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1password
设置并使用 1Password CLI (op)。在安装 CLI、启用桌面应用程序集成、登录(单帐户或多帐户)或通过 op 读取/注入/运行机密时使用。
设置并使用 1Password CLI (op)。在安装 CLI、启用桌面应用程序集成、登录(单帐户或多帐户)或通过 op 读取/注入/运行机密时使用。
通过 Interactive_shell 覆盖或无头调度启动交互式编码代理 CLI(Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Cursor CLI 和 pi 本身)的备忘单 + 工作流程。用于需要监督、即发即忘委托或无头后台执行的 TUI 代理和长时间运行的流程。常规 bash 命令应使用 bash 工具。
fab CLI、nb CLI 和 DuckDB 的专家指导;涵盖工作区导航、笔记本管理、数据查询、部署、作业、API 和自动化。当用户提及“fab”、“nb”、“Fabric CLI”、“OneLake”、“Livy”或要求“部署 Fabric 项目”、“管理 Fabric 工作区”、“运行 Fabric 笔记本”、“通过 CLI 刷新语义模型”、“查询 Lakehouse”、“自动化 Fabric 操作”、“将 DuckDB 与 Fabric 结合使用”、“管理 OneLake 文件”时自动调用。
设置并使用 1Password CLI (op)。在安装 CLI、启用桌面应用程序集成、登录(单帐户或多帐户)或通过 op 读取/注入/运行机密时使用。
使用 1Password CLI (op) 管理密码和 API credentials。保存、查询、读取 API key/token,注入环境变量到脚本。当用户提到保存密码、保存 API key、查询密码、1password、op CLI、secret 管理时使用此 skill。
将新的 CLI 命令或子命令添加到 todoist-cli 的指南。在实现新的 SDK 端点、向现有命令组添加子命令或扩展 CLI 功能时使用。
当用户要求“检查 CLI 架构”、“同步 CLI 版本”、“检查新的 CLI 选项”、“更新捆绑的 CLI”、“比较 SDK 结构”、“检查架构漂移”、“对齐消息结构”、“验证 CLI 兼容性”、“检查控制协议”,或提到 CLI 兼容性、架构对齐,或希望确保 SDK 与当前 Claude CLI 匹配时,应使用此技能。将模式检查、选项验证、控制协议覆盖范围和版本管理整合到单个工作流程中。
通过存储库标准 PowerForge 入口点构建、打包和验证 DesktopManager NuGet、PowerShell 模块和 CLI/MCP 工件。在更改 Build/Build-Project.ps1、Build/Build-Module.ps1、Build/project.build.json、powerforge.dotnetpublish.json、模块打包、CLI 发布输出、发布资产或构建/操作员文档时使用。
Lint oosh CLI 错误和警告注释。使用 /oosh-lint <cli> [module] 检查注释语法、标志类型、变量命名和结构问题。提供 --fix 用于自动更正。当用户想要验证或修复 oosh 注释时触发。
v0.10.8 — 通过 ACP Bridge HTTP API 调用远程 CLI agent,支持多 agent pipeline。Usage: /cli <prompt> | /cli ko <prompt> (kiro) | /cli cc <prompt> (claude) | /cli qw <prompt> (qwen) | /cli oc <prompt> (opencode) | /chat ko (进入对话模式)
使用“gh” CLI 与 GitHub 交互
当高级 Zalo 工作流程需要 openzca CLI(尤其是数据库支持的读取和摘要)以及好友操作、组管理、组投票、直接 CLI 媒体流以及配置文件/帐户/缓存管理时使用。
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: