- 📄 SKILL.md
add-journal
将新期刊添加到 MedSci 技能档案数据库中。从作者指南中提取元数据,使用质量门以规范格式生成撰写论文(详细)和查找期刊(紧凑)配置文件。
将新期刊添加到 MedSci 技能档案数据库中。从作者指南中提取元数据,使用质量门以规范格式生成撰写论文(详细)和查找期刊(紧凑)配置文件。
将 Next.js 捆绑分析器数据转换为 NDJSON 并探索它
从存储库分析到生产就绪实施的自动化设计系统构建。分析代码库,提取设计模式,使用 OKLCH 颜色管理构建令牌层次结构,通过测试实现可访问的组件,并通过多审阅者面板进行验证。
Databricks 开发指南,包括 Python SDK、Databricks Connect、CLI 和 REST API。使用 databricks-sdk、databricks-connect 或 Databricks API 时使用。
为 CTF 挑战提供人工智能和机器学习技术。在攻击 ML 模型、制作对抗性示例、执行模型提取、提示注入、成员推理、训练数据中毒、微调操作、神经网络分析、LoRA 适配器利用、LLM 越狱或解决 AI 相关难题时使用。
为 deepagentsjs monorepo 创建新的评估套件。处理数据集设计、测试用例支架、评分逻辑、vitest 配置和 LangSmith 集成。当用户要求执行以下操作时使用:(1) 创建评估,(2) 编写评估,(3) 添加基准,(4) 构建评估套件,(5) 评估代理行为,(6) 添加功能测试用例,或 (7) 实施现有基准(例如 oolong、AgentBench、SWE-bench)。触发“create eval”、“new eval”、“add eval”、“benchmark”、“evaluate”、“eval suite”、“write evals for”等短语。
对规范文件进行苏格拉底式深度访谈分析,确保实施前零歧义
通过代理浏览器 CLI 实现浏览器自动化。当您需要导航网站、验证部署的 UI、测试 Web 应用程序、阅读在线文档、抓取数据、填写表单、在设计工作之前捕获基线屏幕截图或检查当前页面状态时使用。在“检查页面”、“验证 UI”、“测试站点”、“阅读文档”、“查找 API”、“访问 URL”、“浏览”、“屏幕截图”、“抓取”、“e2e 测试”、“登录流程”、“捕获基线”、“查看它的外观”、“检查当前”、“重新设计之前”时触发。
通过代理浏览器 CLI 实现浏览器自动化。当您需要导航网站、验证部署的 UI、测试 Web 应用程序、阅读在线文档、抓取数据、填写表单、在设计工作之前捕获基线屏幕截图或检查当前页面状态时使用。在“检查页面”、“验证 UI”、“测试站点”、“阅读文档”、“查找 API”、“访问 URL”、“浏览”、“屏幕截图”、“抓取”、“e2e 测试”、“登录流程”、“捕获基线”、“查看它的外观”、“检查当前”、“重新设计之前”时触发。
实时加密货币和金融新闻聚合器 - 跨 5 个类别的 72 多个数据源(新闻:Bloomberg、Reuters、FT、CNBC、CoinDesk、Twitter/X + 47 个以上;列表:Binance、Coinbase、OKX + 6 个以上;OnChain:鲸鱼和 KOL 交易;Meme:社会情绪;市场:价格/资金/清算警报)。通过影响力评分、交易信号和双语摘要进行人工智能分析。 **无需令牌即可使用免费工具**。
如何向整个堆栈(数据、API 和前端)的功能添加新字段。
在 Binance Web3 上查询 Ondo 代币化的美股数据。
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: