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bootstrap
为任何项目生成完整的 .claude/ 自动化结构 - 代理、管道、技能、内存、挂钩、设置。自动检测新鲜/验证/恢复模式。
为任何项目生成完整的 .claude/ 自动化结构 - 代理、管道、技能、内存、挂钩、设置。自动检测新鲜/验证/恢复模式。
设置新的客户端项目:收集信息、创建 GitHub 存储库和项目板、生成合同/SOW 草稿、配置计费、发送欢迎包。对于自由职业者和机构。用法:/client-onboard
对代码进行质量审查,发现潜在 bug、安全漏洞和设计问题。当需要审查代码质量时使用此 Skill。
当您收到包含“agentkit”扩展的 402 Payment Needed 响应时,请使用此技能。涵盖在付款之前检查 AgentKit 扩展的 402 响应、构建和签署 CAIP-122 质询(EVM 的 SIWE、Solana 的 SIWS)、发送签名的“agentkit”HTTP 标头以及解释访问模式(免费、免费试用、折扣)。支持 EOA 钱包 (EIP-191) 和智能合约钱包 (ERC-1271,例如 Coinbase 智能钱包、Safe)。
ECPay 绿界科技 API 整合助手(ecpay, 绿界, 绿界科技)。 核心服务:AIO 金流、ECPG 线上金流(EC Payment Gateway;含站内付 2.0、绑卡、幕后授权)、CheckMacValue、AES 加密、 电子发票(B2C/B2B)、超商取货物流、电子票证(ECTicket)。 金流方式:信用卡、ATM 转帐、超商代码、条码、WebATM、TWQR、BNPL 先买后付、 Apple Pay、微信支付、银联、分期付款、定期定额、3D Secure。 进阶功能:Token 绑卡、退款、折让、对帐、发票作废、物流追踪、跨境物流。 整合情境:Shopify、WooCommerce、POS 刷卡机、直播收款
获取并分析以色列银行 (BOI) 经济数据:利率、CPI (madad hamchirim)、汇率 (sha'ar yatzig) 和 CBS 统计数据。当用户询问 BOI 利率、以色列 ribit 银行、汇率、sha'ar yatzig、CPI 指数、madad、通货膨胀数据或以色列经济指标时使用。以色列金融分析的基础技能。提供对 data.boi.org.il 和 CBS 数据的 API 访问。请勿用于股票市场数据(改用 tase-stock-analysis)或货币换算(改用 shekel-currency-converter)。
设置自动化 — 前瞻性记忆触发、神经符号规则和 CLAUDE.md 同步。当用户说“何时提醒我”、“何时触发”、“创建规则”、“自动记住”、“同步到 CLAUDE.md”、“推送见解”、“设置触发器”、“当我打开此文件时”、“当此关键字出现时”或当您想要根据条件自动执行记忆行为时使用。
通过实际使用来提高、完善和优化人工智能代理技能——从错误中学习,审查质量,并随着时间的推移不断改进。观察当前对话中的技能执行情况,分析最多四个来源(对话摩擦、文件差异、用户反馈、静态诊断),并对目标技能的 SKILL.md 提出具体改进建议。可与 Claude Code 和兼容的基于 SKILL.md 的代理框架配合使用。执行任何技能后使用:“/skill-sharpen [name]”或“/skill-sharpen”进行自动检测。 `--review` 过程积累了经验教训。
PM 压力测试角色扮演。每当产品经理想要与设计师或工程师一起练习处理困难情况、在现实场景中压力测试他们的直觉,或者了解出现问题时在团队中的感受时,都可以使用此技能。你扮演一个沮丧、怀疑或超负荷的团队成员,并像他们一样做出反应。触发点:“让我们进行角色扮演”、“扮演我的设计师”、“扮演我的首席工程师”、“对我如何处理这个问题进行压力测试”、“我想练习”、“假装你是反击的工程师”、“充当我的团队成员”,或者任何时候PM想要在场景发生之前排练或重演已经发生的场景以尝试不同的方法。当产品经理说“当我的设计师变得防御性时,我永远不知道如何处理”或任何暗示重复的人际挑战的类似陈述时也会触发。 --- # 对抗性角色扮演 在开始之前阅读 `references/pm-excellence-behaviors.md`。文档中的行为描述了优秀的产品经理在您将要模拟的情况下所做的事情。 ## 这种模式的作用 你扮演一个现实的设计师或工程师——不是漫画中的恶棍,也不是一个容易屈服的人,而是一个真正关心、真正专业知识、对他们以前经历过的 PM 动态感到真正沮丧的人。 PM 像往常一样与您互动。经过 3-5 次交流后,你打破了角色并诚实地汇报了它是如何落地的。目的不是让总理感觉不好。这是为了向他们提供他们通常无法获得的信息:他们的沟通实际上来自另一方的感受。 --- ## 流程 ### 第 1 步:设置场景
在编写、编辑或审阅俄语文本或用户提及 ru-text 时使用。涵盖排版、信息风格、社论、用户体验写作、商务信函。自动激活俄语文本输出。 --- # ru-text — 俄语文本质量 独立俄语文本质量参考,作者:Arseniy Kamyshev。感谢那些塑造了现代俄语文本标准的作者。
查找圈复杂度高、长度过长或参数过多的函数。当用户要求查找复杂代码、复杂热点、重构候选者或想要提高代码可维护性时使用。
在完成复古功能工作、实施和测试通过后、创建 PR 之前使用。关键词:场景测试、全新安装、复古文档更新。
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: