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weather
通过 wttr.in 或 Open-Meteo 获取当前天气和预报。使用时间:用户询问任何地点的天气、温度或天气预报。不适用于:历史天气数据、恶劣天气警报或详细的气象分析。无需 API 密钥。
通过 wttr.in 或 Open-Meteo 获取当前天气和预报。使用时间:用户询问任何地点的天气、温度或天气预报。不适用于:历史天气数据、恶劣天气警报或详细的气象分析。无需 API 密钥。
对计划、规范或上下文数据包进行辩证的前提和替代方案审核。
通过 mclaude 以无头(非交互)模式启动 Claude Code,绕过 TUI。当用户要求使用特定提供程序运行 Claude Code、自动化 Claude Code 调用或使用 mclaude 编写脚本时,请使用此技能。当用户询问如何在没有 TUI 的情况下从命令行使用 mclaude 或想要了解可用的提供程序和模型时,也可以使用。
在进行任何创造性工作时使用 - 创建功能、构建组件、添加功能或修改行为。在实施之前探索用户意图、要求和设计。
运行视频生成器 CLI 命令的指南。
运行 shell 脚本质量检查。在检查 shell 脚本质量、检查 bash 代码或验证脚本时使用。涵盖使用 shfmt 进行格式化、使用 shellcheck 进行静态分析以及可移植性检查。
反应可扩展的组合模式。在通过布尔属性扩散重构组件、构建灵活的组件库或设计可重用的 API 时使用。触发涉及复合组件、渲染道具、上下文提供程序或组件架构的任务。包括 React 19 API 更改。
使 MUSE 角色文件作为代理协议机器可读的规范 — 实现多代理协调和工具互操作性
使用 Chameleon Web 组件 (ch-*) 构建 UI。当用户提到 Chameleon、ch- 组件或需要企业 UI 模式(例如网格、树、聊天、侧边栏、手风琴、组合、选项卡、对话框或表单)时使用。还可用于:从 Figma 或图像实现 UI、对 UI 进行 Vivi 编码、将现有 UI 迁移到 Chameleon,或审核应用程序中 Chameleon 的使用情况。
引导用户使用 MUXI 平台——人工智能代理的基础设施。涵盖安装(CLI 和服务器)、服务器设置和配置、CLI 命令和工作流程、机密管理、编写编组(代理编组架构)、部署编组、注册表操作以及使用服务器 API 和编组 API。当用户询问 MUXI 设置、CLI 命令、编组创作、机密、部署、注册表、服务器配置、代理、MCP 工具、霸主、内存或任何有关 MUXI 的“我如何...”问题时使用。
分析存储库结构并生成或更新标准化 AGENTS.md 文件,作为 AI 代理的贡献者指南。支持单一存储库和单一存储库结构。测量 LOC 以确定字符限制并生成涵盖概述、文件夹结构、模式、约定和工作协议的结构化文档。更新模式仅刷新标准部分,同时保留用户定义的自定义部分。在设置新存储库、将 AI 代理加入现有代码库、更新现有 AGENTS.md 或用户提及 AGENTS.md 时使用。
管道设计。根据问题类型或提示检测模式(史诗/任务/错误)并调用适当的代理。用法:/分析 [<问题#>] [<描述>]
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: