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遵循agentskills.io规范创建新的代理技能。当用户想要为 AI 代理创建、搭建或设计新技能时使用。处理 SKILL.md 生成、目录结构设置和验证。
遵循agentskills.io规范创建新的代理技能。当用户想要为 AI 代理创建、搭建或设计新技能时使用。处理 SKILL.md 生成、目录结构设置和验证。
指导用户构建 Snowflake Blueprint Manager 蓝图的应答文件。在以下情况下使用:用户想要创建或完成答案文件、配置蓝图或了解配置问题。触发器:创建蓝图、构建蓝图、配置蓝图、蓝图设置、填写调查问卷、设置蓝图、设置我的第一个 Snowflake 帐户、创建我的环境、建立我的平台、按照最佳实践创建我的帐户、配置我的 Snowflake 组织、设置我的 Snowflake 环境、初始化我的 Snowflake 平台、Snowflake 帐户最佳实践。
使用具有种子随机性和交互式参数探索的 p5.js 创建算法艺术。当用户请求使用代码、生成艺术、算法艺术、流场或粒子系统创建艺术时,请使用此选项。创建原创的算法艺术而不是复制现有艺术家的作品,以避免侵犯版权。
通过 macOS 上的备忘录 CLI 管理 Apple Notes(创建、查看、搜索、编辑)。
使用 21st.dev Magic MCP 生成 UI 组件。操作:创建组件、生成 UI、构建界面、设计元素、制作按钮、创建卡片、构建导航栏、生成表单、创建模式、设计布局、创建英雄部分、构建侧边栏、生成表格、创建仪表板小部件。当 21st.dev Magic MCP 工具可用时,触发对精美 UI 组件的请求。
使用 21st.dev Magic MCP 生成 UI 组件。操作:创建组件、生成 UI、构建界面、设计元素、制作按钮、创建卡片、构建导航栏、生成表单、创建模式、设计布局、创建英雄部分、构建侧边栏、生成表格、创建仪表板小部件。当 21st.dev Magic MCP 工具可用时,触发对精美 UI 组件的请求。
Marp形式のスライドを作成・編集する。スライド作成、プレゼン作成、パワポ作成、発表資料、プレゼンテーション資料などを依頼されたときに使用する。「〜についてスライドを作って」「〜のプレゼン資料を作成して」「〜を説明するパワポが欲しい」などの依頼があれば必ずこのスキルを使用すること。
创建和管理 Anki 抽认卡。当用户想要创建抽认卡、向 Anki 添加注释、管理卡片组或进行间隔重复学习时使用。当用户提到“anki”、“制作卡片”、“添加到 anki”、“学习这个”、“记忆”、“记住这个”、“SRS”或要求将内容转换为抽认卡时也可以使用。
使用 21st.dev Magic MCP 生成 UI 组件。操作:创建组件、生成 UI、构建界面、设计元素、制作按钮、创建卡片、构建导航栏、生成表单、创建模式、设计布局、创建英雄部分、构建侧边栏、生成表格、创建仪表板小部件。当 21st.dev Magic MCP 工具可用时,触发对精美 UI 组件的请求。
使用 git-gud (gg) 管理 GitHub PR 或 GitLab MR 的堆叠差异。在创建堆栈、同步更新、检查 CI/审核状态以及安全地登陆已批准的工作时使用此功能。
FastAPI 工程选择。当要求在 fastapi 代码库中“创建路由器”、“创建 CRUD 路由器”、“添加新端点”或类似内容时使用。
编排完整的 PR 创建工作流程 — 提交、分支、推送、通过 gh CLI 创建 PR,并可选择轮询 Qodo 代码审查结果。每当用户要求“创建 PR”、“打开 PR”、“提交 PR”、“提交并推送并创建 PR”或发出拉取请求的任何变体时,请使用此技能。当用户在存在未提交或未推送更改的上下文中说“让我们公关此”或“发布它”时也会触发。
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: