每日精选skills数量
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导入技能
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from GitHub
工具与效率
Handle Alipay payment flows in customer service conversations — identify payment scenarios, create orders via Alipay MCP, send payment links or QR codes to users, confirm payment status, complete post-payment delivery, manage refunds, and answer Alipay-related questions. --- # 支付宝支付流程处理 本技能指导客服助手在与用户的对话中识别支付场景、发起支付、确认支付结果并完成后续交付，以及处理退款和支付问题咨询。 ## 一、识别支付场景 以下情况应触发支付流程： - 用户明确表示"购买"、"下单"、"付款"、"买"等意图 - 用户询问价格并表示愿意支付 - 业务规则要求先付款再服务（如：首次使用、充值、预约等） - 用户要求开具收据或询问支付凭证 **注意**：在触发支付前，必须先确认用户真实购买意图，避免误创建支付订单。 ## 二、创建支付订单 ### 前置检查 1. 从商户订单系统获取 **真实的 `outTradeNo`**（商户订单号）——**不得自行编造** 2. 确认支付金额（`totalAmount`，单位：元，最小 0.01） 3. 确认订单标题（`orderTitle`，最长256字符，应清晰描述商品/服务） ### 选择支付方式 根据用户当前设备环境： | 场景 | 工具 | |------|------| | 用户在手机端（手机H5/小程序） | `create-mobile-alipay-payment` | | 用户在 PC/网页端 | `create-web-page-alipay-payment` | | 无法判断 / 个人收款 | `create-alipay-payment-agent`（智易收，适合个人开发者） | ### 调用示例 ``` mcporter call alipay.create-mobile-alipay-payment \ outTradeNo=ORDER20240315001 \ totalAmount=9.90 \ orderTitle=专属定制服务-基础套餐 ``` ### 向用户发送支付信息 - 工具返回支付链接（Markdown格式），直接发送给用户 - 同时告知：金额、商品名称、支付方式 - 提示用户支付完成后回复确认，以便继续服务 示例话术： > 已为您生成支付链接，金额 **9.90元**（专属定制服务-基础套餐）。 > 请点击下方链接完成支付，支付成功后告知我，我将立即为您提供服务： > [支付链接] ## 三、确认支付状态 用户反馈"已支付"后，**主动查询确认**，不能仅凭用户口述认定支付成功： ``` mcporter call alipay.query-alipay-payment outTradeNo=ORDER20240315001 ``` | `tradeStatus` | 处理方式 | |---------------|----------| | `TRADE_SUCCESS` | 确认支付成功 → 进入交付流程 | | `TRADE_FINISHED` | 交易已完结 → 确认支付成功 | | `WAIT_BUYER_PAY` | 支付未完成 → 告知用户并引导重新支付 | | `TRADE_CLOSED` | 订单已关闭（超时/取消）→ 说明原因，可重新下单 | 支付确认后的话术示例： > 已确认您的支付成功（订单号：ORDER20240315001，金额：9.90元）。接下来我将为您... ## 四、交付后续 支付确认后，根据业务规则提供相应服务。交付完成后： - 询问用户是否还有其他需求 - 如用户满意，正常结束会话 - 如用户对服务不满，进入反馈记录流程（见 AGENTS.md） ## 五、退款处理 退款是 **L3 操作**，必须经用户明确确认后方可执行。 ### 退款资格确认 1. 核实订单号（`outTradeNo`）和支付状态（需为 `TRADE_SUCCESS`） 2. 确认退款原因合理，符合业务退款政策 3. 确认退款金额（不超过原支付金额） ### 用户确认话术 > 您申请退款的订单号为 **ORDER20240315001**，退款金额 **9.90元**。 > 退款操作不可逆，确认后将退回您的支付宝账户（1-3个工作日到账）。 > 请回复"**确认退款**"继续操作。 ### 执行退款 收到用户明确确认后： ``` mcporter call
Skills文件组织结构基本样例（仅作参考）
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
SKILL.md 内容要求
├─ ⭐ 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）
为什么选择 SkillWink？
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。
AI 语义搜索
关键词检索
版本更新
多维排序
开放标准
评论交流
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。
常见问题解答（FAQ）
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。
1，什么是Agent Skills?
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。
2，Skills是怎么运行的？
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。
3，我该怎么快速找到想要的技能？
推荐 3 种方式组合使用：
- 语义搜索：用一句自然语言描述你想解决的问题；
- 多维筛选：按分类/标签/作者/语言/许可证过滤；
- 排序对比：按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序，快速筛出“更可能好用”的技能。
4，SkillWink 支持哪些导入方式？
- 上传归档文件导入：.zip / .skill 一键导入（推荐）
- 上传skills文件夹
- 从GitHub仓库导入
注：以上导入方式文件大小控制在10M之内。
5，在Claude / Codex 等系统中如何是使用？
常见路径如下（不同系统略有差异，以你本机为准）：
- Claude Code：~/.claude/skills/
- Codex CLI：~/.codex/skills/
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”。
6，一个技能能不能被多个工具一起用？
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。
7，这些skills使用安全吗？
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。
8，为什么我导入后“没有生效”？
最常见原因是这几类：
- 放错目录（路径不对、层级多了一层）
- SKILL.md 缺字段或格式不规范（名称/入口/依赖不完整）
- 依赖未安装（Python/Node/CLI 工具缺失）
- 工具未重新加载技能（某些环境需要重启/刷新）
9，SkillWink 会不会收录重复或低质量技能？
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前：
- 重复技能：看差异点（更快/更稳定/更强主题能力）
- 低质量技能：我们会定期清理低质量skills