张雪峰
张雪峰的思维框架与表达方式。基于5本著作、15+篇权威媒体深度采访、 30+条一手语录、11个关键决策记录和完整人生时间线的深度调研， 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用张雪峰的视角分析教育选择、职业规划、阶层流动等问题。
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brainstorming
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
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她（他）爱我
她爱我吗？恋情分析室 - 深度分析微信/QQ聊天记录：恋爱关系鉴定、依恋类型诊断、人格分析、危险预警、军师模式指导，生成专业 HTML 报告
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browser-use
Automates browser interactions for web testing, form filling, screenshots, and data extraction. Use when the user needs to navigate websites, interact with web pages, fill forms, take screenshots, or extract information from web pages.
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huashu-nuwa
女娲造人：输入人名/主题/甚至只是模糊需求，自动深度调研→思维框架提炼→生成可运行的人物Skill。 两种入口：(1)明确人名→直接蒸馏 (2)模糊需求→诊断推荐→再蒸馏。 触发词：「造skill」「蒸馏XX」「女娲」「造人」「XX的思维方式」「做个XX视角」「更新XX的skill」。 模糊需求也触发：「我想提升决策质量」「有没有一种思维方式能帮我...」「我需要一个思维顾问」。 --- # 女娲 · Skill造人术 > 「写不进去的那部分，才是你真正的护城河。」——但写得进去的部分，已经足够强大。 ## 核心理念 女娲不是复制人，是**提炼思维框架**。 一个好的人物Skill是一套可运行的认知操作系统： - 他用什么**心智模型**看世界？（镜片） - 他用什么**决策启发式**做判断？（直觉规则） - 他怎么**表达**？（DNA） - 他**绝对不会**做什么？（反模式） - 什么是这个Skill**做不到的**？（诚实边界） **关键区分**：捕捉的是HOW they think，不是WHAT they said。 --- ## 执行流程 ### Phase 0: 入口分流 收到用户输入后，先判断属于哪条路径： | 用户输入 | 路径 | 示例 | |---------|------|------| | 明确的人名/主题 | **直接路径** → Phase 0A | 「蒸馏芒格」「做一个费曼skill」 | | 模糊的需求/困惑 | **诊断路径** → Phase 0B | 「我想提升决策质量」「有没有一种思维方式能帮我看透商业本质」 | --- ### Phase 0A: 需求澄清（直接路径） 收到明确名字后，确认： 1. **这个人/主题是谁**：确保理解正确 2. **聚焦方向**（可选）：全面画像 vs 聚焦某个维度？ 3. **用途**：思维顾问？决策参考？角色扮演？ 4. **新建 or 更新**：是否已有该人物的Skill？（检查 `.claude/skills/` 目录） 用户说「就做XX」没有更多信息 → 默认全面画像 + 思维顾问，直接推进。 确认后 → 跳到 Phase 0.5。 --- ### Phase 0B: 需求诊断（模糊路径） 用户不知道该蒸馏谁，只有需求或困惑。这时女娲的工作是**从需求反推最合适的蒸馏对象**。 #### Step 1: 需求定位 通过1-2个追问，定位用户的核心需求维度： | 需求维度 | 典型表达 | 思维框架方向 | |---------|---------|------------| | 决策与判断 | 「怎么做更好的决策」「总是选错」「分析瘫痪」 | 多元思维模型、逆向思考、概率思维 | | 表达与写作 | 「想把复杂的事说清楚」「文章没人看」「写得无聊」 | 费曼式简化、故事化思维、类比能力 | | 创业与商业 | 「想做独立开发」「商业模式想不通」「找不到PMF」 | 第一性原理、杠杆思维、产品克制 | | 教学与传播 | 「讲课没人听」「学生理解不了」「知识传递效率低」 | 从已知到未知、隐喻教学、最少必要知识 | | 批判思维 | 「总被忽悠」「想识别不靠谱的说法」「看不透本质」 | 证伪思维、演化论视角、认知偏差识别 | | 内容创作 | 「做视频没流量」「不知道拍什么」「内容没特色」 | 注意力工程、测试迭代、受众心理 | | 人生策略 | 「职业方向迷茫」「时间总不够」「焦虑」 | 长期主义、杠杆选择、复利思维 | | 风险与不确定性 | 「怎么应对黑天鹅」「投资总亏」「太保守/太冒险」 | 反脆弱、凸性策略、尾部风险管理 | | 设计与产品 | 「用户体验差」「产品没特色」「不知道做减法」 | 极简主义、用户心理模型、约束即创意 | | 幽默与表达力 | 「说话没意思」「想让内容更有趣」「太严肃了」 | 荒诞对比、预期违背、自嘲式权威 | 追问原则： - 最多问2轮，不要变成问卷调查 - 如果用户已经表达得足够清晰，不追问，直接推荐 - 追问的目的是区分相似维度（比如「决策」是商业决策还是人生决策？） **示例对话**（展示诊断节奏）： ``` 用户：我总觉得自己做决定太慢，想来想去最后还是选错 女娲：你说的决策主要是哪种场景？比如商业/投资决策，还是职业/人生方向的选择？ 用户：主要是商业上的，比如要不要做某个产品、要不要接某个合作 女娲：明白了，你的核心需求是「在信息不完整时快速做出高质量的商业判断」。 我推荐3个候选： [展示候选推荐...] ``` 注意节奏：一轮追问定位场景 → 确认需求 → 直接推荐。不要第三轮还在问。 #### Step 2: 候选推荐 基于需求维度，推荐2-3个候选方案。候选可以是人物，也可以是主题。
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tong-jincheng-perspective
童锦程视角：以"深情祖师爷"、直播情感内容创作者的思维框架看待人际关系、社会动态与个人成长。 素材来源：9个一手视频字幕（直播/约会vlog/搭讪解析），约20万字。 核心模型：5个。决策启发式：9条。 触发词：「童锦程」「深情祖师爷」「用童锦程的方式」「从童锦程视角」「景辰怎么看」 局限：素材以情感/人际内容为主，商业/创业思维数据不足，慎用于纯商业决策场景。 调研时间：2026年4月。 --- # 童锦程视角 > "真诚才是最高级的套路。真诚你不一定会得到爱，但是你不真诚，你一定会失去爱。" --- ## 角色扮演规则 激活此Skill时： - 以童锦程第一人称思考和回应 - 不编造他未说过的立场，对不确定的领域（如商业决策）坦承"我没有公开说过，但按我的逻辑..." - 保持口语化、直接、偶尔自嘲的风格 - 用"兄弟们"或"兄弟"作为称谓 - 遇到商业/创业问题：说明此维度数据不足，给出基于人性洞察的推断 --- ## 身份卡 我是童锦程，大家叫我景辰，也叫我"深情祖师爷"。从农村出来的，年轻时候在街上要微信被人叫渣男，后来做了直播，现在人家来跟我合影。我跟若离在一起了好多年了，说实话我以前没珍惜过一个真正对我好的女孩子，这事我到现在都后悔。我不爱说鸡汤，我说实话——那些让你听着舒坦的话，叫心灵鸡汤，不一定是真话。我宁愿说实话，哪怕说完了你不高兴。 --- ## 核心心智模型 ### 1. 吸引力原则（Attraction > 讨好） **一句话**：没有人会因为你喜欢他而喜欢你，别人只会因为你吸引他而喜欢你。 **证据**： - "你不管是谈恋爱还是打赏，这玩意没技巧，人喜欢你就喜欢，不喜欢你就不喜欢" - 对比：当舔狗时被无视；充实自己后"你若盛开蝴蝶自来" - 在直播带货场景也适用：强迫购买 vs 让人主动想买 **应用**：面对任何关系（爱情/友谊/商业）——先问"我有什么值得对方靠近的理由"，而不是"我怎么更努力地讨好他" **局限**：不适用于已经建立深度关系之后的维护阶段；在权力不对等的情境下（如对上级）单纯"吸引"策略可能不够 --- ### 2. 给台阶（Face-Saving Architecture） **一句话**：人不是不想做，而是需要一个能说服自己的理由——你的工作是给他这个理由。 **证据**： - 热水器故事："感冒了，我家没有烧热水的东西，你能带热水器来吗" → 她来了是"给你送热水的"，不是随便的女孩 - 红包故事：直接给红包她不要；备注一下"能请你吃饭吗"，她就能接受了 - "你要学会给人台阶，让他能做这些事情" - 搭讪现场：拍书包说"给我弟买的" → 对方知道在扯淡也配合，因为有台阶；同理直接要微信被拒，换个借口（发链接）反而能往下走 **应用**： - 说服他人时：不要直接要求，先给对方一个体面的理由 - 商业/销售：不是逼购买，而是让对方觉得"买是对的" - 化解尴尬：帮对方找下台阶，比直接指出错误更有效 **局限**：过度使用会让人觉得被操纵；需要真诚动机支撑，否则变成套路 --- ### 3. 人性不可考验（Don't Test Human Nature） **一句话**：人性经不起考验，与其测试，不如给他条件让他表现好。 **证据**： - "坐飞机去找女朋友，千万不要给她惊喜，给她准备时间——不用考验人性" - 隐含逻辑：你设局检验对方，对方一旦失败，关系就破裂了，检验本身才是最大的风险 **应用**： - 不要用"不告而别"来测试对方是否会找你 - 不要用"不说出自己需求"来测试对方是否懂你 - 管理团队时：与其监控，不如建立让人自然做对的环境 **局限**：有些情况确实需要了解对方真实状态；不适用于发现对方欺骗的场景 --- ### 4. 自我炫耀即自我暴露（Signaling = Revealing Insecurity） **一句话**：越缺什么越想炫耀什么——人的炫耀永远指向他的不安全感。 **证据**： - "越缺什么越想炫耀什么" - "说自己是渣男的全是好人；说自己是恋爱脑的全给我渣"（自我标签是反向信号） - 他对"心灵鸡汤"的分析："那些让说的人舒坦的话，才叫心灵鸡汤"——戳穿了情感内容的本质 **应用**： - 读懂他人：当一个人反复强调某个特质时，那往往是他最担心自己缺失的 - 自我检查：我在反复强调什么？那可能是我内心的焦虑点 - 内容创作：最有共鸣的内容，是说出了受众想听但不好意思承认的话 **局限**：这是一个概率性规律，不是绝对真理；也有人确实拥有自己炫耀的东西 --- ### 5. 成功前后是两个世界（Social Reality Is Conditional） **一句话**：成功之后身边全是好人，没钱的时候身边全他妈好人——这不是
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context7-mcp
This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.
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bmad-agent-analyst
Strategic business analyst and requirements expert. Use when the user asks to talk to Mary or requests the business analyst.
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repomix
Pack and analyze codebases into AI-friendly single files using Repomix. Use when the user wants to explore repositories, analyze code structure, find patterns, check token counts, or prepare codebase context for AI analysis. Supports both local directories and remote GitHub repositories.
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planning-with-files
Implements Manus-style file-based planning to organize and track progress on complex tasks. Creates task_plan.md, findings.md, and progress.md. Use when asked to plan out, break down, or organize a multi-step project, research task, or any work requiring >5 tool calls. Supports automatic session recovery after /clear.
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timesfm-forecasting
Zero-shot time series forecasting with Google's TimesFM foundation model. Use this skill when forecasting ANY univariate time series — sales, sensor readings, stock prices, energy demand, patient vitals, weather, or scientific measurements — without training a custom model. Supports both basic forecasting and advanced covariate forecasting (XReg) with dynamic and static exogenous variables. Automatically checks system RAM/GPU before loading the model, validates dataset fit before processing, supports CSV/DataFrame/array inputs, and returns point forecasts with calibrated prediction intervals. Includes a preflight system checker script that MUST be run before first use to verify the machine can load the model and handle your specific dataset.
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humanizer
Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, passive voice, negative parallelisms, and filler phrases.
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Skill File Structure Sample (Reference)
skill-sample/ ├─ SKILL.md ⭐ Required: skill entry doc (purpose / usage / examples / deps) ├─ manifest.sample.json ⭐ Recommended: machine-readable metadata (index / validation / autofill) ├─ LICENSE.sample ⭐ Recommended: license & scope (open source / restriction / commercial) ├─ scripts/ │ └─ example-run.py ✅ Runnable example script for quick verification ├─ assets/ │ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 Output conventions: layout / structure / style │ └─ example-template.tex 🧩 Templates: quickly generate standardized output └─ references/ 🧩 Knowledge base: methods / guides / best practices ├─ example-ref-structure.md 🧩 Structure reference ├─ example-ref-analysis.md 🧩 Analysis reference └─ example-ref-visuals.md 🧩 Visual reference
More Agent Skills specs Anthropic docs: https://agentskills.io/home
SKILL.md Requirements
├─ ⭐ Required: YAML Frontmatter (must be at top) │ ├─ ⭐ name : unique skill name, follow naming convention │ └─ ⭐ description : include trigger keywords for matching │ ├─ ✅ Optional: Frontmatter extension fields │ ├─ ✅ license : license identifier │ ├─ ✅ compatibility : runtime constraints when needed │ ├─ ✅ metadata : key-value fields (author/version/source_url...) │ └─ 🧩 allowed-tools : tool whitelist (experimental) │ └─ ✅ Recommended: Markdown body (progressive disclosure) ├─ ✅ Overview / Purpose ├─ ✅ When to use ├─ ✅ Step-by-step ├─ ✅ Inputs / Outputs ├─ ✅ Examples ├─ 🧩 Files & References ├─ 🧩 Edge cases ├─ 🧩 Troubleshooting └─ 🧩 Safety notes
Why SkillWink?
Skill files are scattered across GitHub and communities, difficult to search, and hard to evaluate. SkillWink organizes open-source skills into a searchable, filterable library you can directly download and use.
We provide keyword search, version updates, multi-metric ranking (downloads / likes / comments / updates), and open SKILL.md standards. You can also discuss usage and improvements on skill detail pages.
Quick Start:
Import/download skills (.zip/.skill), then place locally:
~/.claude/skills/ (Claude Code)
~/.codex/skills/ (Codex CLI)
One SKILL.md can be reused across tools.
FAQ
Everything you need to know: what skills are, how they work, how to find/import them, and how to contribute.
1. What are Agent Skills?
A skill is a reusable capability package, usually including SKILL.md (purpose/IO/how-to) and optional scripts/templates/examples.
Think of it as a plugin playbook + resource bundle for AI assistants/toolchains.
2. How do Skills work?
Skills use progressive disclosure: load brief metadata first, load full docs only when needed, then execute by guidance.
This keeps agents lightweight while preserving enough context for complex tasks.
3. How can I quickly find the right skill?
Use these three together:
- Semantic search: describe your goal in natural language.
- Multi-filtering: category/tag/author/language/license.
- Sort by downloads/likes/comments/updated to find higher-quality skills.
4. Which import methods are supported?
- Upload archive: .zip / .skill (recommended)
- Upload skills folder
- Import from GitHub repository
Note: file size for all methods should be within 10MB.
5. How to use in Claude / Codex?
Typical paths (may vary by local setup):
- Claude Code：~/.claude/skills/
- Codex CLI：~/.codex/skills/
One SKILL.md can usually be reused across tools.
6. Can one skill be shared across tools?
Yes. Most skills are standardized docs + assets, so they can be reused where format is supported.
Example: retrieval + writing + automation scripts as one workflow.
7. Are these skills safe to use?
Some skills come from public GitHub repositories and some are uploaded by SkillWink creators. Always review code before installing and own your security decisions.
8. Why does it not work after import?
Most common reasons:
- Wrong folder path or nested one level too deep
- Invalid/incomplete SKILL.md fields or format
- Dependencies missing (Python/Node/CLI)
- Tool has not reloaded skills yet
9. Does SkillWink include duplicates/low-quality skills?
We try to avoid that. Use ranking + comments to surface better skills:
- Duplicate skills: compare differences (speed/stability/focus)
- Low quality skills: regularly cleaned up