每日精选skills数量
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导入技能
royeedai
from GitHub
工具与效率
当需要定义或更新验收门禁时，使用本 Skill 管理设计确认门、逻辑确认门、实现质量门、交付质量门和 parity-gate。 在任何完成声明之前强制执行验证铁律：没有新鲜证据，不得宣称完成。 --- # 验收门管理器 ## 验证铁律 ``` 没有在当前步骤运行验证命令并看到输出，不得宣称任何完成状态 ``` 这条铁律适用于所有完成声明、满意表达和正向状态描述。 ### 5 步验证门 在宣称任何完成状态之前，必须依次执行： 1. **IDENTIFY**：什么命令或证据能证明这个声明？ 2. **RUN**：执行完整命令（新鲜的、完整的，不是上一次的结果） 3. **READ**：完整阅读输出，检查退出码，数清失败数 4. **VERIFY**：输出是否确认了声明？ - 如果否 → 陈述实际状态和证据 - 如果是 → 带着证据陈述声明 5. **CLAIM**：只有在以上步骤全部完成后，才能做出声明 跳过任何一步 = 不诚实，不是高效。 ### 禁止措辞 以下措辞在没有对应验证证据时绝对禁止使用： - "应该可以了" - "应该没问题" - "大概通过了" - "看起来正确" - "基本完成了" - "应该能用了" - "问题应该解决了" - 任何包含"应该""大概""看起来""基本"的完成性表述 ### 常见完成声明的证据要求 | 声明 | 需要的证据 | 不够的证据 | |------|-----------|-----------| | 测试通过 | 测试命令输出：0 failures | 上一次运行结果、"应该通过" | | 构建成功 | 构建命令：exit 0 | Lint 通过、"看起来没问题" | | Bug 已修复 | 复现原始症状的测试通过 | 代码改了、"应该修好了" | | 需求已满足 | 逐条对照检查清单 | 测试通过（测试不等于需求） | | 子代理已完成 | 检查 VCS diff 确认变更 | 子代理报告"成功" | | 静态校验通过 | 项目构建命令（mvn compile / tsc / pnpm build 等）exit 0 | IDE ReadLints "无错误"、编辑器无标红 | | 无回归 | 全量测试通过 | 部分测试通过 | ### 自我合理化防御 | 借口 | 现实 | |------|------| | "应该能用了" | 运行验证命令 | | "我很有信心" | 信心不是证据 | | "就这一次" | 没有例外 | | "Lint 通过了" / "ReadLints 无错误" | IDE 诊断不等于编译、不等于测试；必须用项目构建工具链验证 | | "子代理说成功了" | 独立验证 | | "已经很晚了、很累了" | 疲劳不是借口 | | "部分检查够了" | 部分证据什么也证明不了 | ## 使用时机 - `/plan` 生成 acceptance - `/verify` 更新门禁状态 - `/ship` 前检查是否真的可以交付 - **任何即将宣称"完成"的时刻** ## 使用方式 1. 生成或更新 `.ai-os/acceptance.yaml` 2. 根据 `../../references/risk-triggers.md` 判断当前 `quality_tier`，并在高风险档写入 `required_special_reviews` 3. 确保存在以下门禁： - `design-confirmation` - `logic-confirmation` - `implementation-quality` - `delivery-readiness` - `parity-gate`（reverse-spec 适用） 4. 为每个门禁绑定检查项和证据，至少覆盖契约基准一致性、项目原生静态校验、人工动作显式化和 degraded-path 证据 5. 发现门未通过时，禁止宣称完成 ## 质量判断原则 - 页面像但逻辑错：不通过 - 逻辑对但体验和 IA 明显偏：不通过 - 关键技术栈、目标运行态或不可逆方案未确认：相关门禁不通过 - 只有入口、占位态或 demo，关键能力并不真实可用：不通过 - 未实现或未验证的能力被写成已完成：不通过 - 只有正常路径证据，没有异常 / 空数据 / 权限拒绝 / 超时证据：不通过 - fallback 结果充当正式交付：不通过 - 没有项目原生静态校验证据，且也没有显式记录仓库缺少入口：不通过 - 仍需人工执行 SQL / 重启 / 迁移 / 补数 / 环境变更，却没有在交付说明中显式列出：不通过 ## 危险信号 —— 立即停下 如果你正准备： - 使用上方禁止措辞中的任何表述 - 在跑命令前表达满意 - 准备提交 / 推送 / 创
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