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。
Redis-FS 是一个 Redis 模块，提供完整的类 POSIX 文件系统作为本机数据类型，以及将其公开为常规本地目录的 FUSE 挂载。一个 Redis 密钥保存一个文件系统卷——目录、文件、符号链接、权限和所有元数据。
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。
用于结构化代理记忆和可组合技能的类型知识图谱。创建/查询实体（Person、Project、Task、Event、Document）、链接（linkin）时可以使用。
用于 QA 测试和网站测试的快速无头浏览器。导航任何 URL、与元素交互、验证页面状态、比较操作之前/之后的差异、获取带注释的屏幕截图、检查响应式布局、测试表单和上传、处理对话框以及断言元素状态。每个命令约 100 毫秒。当您需要测试功能、验证部署、测试用户流程或提交带有证据的错误时使用。当被要求“在浏览器中打开”、“测试网站”、“截取屏幕截图”或“dogfood this”时使用。
安装 @honcho-ai/openclaw-honcho 插件并运行初始设置。运行“openclaw 插件安装”、“openclaw honcho setup”（提示输入 API 密钥并将所有旧内存文件迁移到 Honcho），然后重新启动网关。 **通过 `openclaw honcho setup` 将工作空间内容上传到外部 API**：将 USER.md、MEMORY.md、IDENTITY.md、memory/、canvas/、SOUL.md、AGENTS.md、BOOTSTRAP.md、TOOLS.md 发送到 api.honcho.dev（托管，默认）或您的自托管 HONCHO_BASE_URL。 HEARTBEAT.md 被排除。即使预先设置了 HONCHO_API_KEY，在上传之前也需要明确的交互式用户确认。不会删除、移动或修改任何工作区或内存文件。 `openclaw honcho setup` 将插件配置写入 ~/.openclaw/openclaw.json。 设置后，该插件会持续观察对话并跨会话将数据传输给 Honcho；使用“openclaw 插件禁用 openclaw-honcho”禁用。
在 config/governance.yaml 中管理技能的治理策略。设置、删除或列出使用策略。
交互式生成可用于生产的 SVG 图，包括流程图、序列图、思维导图、组织结构图、时间线、ER 图和状态图。当用户想要创建、可视化或导出任何类型的图表、流程图、流程图或关系和工作流的可视化表示时使用。在生成干净、可访问的 SVG 代码之前，指导用户选择图表大小、配色方案、信息密度、布局方向和连接器样式。
人工智能特定的书写模式从人工智能生成的文本中删除，使其看起来更自然、更人为书写。多语言支持（29种韩语、29种英语、29种中文、29种日语模式）。模式包和配置文件与两阶段处理管道（结构→句子/词汇）和基于插件的结构相结合。内置意义保存系统 (MPS)。基于 Blader/Humanizer、受 oh-my-zsh 启发的插件架构。
App Router 的组件数据：来自 getPage 的布局数据（或编辑中的 getPreview/getDesignLibraryData）。没有获取组件数据；从路由参数传递站点和区域设置。服务器组件在服务器上下文中使用客户端；客户端组件接收可序列化的属性。在连接组件数据或 BYOC 时使用。
使用 canonry CLI 和 aeo-audit 工具的代理优先 AEO（应答引擎优化）操作平台。在以下情况下使用：（1）在 AI 提供商（Gemini、ChatGPT、Claude、Perplexity）中运行引用； (2) 使用结构化数据验证审核技术 SEO； (3) 实现模式标记、站点地图、llms.txt； (4) 通过 Google Search Console 和 Bing 网站管理员工具诊断索引问题； (5) 优化内容以实现人工智能可读性和实体一致性。不适用于：一般网络开发、内容写作、PPC 活动或社交媒体管理。
表格、图表、树和视觉 Markdown 的模板和模式 - 在格式化工件时按需加载。
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：
