使用 createTRPCClient<AppRouter>() 创建普通 tRPC 客户端，使用 httpBatchLink/httpLink 配置链接链、用于身份验证的动态标头、链接转换器（不是客户端构造函数）。使用 inferRouterInputs 和 inferRouterOutputs 推断类型。 AbortController 信号支持。 TRPCClient 输入错误。
帮助开发者使用python-binance库在币安上进行交易。当代码导入 Binance、引用 Client/AsyncClient 或询问 Binance API 交易、市场数据、Websockets 或账户管理时使用。 --- # python-binance SDK 用于币安加密货币交易所的非官方 Python SDK。超过 797 种方法，涵盖现货、保证金、期货、期权、投资组合保证金和 WebSocket API。 ## 设置 ```python from binance import Client, AsyncClient # 同步客户端 client = Client(api_key, api_secret) # 异步客户端 client = wait AsyncClient.create(api_key, api_secret) # 测试网客户端 = Client(api_key, api_secret, testnet=True) # 演示/纸质交易 client = Client(api_key, api_secret, demo=True) # RSA 密钥认证 client = Client(api_key, private_key=open("key.pem").read()) # 其他 TLD（币安美国、日本等） client = Client(api_key, api_secret, tld="us") ``` ## 关键模式 1. **所有方法都返回纯 Python 字典** — 不是自定义对象。使用 `response["key"]` 访问字段。 2. **`**params` kwargs** — 大多数方法接受额外的 Binance API 参数作为关键字参数。 3. **同步/异步奇偶校验** — `Client` 和 `AsyncClient` 具有相同的方法名称。使用“await”进行异步。 4. **Enums** — 从 `binance.enums` 导入或直接使用字符串值（`"BUY"`、`"LIMIT"` 等）。 ## 方法命名约定 这是最重要的模式 — 它可以让您推断方法名称： |前缀|域名 |示例| |--------|--------|---------| | `get_*` / `create_*` / `cancel_*` |现货| `get_order_book()`、`create_order()` | | `期货_*` |美元期货 | `futures_create_order()` | | `futures_coin_*` | Coin-M 期货 | `futures_coin_create_order()` | | `保证金_*` |保证金| `margin_borrow_repay()` | | `选项_*` |普通期权 | `options_place_order()` | | `papi_*` |投资组合保证金 | `papi_create_um_order()` | | `ws_*` | WebSocket 增删改查 | `ws_create_order()` | | `订单_*` |订单帮手| `order_limit_buy()` | | `流_*` |用户数据流| `stream_get_listen_key(
品牌入职设置技能。通过证据捕获+预先填写的客户文档+结构化摄入来捕获客户的视觉识别、内容模式、受众和目标。编写 context/brand-style.md 作为所有社交技能的基础。在使用 /social-creative-designer、/content-calendar 或 /caption-writer 之前，每个客户端运行一次。
法律事务的运营计费执行。每月账单准备和账单说明、信用证发票审核和支付处理、客户账单查询响应、现金流建模（信用证付款义务与客户收据）以及杠杆和消耗分析（人员配置、预测总成本、利润轨迹）。触发条件：“准备帐单”、“帐单指示”、“月末帐单”、“信用证发票”、“本地律师发票”、“作为支出传递”、“客户查询发票”、“帐单争议”、“现金流缺口”、“我们什么时候收到付款”、“信用证到期付款”、“杠杆分析”、“人员配置”、“预计总额”成本”、“按等级划分的燃烧率”、“我们是否步入正轨”、“这件事的成本是多少”。
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：
