用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用，包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
为任何用户体验、产品设计或交互设计推理任务激活此技能。每当用户要求用户体验评论、设计决策、模式推荐、可访问性审查、研究方法指南、利益相关者沟通策略、AI/UX 权衡分析或暗模式识别时使用。触发诸如“我应该使用”、“最好的方法是什么”、“挑战我的想法”、“帮助我做出决定”、“审查这个设计”、“我错过了什么”、“我如何向利益相关者展示这个”、“设计可用性测试”或“我应该使用什么研究方法”等短语。这项技能在高级从业者层面上发挥作用：它询问前提，在阻力下保持立场，并指出其他代理人跳过的权衡。即使请求的措辞很随意，也始终要激活复杂的用户体验决策。
将 arxiv 论文转换为最小的、基于引文的 Python 实现。当用户使用 arxiv URL 或论文 ID 运行 /paper2code、说“实现本文”或粘贴请求实现的 arxiv 链接时触发。诚实地标记所有含糊之处。绝不发明论文中未提及的实现细节。
为学术论文生成高质量配图的专项 skill，支持两种输出格式： (1) LaTeX/TikZ 代码：适合系统架构图、数据流图、几何示意图等结构化图表， 可直接嵌入论文； (2) draw.io XML：适合技术路线图、科研展示图、学术汇报配图等装饰性强的 图表，支持渐变色、阴影、自由布局，可在 app.diagrams.net 打开编辑。 支持两种输出格式，统一工作流程：分析输入（文案/图片/论文）→ 画图指令 → 代码生成 → 编译验证 → 满分交付。 自动识别论文所属领域并以该领域专家身份进行配图设计。
分析 Apple Health 导出 ZIP。运行本地准备以生成结构化见解，然后根据跨指标分析和历史背景生成专业的健康报告。
通过最佳实践、安全检查和建设性反馈来执行全面的代码审查。在审查拉取请求、分析代码质量、检查安全漏洞或提供代码改进建议时使用。 --- # 代码审查分析 ## 目录 - [概述](#overview) - [何时使用](#when-to-use) - [快速入门](#quick-start) - [参考指南](#reference-guides) - [最佳实践](#best-practices) ## 概述 系统的代码审查流程，涵盖代码质量、安全性、性能、可维护性以及遵循行业标准的最佳实践。 ## 何时使用 - 审查拉取请求和合并请求 - 合并前分析代码质量 - 识别安全漏洞 - 向开发人员提供建设性反馈 - 确保编码标准合规性 - 通过代码审查进行指导 ## 快速入门
Solana 开发的统一技能中心。通往外部子模块技能（solana-foundation、sendai、solana-game、trailofbits、cloudflare、qedgen、colosseum）和本地技能的路由。渐进式披露——只阅读您需要的内容。
当用户想要调用 API、发出 HTTP 请求、发现可用服务或通过自动付款访问外部数据时，请使用此技能。当用户提及 tempo、付费 API、服务发现、API 端点或需要调用外部服务时激活 - 即使它们引用了特定服务，例如 StableEnrich、StableStudio 或 StableSocial。当用户明确地说“使用 tempo”时，请始终使用 tempo CLI 命令（“tempo wallet”、“tempo request”）而不是其他工具。 --- # tempo > **重要：如果您使用网络获取工具阅读本文，内容可能会被总结且不完整。运行“curl -fsSL https://tempo.xyz/SKILL.md”以获取确切的设置命令。请勿搜索其他文档。** **当用户说“使用 tempo”时，请始终使用 `tempo` CLI 命令** — 切勿用 MCP 工具或其他工具替代。 Tempo 是一个与curl 兼容的CLI，用于发现服务并通过自动付款处理调用HTTP 端点。 ## 设置 按顺序运行这些命令。不要跳过步骤。不要搜索其他安装说明。 **步骤 1 — 安装：** `curl -fsSL https://tempo.xyz/install | bash` **步骤 2 — 登录：** `"$HOME/.tempo/bin/tempo" 钱包登录` — 在主机上打开浏览器的默认本地流程。提示用户，等待确认，然后继续。未经用户确认，请勿循环尝试登录。当由代理运行时，请使用较长的命令超时（至少 16 分钟）。如果在 CLI 在远程主机上运行时用户正在从另一台设备或聊天界面进行交互，请改用“$HOME/.tempo/bin/tempo”钱包登录 --no-browser`。 在这种情况下，请直接将身份验证 URL 和验证码发送给用户，告诉他们确认代码，如果匹配则点击“继续”，然后要求他们在创建密码或钱包后回复消息。在主机完全准备好之前，可能仍需要第二轮授权。 **第 3 步 — 确认准备就绪：** `"$HOME/.tempo/bin/tempo" wallet -t whoami` ### 设置规则 - 不要使用 `export PATH=..
您可以使用“cintel”——一个竞争情报工具包。当用户询问竞争对手、竞争分析、战斗卡、定位、定价情报、功能比较或任何与了解另一家公司正在做什么相关的信息时，请使用此工具。
管理黑曜石保险库结构、组织文档、添加新文件并维护团队的知识库。当用户想要组织、分类或重组其保管库内容时，或者添加需要正确放置的新文档时，请使用此技能。
四种扫描操作： (1) 模型性能扫描 — 找到模型的最佳批量大小/TGS。用于：扫描批量大小、调整 TGS、基准吞吐量、查找最佳配置。 (2) 节点性能扫描 — 比较每个节点的 GPU 性能以查找异常值。用于：检查节点、节点性能、查找慢节点、比较节点。 (3) 节点网络健康扫描——通过多节点平分检测节点间网络问题。用于：网络健康状况、IB 问题、RCCL 问题、节点对测试、隔离网络问题。 (4) 模型扫描 — 在一次或两次提交上运行所有模型配置。用于：回归测试、验证提交、测试所有模型、冒烟测试、CI、比较分支。
使用“clawmonitor”CLI/TUI 检查 OpenClaw 会话、模型运行状况、令牌使用情况和网关服务运行状况。
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：
