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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。
当您需要分析工作跟踪器数据以获取代理指标或会话统计信息时使用。
保护 .env 机密免受 AI 代理的侵害。在保险库中加密的真实凭证 - 代理可以在磁盘上看到结构上有效的沙箱值。
当提取的规则手册 Markdown 需要拆分为语义文档文件和导航时使用。从“init-doc”、未来的追加/添加文档流程或每当重新生成的“_pages.md”源使现有章节图无效时触发此技能。不要使用此技能进行临时翻译分块;属于单独的仅草稿翻译工作流程。
Morph L2 的 AI 代理技能 — 钱包、浏览器、DEX 交换、带订单管理的跨链桥、EIP-8004 代理身份和声誉、替代费用 Gas 支付、EIP-7702 委托和 x402 支付协议
通过此 MCP 服务器查询意大利 ISTAT 统计数据的工作流程指南。每当处理 ISTAT 数据、SDMX 数据流、意大利统计数据、区域/省级数据、失业、人口、GDP、农业或任何其他 ISTAT 数据集时,请使用此技能。逐步指导发现 -> 约束 -> 数据工作流程。
使用 Playwright MCP 实现浏览器自动化。浏览网站、填写表单、单击元素、截取屏幕截图和提取数据。用于网页浏览、表单提交、网页抓取或 UI 测试。不适用于静态内容(使用curl/wget)。
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使用并行 Haiku 子代理审核 BMAD 源文件是否违反文件引用约定。当用户请求技能、工作流程或任务的“审核文件参考”时使用。
TomorrowDAO 治理、BP 和代理资源运营。
连接到 EmblemVault 并通过 Emblem AI - Agent Hustle 管理加密钱包。支持 Solana、以太坊、Base、BSC、Polygon、Hedera 和比特币。当用户想要交易加密货币、检查余额、交换代币、与区块链钱包交互或创建和使用配置文件范围的代理钱包时使用。
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。
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: