每日精选skills数量
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导入技能

sjzsdu sjzsdu
from GitHub 数据与AI
  • 📄 SKILL.md

tongstock-cli

TDX (通达信) CLI/HTTP API for Chinese A-share market data (Shanghai, Shenzhen, Beijing exchanges only). Supports: real-time 5-level bid/ask quotes, K-line (candlestick), intraday minute data, tick-by-tick trades, ex-rights/dividend history, financial statements, index bars, sector/industry classification, and company F10 info. Triggers on: stock quote, K-line, candlestick, A-share, 通达信, TDX, market data, 行情, K线, 除权除息, 财务数据, 板块.

0 13 14天前 · 上传 详情页 →
shouldnotappearcalm shouldnotappearcalm
from GitHub 开发与编程
  • 📁 references/
  • 📁 scripts/
  • 📄 SKILL.md

a-share-skill

查询A股实时行情、历史数据、技术指标、事件、资金面与个股行业信息。Use when 用户提到股票代码、板块、技术分析、财务指标、指数成分、交易日历、宏观数据或个股所属行业。

0 13 14天前 · 上传 详情页 →
webmyc webmyc
from GitHub 内容与多媒体
  • 📄 SKILL.md

content-portability

将 WordPress 页面、帖子和自定义帖子导出到可移植的本地包,其中包含构建器数据、媒体和人类可读的 Markdown。通过智能 ID 重新映射导入到另一个站点。 AI编辑前自动备份。当用户说“导出我的网站”、“备份我的页面”、“迁移内容”、“下载我的内容”或“内容可移植性”时使用。

0 11 8天前 · 上传 详情页 →
jjodx jjodx
from GitHub 开发与编程
  • 📄 LICENSE
  • 📄 README.md
  • 📄 SimulationsInferentialMistakes.R

movement-science-stats

运动科学和神经科学研究的统计质量检查表。在分析数据、解释结果、运行统计、编写结果部分或查看分析代码时自动触发。基于 Makin 和 Orban de Xivry(2019,eLife)。

0 12 12天前 · 上传 详情页 →
bbak bbak
from GitHub 工具与效率
  • 📁 analyze_cycle_time/
  • 📁 analyze_flow_debt/
  • 📁 analyze_process_evolution/
  • 📄 inject.py
  • 📄 SKILL.md

mcs-charts-router

所有 MCS-MCP 图表可视化的路由器技能。每当对话中出现任何 mcs-mcp 分析工具结果并且用户要求对其进行可视化、图表、绘图或显示时,就会触发此技能。该路由器将生成结果的工具映射到正确的图表子技能。不要尝试临时构建任何图表——始终首先阅读子技能。 --- # MCS 图表路由器 这是所有 MCS-MCP 图表技能的唯一入口点。当图表请求到达时,确定哪个分析工具生成了数据,然后在编写任何代码之前阅读并遵循匹配的子技能。 --- ## 步骤 1 — 识别数据源 查看对话以获取最新的 mcs-mcp 工具结果。将其与下面路由表中的工具之一相匹配。 --- ## 步骤 2 — 路由表 ``` 生成数据的工具 子技能路径(相对于此文件) ────────────────────────────── ────────────────────────────────────────────analysis_process_stabilityanalyze_process_stability/s.mdanalyze_throughputanalyze_throughput/s.mdanalyze_wip_stability analyze_wip_stability/s.mdanalyze_wip_age_stabilityanalyze_wip_age_stability/s.mdanalyze_work_item_ageanalyze_work_item_age/s.mdanalyze_process_evolutionanalyze_process_evolution/s.mdanalyze_residence_timeanalyze_residence_time/s.mdgenerate_cfd_datagenerate_cfd_data/s.mdanalyze_cycle_time analyze_cycle_time/s.mdanalyze_status_persistenceanalyze_status_persistence/s.mdanalyze_flow_debtanalyze_flow_debt/s.mdanalyze_yieldanalyze_yield/s.mdforecast_monte_carloforecast_monte_carlo/s.mdforecast_backtestforecast_backtest/s.md ``` 子文件夹名称与精确的工具名称匹配,如 r 已在 MCP 服务器中注册。 --- ## 步骤3 — 读取子技能,然后构建 使用`view`工具读取匹配的

0 12 12天前 · 上传 详情页 →
sfc-gh-tjia sfc-gh-tjia
from GitHub 开发与编程
  • 📁 references/
  • 📁 scripts/
  • 📁 security/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 CHANGELOG.md
  • 📄 config.yaml.example

cortex-code

将 Snowflake 相关操作路由到 Cortex Code CLI,以获得专门的 Snowflake 专业知识。当用户询问 Snowflake 数据库、数据仓库、Snowflake 上的 SQL 查询、Cortex AI 功能、Snowpark、动态表、Snowflake 中的数据治理、Snowflake 安全性或明确提及“Cortex”时使用。请勿用于一般编程、本地文件操作、非 Snowflake 数据库、Web 开发或与 Snowflake 无关的基础设施任务。

0 12 13天前 · 上传 详情页 →
quiknode-labs quiknode-labs
from GitHub 区块链与 Web3
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

quicknode-skill

Quicknode 区块链基础设施包括 RPC 端点(80 多个链)、Streams(实时数据)、Webhooks、IPFS 存储、市场附加组件(Token API、NFT API、DeFi 工具)、Solana DAS API(数字资产标准)、键值存储、gRPC 流(Yellowstone for Solana、Hypercore for Hyperliquid)、SQL Explorer(直接 SQL 访问索引区块链数据)和 x402 按请求付费 RPC。在设置区块链基础设施、配置实时数据管道、处理区块链事件、在 IPFS 上存储数据、使用 Quicknode 特定的 API、查询 Solana NFT/代币/压缩资产、使用键值存储保存状态、使用 SQL 查询区块链数据、分析交易数据或构建低延迟 gRPC 流时使用。 提及 Quicknode、Streams、qn_ 方法、IPFS 固定、Quicknode 附加组件、DAS API、数字资产标准、压缩 NFT、cNFT、getAssetsByOwner、searchAssets、键值存储、KV 存储、qnLib、Yellowstone、gRPC、Geyser、Hypercore、Hyperliquid、HYPE、SQL Explorer、SQL 查询、区块链数据、交易数据、索引数据、evm 时触发rpc、以太坊、区块链、solana 或 x402。

0 11 10天前 · 上传 详情页 →
aks129 aks129
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

fhir-r6-guardrails

HealthClaw Guardrails (healthclaw.io) — FHIR 代理护栏,用于通过 MCP 安全访问临床数据。支持 FHIR R4 US Core v9(稳定)和 R6 ballot3(实验)。在以下情况下使用:(1) 通过自动 PHI 编辑功能通过 MCP 读取患者数据,(2) 使用两阶段提议/提交和逐步身份验证编写临床资源,(3) 将请求代理到真实的 FHIR 服务器(HAPI、SMART Health IT、Epic),(4) 审核 AI 代理对医疗保健数据的访问,(5) 评估 R6 权限资源以进行访问控制决策。 12 个 MCP 工具,带护栏强制执行功能。

0 12 13天前 · 上传 详情页 →
KybernesisAI KybernesisAI
from GitHub 数据库与数据存储
  • 📄 SKILL.md

backup

将所有代理数据备份到 GitHub — SQLite 数据库、Claude Code 内存、身份、技能、大脑笔记。当用户说备份、备份、保存所有内容、推送到 github 或快照时使用。也由 heartbeat 用于自动备份。

0 12 14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