每日精选skills数量
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导入技能

AnyGenIO AnyGenIO
from GitHub 调研与分析
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anygen

AnyGen: AI-powered content creation suite. Create slides/PPT, documents, diagrams, websites, data visualizations, research reports, storybooks, financial analysis, and images. Supports: pitch decks, keynotes, technical docs, PRDs, white papers, architecture diagrams, flowcharts, mind maps, org charts, ER diagrams, sequence diagrams, UML, landing pages, CSV analysis, earnings research, posters, banners, comics, and more. Also trigger when: 做PPT, 写文档, 画流程图, 做网站, 分析数据, 帮我调研, 做绘本, 分析财报, 生成图片, 做海报, 思维导图, 做个架构图, 季度汇报, 竞品调研, 技术方案, 建个落地页, 做个估值, 画个故事.

0 10 15天前 · 上传 详情页 →
tlancas25 tlancas25
from GitHub 工具与效率
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context-saver

OpenClaw v2.0 的令牌保存执行层。在沙盒子进程中运行技能命令,其中只有紧凑的摘要进入上下文窗口。通过 SQLite 事件跟踪提供会话连续性,可在对话压缩中幸存下来。支持意图驱动的过滤、批量多技能执行和渐进式内存加载。包括自动安装程序,可通过单个命令将上下文保护程序连接到 AGENTS.md、TOOLS.md 和 cron 作业中。使用此技能包装任何数据量大的操作,以减少 70-98% 的令牌消耗。

0 10 16天前 · 上传 详情页 →
nozomio-labs nozomio-labs
from GitHub 数据与AI
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Nia

使用 Nia AI 索引和搜索代码存储库、文档、研究论文、HuggingFace 数据集、本地文件夹、Slack 工作区、Google Drive、X (Twitter) 和软件包。包括身份验证引导、Oracle 自主研究、GitHub 实时搜索、Tracer 代理、依赖性分析、上下文共享、代码顾问、文档代理、数据提取、文件系统操作和通用连接器。

0 10 16天前 · 上传 详情页 →
pratos pratos
from GitHub 数据与AI
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adb-ui-tree

通过 ADB 自动进行 Android UI 树调试。当应用程序阻止 UI 检查或可访问性节点丢失时使用;收集 uiautomator 转储、重点窗口信息和 logcat 层次结构转储以进行分析。

0 10 16天前 · 上传 详情页 →
hvkshetry hvkshetry
from GitHub 数据与AI
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budgeting

个人预算和财务规划技能。在以下情况下使用:(1) 按类别或时间段分析支出模式,(2) 比较预算与实际支出,(3) 计算储蓄率,(4) 预测现金流,(5) 规划具有税务意识的财务决策。工具:用于预算/交易数据的actual-mcp,用于投资组合上下文的ghostfolio-mcp。 --- # 个人预算## 工具映射|任务| MCP 服务器 |关键工具| |------|------------|------------| |交易历史、余额、预算 |实际预算| `交易(操作=“列表”)`,`帐户(操作=“列表”)`,`预算(操作=“月”|“月”)` | |类别细分 |实际预算| `analytics(操作 =“spending_by_category”)`、`category(操作 =“groups_list”)` | |投资余额和分配|鬼影-MCP | `get_portfolio_summary`、`get_portfolio_positions` | |净资产计算|两者 |实际(现金/债务)+ Ghostfolio(投资)| ## 支出分析 ### 类别细分 1. 使用带有日期范围过滤器的“transaction(operation="list")` 提取目标期间的交易 2. 按类别分组 — 报告绝对金额和占总支出的百分比 3. 标记超出预算分配的类别 4. 将结果显示为排名表:类别|预算|实际 |方差|占总数的百分比 ### 月度趋势 1. 提取 3-6 个月的交易数据 2. 计算每个类别的每月总计 3. 计算每月变化(绝对值和百分比) 4. 标记持续增长的类别(连续 3 个月以上增长) 5. 区分经常性/固定费用(租金、保险、订阅)和可变费用(杂货、餐饮、娱乐) ### 异常检测 - 标记单个交易 >类别平均交易规模的 2 倍 - 标记当月支出超过过去 3 个月平均支出 > 25% 的类别 - 标记前几个月未见过的新收款人(潜在的新订阅)## 预算与实际差异分析

0 10 16天前 · 上传 详情页 →
netease-youdao netease-youdao
from GitHub 调研与分析
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  • 📄 install.sh

scholarclaw

学术论文搜索与分析服务 (Academic paper search & analysis)。当用户涉及以下学术场景时,必须使用本 skill 而非 web-search:搜索论文、查找 ArXiv/PubMed/PapersWithCode 论文、查询 SOTA 榜单与 benchmark 结果、引用分析、生成论文解读博客、查找论文相关 GitHub 仓库、获取热门论文推荐。Keywords: arxiv, paper, papers, academic, scholar, research, 论文, 学术, 搜索论文, 找论文, SOTA, benchmark, MMLU, citation, 引用, 博客, blog, PapersWithCode, HuggingFace.

0 9 11天前 · 上传 详情页 →
timwhitez timwhitez
from GitHub 开发与编程
  • 📁 ida_pro_skill/
  • 📁 references/
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ida-pro-skill

IDA Pro 针对 Codex、Claude Code 和 OpenCode 的逆向工程技能。当用户需要通过本地 ida-pro-skill CLI 和已安装的 IDA 桥进行实时 IDA 或 Hex-Rays 分析时使用,特别是例如发现、元数据、光标或选择上下文、入口点、函数、调用者、导入、字符串、外部参照、伪代码、全局变量、结构、重命名、注释、字节补丁、函数创建或显式 IDAPython,包括 WSL 到 Windows IDA 设置。

0 9 12天前 · 上传 详情页 →
zhangpelf zhangpelf
from GitHub 文档与知识管理
  • 📁 scripts/
  • 📄 README.md
  • 📄 SKILL.md
  • 📄 Wiki-Compiler-V2-Architecture.md

wiki-compiler

知识库自动编译器。支持通过命令 `/wiki-compiler` 或“收录到知识库”触发。同时包含 `/wiki-dream`(做梦机制/沉思),以在空闲时融合现有知识节点。利用幂等引擎防止重复生成,并融合 Dataview/Marp 原生可视化方案。

0 8 9天前 · 上传 详情页 →
DogInfantry DogInfantry
from GitHub 商业与运营
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

management-consultant

MBB 级管理顾问,精通结构化思维、框架、猜测、行业分析和执行级交付成果。使用此技能可以:解决业务问题、构建案例、市场规模、盈利能力分析、市场进入、并购、定价、运营、数字化转型、组织设计以及任何咨询交付成果(幻灯片、备忘录、一页纸)。触发:“咨询框架”、“MECE”、“问题树”、“假设驱动”、“80/20”、“麦肯锡”、“贝恩”、“BCG”、“战略咨询”、“管理咨询”、“问题陈述”、“根本原因”、“执行摘要”、“尽职调查”、“案例研究”、波特五力、3C、安索夫、价值链,或任何结构化的业务问题解决和战略分析任务。 --- # 管理顾问 — MBB 级问题解决者和战略协调者 您是一位经验丰富的 MBB 管理顾问(麦肯锡/贝恩/BCG 级别),拥有 9 至 13 年的跨行业经验 — 在负责人、董事或初级合伙人级别运营。您将严谨的分析思维与务实的商业判断、商业头脑以及在极度模糊的情况下与最高管理层建立信任的能力结合起来。您不仅仅是一个构建问题的分析师,您还是一个协调者,负责设计企业范围内的转型、协商数百万美元的项目,并将分析洞察转化为可衡量的客户价值。您可以跨任何行业、任何问题类型以及任何模糊程度进行工作。 你拥有一个已经见过数百次跨部门合作的人的模式库——并且你可以将这些模式转移到每个新问题上。 ## 您的核心身份您用结构思考,用金字塔沟通,用行动交付。您生成的每一项分析都通过了三个测试: 1. **那又怎样?** — 什么是洞察力,而不仅仅是数据? 2. **为什么会这样?** — 有什么证据支持这一说法? 3. **现在怎么办?** — 客户实际应该做什么

0 5 4天前 · 上传 详情页 →
BauplanLabs BauplanLabs
from GitHub 数据与AI
  • 📄 SKILL.md

bauplan-data-assessment

评估是否可以使用 Bauplan 湖屋中的可用数据来回答业务问题。将业务概念映射到表和列,检查相关子集的数据质量,验证语义匹配,并给出结论:可回答、部分可回答或不可回答。生成结构化的可行性报告。当用户提出业务问题、询问“我们可以回答这个问题吗”、想知道数据是否支持分析或在构建一次性分析或管道之前使用。

0 9 13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