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Twilio 语音和视频 Android SDK 开发指南。在构建本机 Android 调用应用程序、配置 FCM 推送通知、集成 ConnectionService、管理 Android 音频设备、设置 Gradle 依赖项、处理运行时权限或在 Android 模拟器上进行测试时使用。
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在写作、计划、继续、修复、修改或跑马拉松/“疯狂写作”/自动延续模式时使用,适用于具有重复人物、多条情节、持续的世界规则、逐章连续性需求或特定风格约束的中国长篇小说。
指导生成科研报告、行业调研、技术分析等需要深度研究的长篇报告。当任务目标是形成结构化、可引用、具有分析深度的正式报告时使用此技能。
具有 Web 工作台的自主小说写作 CLI 代理 (InkOS Studio) - 用于创意小说写作、小说生成、风格模仿、章节延续/导入、EPUB 导出、AIGC 检测和同人小说。母语英语支持,具有 10 个内置英语类型配置文件(LitRPG、Progression Fantasy、Isekai、Cultivation、System Apocalypse、Dungeon Core、Romantasy、Sci-Fi、Tower Climber、Cozy Fantasy)。还支持中国网络小说类型(玄幻、仙侠、都市、恐怖等)。多代理管道、两阶段编写器(创意 + 结算)、33 维审计、代币使用分析、创意简述输入、结构化日志记录(JSON Lines)、多模型路由、自定义 OpenAI 兼容提供商支持以及用于可视化图书管理、章节回顾、实时写作进度、市场雷达和分析的 InkOS Studio Web UI。
当用户要求“制作游戏”、“构建游戏”、“生成游戏”,或者想要从自然语言描述生成或更新完整的 Godot 游戏时,应该使用此技能。 --- # 游戏生成器 — Orchestrator 从自然语言生成和更新 Godot 游戏。 ## 功能 当到达管道阶段时,从 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/` 读取每个子文件。 |文件|目的|何时阅读 | |------|---------|--------------| | `视觉目标.md` |生成参考图像 |管道启动 | | `decomposer.md` |分解为任务DAG |视觉目标后| | `脚手架.md` |建筑+骨架|分解后| | `资产规划器.md` |预算和计划资产|如果提供预算| | `asset-gen.md` |资产生成 CLI 参考 |生成资产时 | | `rembg.md` |背景去除 |仅当资产需要删除透明度时 | | `任务执行.md` |任务工作流程+命令|第一个任务之前| | `怪癖.md` |戈多陷阱|编写代码之前 | | *(godot-api 技能)* | GDScript 语法参考 |当不确定 GDScript 语法时 | | `场景生成.md` |场景构建者 |目标包括 .tscn | | `测试线束.md` |验证脚本|测试线束前| | `capture.md` |截图/视频|捕获前| | `视觉质量保证。 MD` |视觉 QA(分叉技能)|捕获后| | `android-build.md` | APK 导出 |用户请求Android | ## 管道 ``` 用户请求 | +- 检查 PLAN.md 是否存在(继续检查) | +- 如果是:读取 PLAN.md、STRUCTURE.md、MEMORY.md -> 跳到任务执行 | +- 如果否:继续使用下面的新管道 | +- 生成视觉目标 -> reference.png + ASSETS.md(仅限艺术指导) +- 分析风险 + 定义验证标准 -> PLAN.md +- 设计架构 -> STRUCTURE.md + project.godot + 存根 | +- 如果提供预算(并且 ASSETS.md 中没有资产表):| +- 规划和生成资产 -> ASSETS.md + 使用资产分配更新了 PLAN.md | +- 向用户显示简明的计划摘要(风险任务(如果有)、主要构建
Analyze stocks and companies using financial market data. Get company profiles, technical insights, price charts, insider holdings, and SEC filings for comprehensive stock research.
用于 OpenClaw 代理的本地、防崩溃持久内存。默认情况下支持 SQLite。语义搜索、项目、范围、自动捕获。安装或更新后,运行: palaia doctor --fix 完成设置。
具有对话记忆功能的流式聊天助手
McKinsey顾问式问题解决系统。从商业问题出发,通过假设驱动的结构化分析方法,生成McKinsey风格研究报告和PPT。融合Problem Solving方法论、MECE原则、Issue Tree拆解、Hypotheses形成、Dummy Page设计、智能数据收集和专业PPT生成能力。
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您可以访问称为伊卡洛斯内存协议的共享内存系统。它将内存以 Markdown 文件的形式存储在 ~/fabric/ 中。其他平台上的其他代理可以读取您所写的内容。你可以阅读他们写的内容。
用于 QA 测试和网站测试的快速无头浏览器。导航页面、与元素交互、验证状态、前后比较、截取带注释的屏幕截图、测试响应式布局、表单、上传、对话框以及捕获错误证据。当被要求打开或测试站点、验证部署、测试用户流程或使用屏幕截图提交错误时使用。 (gstack)
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: