时使用。
通过质量门逐步实施代码。当用户说“构建”、“实施”或开始已批准计划的实施阶段时使用。
当用户说“提交”时，必须在提交代码更改时使用，
将适当的 Tracey 规范注释添加到代码中、查找需求并检查覆盖范围。在处理具有 Tracey 配置 (.config/tracey/config.styx) 的项目、向代码添加规范引用或检查需求覆盖范围时使用。
通过本地 sts2-ai-agent MCP 工具玩或验证 Slay the Spire 2，包括访问捆绑的游戏元数据（卡牌/遗物/怪物/等）以进行更丰富的决策。在导航主菜单、时间轴、地图、战斗、奖励、商店、休息站、事件、宝箱、卡牌选择、药水或启用调试的测试流程时使用，以及当另一个代理需要严格的状态优先工作流程以避免过时的索引、无效的房间操作和工具配置文件混乱时使用。
使用标准化文档和文件夹结构初始化新的 JPKB 项目。 JPKB 特定版本，具有类别文件夹和固定基本路径。在 jpkb 存储库中创建新项目、用户说“init项目”、“新项目”或目标是 JPKB 项目文件夹时使用。
当用户请求图表、流程图、架构图或可视化时使用。在解释具有 3 个以上组件、复杂数据流或受益于视觉表示的关系的系统时，也可以主动使用。使用本机 draw.io 桌面 CLI 生成 .drawio XML 文件并在本地导出为 PNG/SVG/PDF。
在引导、更新或审查 AGENTS.md 时使用 — 教授如何构建有效的代理内存、如何构建部分、信号与噪声过滤以及何时修剪过时的条目
在向 gcx 添加新的 Grafana Cloud 产品提供商（SLO、OnCall、综合监控、k6、ML 等）时，或者当用户说“添加提供商”、“新提供商”或“集成 [产品]”时使用。
使用 REST API 和凭证检测在容器化环境中访问 GitHub 存储库。当 git clone 失败或通过 API 访问私有存储库/写入文件时使用。
用于查找和修复错误（以前称为调试）的综合调试方法。在调试代码、调查错误、排除问题、执行根本原因分析或响应事件时应使用此技能。涵盖系统再现、假设驱动的调查和根本原因分析技术。当遇到异常、堆栈跟踪、崩溃、段错误、未定义的行为或错误报告需要调查时使用。
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：
