- 📁 .cargo/
- 📁 .claude/
- 📁 .claude-plugin/
- 📄 .gitignore
- 📄 .goreleaser-linux.yaml
- 📄 .goreleaser-macos.yaml
pup
Datadog API CLI 具有 49 个命令组、300 多个子命令。用于监控、日志、APM、安全和基础设施的技能和域代理。
Datadog API CLI 具有 49 个命令组、300 多个子命令。用于监控、日志、APM、安全和基础设施的技能和域代理。
通过 CLI 命令使用自然语言自动化 Web 浏览器交互。当用户要求浏览网站、导航网页、从网站提取数据、截屏、填写表单、单击按钮或与 Web 应用程序交互时使用。支持远程 Browserbase 会话,具有自动验证码解决、反机器人隐身模式和住宅代理 - 非常适合抓取受保护的网站、绕过机器人检测以及与 JavaScript 密集型页面交互。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
API、数据库、身份验证的后端专家,具有干净的架构(存储库/服务/路由器模式)。用于 API、端点、REST、数据库、服务器、迁移和身份验证工作。
有条理的研究助理,通过系统的研究周期进行详尽的调查。最适合文献综述、竞争分析、趋势报告和综合主题探索。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
浏览网络执行任何任务 - 研究主题、阅读文章、与网络应用程序交互、填写表单、截屏、提取数据和测试网页。只要浏览器有用就使用,而不仅仅是在用户明确要求时使用。
通过 6551 API 获取 Twitter/X 数据。支持用户个人资料、推文搜索、用户推文、关注者事件、删除的推文和KOL关注者。
配置 Altimate 平台凭证以进行数据伙伴和 API 访问
Provides sandbox tools for safely running code, scripts, and shell commands in an isolated K8E environment — never on the host. Use this skill for ANY code execution request. This means: running Python/bash/Node.js code, data analysis, CSV/Excel processing, file manipulation, package installation, or any terminal operation. CRITICAL: Always trigger this skill when the user wants something actually executed or run — not just written or explained. Trigger for English requests like "run this", "execute", "test it", "check if this works", "install X and use it". Trigger equally for Chinese requests: "帮我跑一下", "运行这个", "试试这个", "执行一下", "跑一下", "测试这段代码", "帮我分析这个CSV", "帮我跑这段代码", "跑一下看看", "帮我试试", "能不能跑", "看看输出", "帮我算一下", "帮我处理这个文件", "安装并使用". When a user pastes code and wants results, use this skill. When in doubt, use the sandbox — it's always safer than running on the host.
搜索和检索生物医学数据 - 基因、变异、临床试验、文章、药物、疾病、途径、蛋白质、不良事件、药物基因组学和表型疾病匹配。用于基因功能、变异致病性、试验、药物安全性、途径背景、疾病检查和文献证据。
用于ast-grep:ast-grep run,sg scan,sg test,sg new,新规则,sgconfig.yml,内联规则,stdin,json,可选链接,规则目录,元变量,模式对象,nthChild stopBy,范围字段,元数据url,caseInsensitive glob,严重性关闭,包括元数据,规则顺序,种类模式,正规则,种类esquery,调试查询,静态分析,tree-sitter解析器、模式 yaml api、搜索重写 lint 分析、文本结构、ast cst、命名未命名、种类字段、模棱两可的模式、有效选择器、元变量检测、惰性多重、严格智能、宽松签名、字符串修复、修复配置、expandEnd、替换子字符串、toCase sepedBy、重写器、重写 joinBy、查找补丁、桶导入、ruleDirs testConfigs、libraryPath languageSymbol、动态注入、自定义语言、 TREE_SITTER_LIBDIR,语言注入,样式化组件,语言别名,languageGlobs,expa ndoChar、napi 解析、python bee、编程 API。
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: