实时加密货币和金融新闻聚合器 - 跨 5 个类别的 72 多个数据源（新闻：Bloomberg、Reuters、FT、CNBC、CoinDesk、Twitter/X + 47 个以上；列表：Binance、Coinbase、OKX + 6 个以上；OnChain：鲸鱼和 KOL 交易；Meme：社会情绪；市场：价格/资金/清算警报）。通过影响力评分、交易信号和双语摘要进行人工智能分析。 **无需令牌即可使用免费工具**。
当用户要求提交代码、提交代码或任何类似请求时必须调用。
关键 - 仅通过子代理使用 Claudish CLI 来使用任何 AI 模型（OpenRouter、Gemini、OpenAI、本地模型）运行 Claude Code 的指南。除非用户明确请求，否则切勿直接在主上下文中运行 Claudish。当用户提到外部 AI 模型、Claudish、OpenRouter、Gemini、OpenAI、Ollama 或替代模型时使用。包括强制子代理委托模式、代理选择指南、基于文件的指令以及防止上下文窗口污染的严格规则。
扫描动画/重新动画代码并迁移到 EaseView
为 M365 Copilot 和 Teams 创建、构建、部署和本地化声明式代理。将此技能用于涉及声明性代理的任何任务 - 包括本地化、搭建、编辑清单、添加功能和部署。本地化需要只有此技能知道如何生成的标记化清单和语言文件。 触发短语包括“创建代理”、“创建声明性代理”、“新声明性代理”、“搭建代理”、“新代理项目”、“创建副驾驶代理”、“添加功能”、“添加插件”、“配置我的代理”、“部署我的代理”、“修复我的代理清单”、“编辑我的代理”、“修改我的代理”、“本地化此代理”、“本地化我的代理”、“添加本地化”、 “翻译我的代理”、“添加语言”、“多语言代理”、“添加 API 插件”、“添加 MCP 插件”、“向我的插件添加 OAuth”、“向我的代理添加徽标” --- # M365 Agent Developer ## ⛔ 工作空间检查 — 强制第一步 **在执行任何操作之前，请检查工作空间文件以对项目进行指纹识别：** 1. 运行 `npx -y --package @microsoft/m365agentstoolkit-cli atk --version` 确认 ATK CLI 已安装。如果没有找到 → **停止。** 告诉用户安装 ATK。 2. 在项目根目录中检查“m365agents.yml”或“teamsApp.yml”。 3. 检查“appPackage/declarativeAgent.json”。 4. 检查非代理指标（`package.json` 与express/react/next、`src/index.js`、`app.py` 等） **然后遵循决策门：** |状况 |门 |行动| |------------|------|--------| |非代理项目文件，没有 `appPackage/` | **拒绝** |纯文本回复。没有文件，没有命令。 | |没有清单，用户想要编辑/部署 | **拒绝** |纯文本回复。解释清单丢失。 | |没有清单，用户想要新项目 | **脚手架** | → [脚手架工作流程](references/scaffolding-workflow.md) | |清单存在错误 | **修复** |检测→通知→询问（见下文）。不要部署。 | |有效代理项目 | **编辑** | → [编辑工作流程](references/editing-workflow.md)
在 Binance Web3 上查询 Ondo 代币化的美股数据。
恢复占位符内容。
追溯 Web 标准（WHATWG、W3C、WICG、IETF）中的任何条款、元素、算法或 GitHub 问题/PR 的历史起源。
Use this skill whenever the user wants to extract architecture diagrams from academic papers, filter out invalid images, analyze the structure and components of diagrams, automatically match suitable color schemes, or says "提取论文架构图", "架构图分析", "从PDF中提取图表", "自动分析架构图", "architecture diagram extraction", "extract figures from pdf", "analyze architecture diagram".
直接使用 Cloudflare REST API 来处理 Wrangler 和 MCP 无法很好处理的操作。批量 DNS、自定义主机名、电子邮件路由、缓存清除、WAF 规则、重定向规则、区域设置、工作路由、D1 跨数据库查询、R2 批量操作、KV 批量读/写、矢量化查询、队列和车队范围资源审核。生成curl命令或脚本。触发器：“cloudflare api”、“批量 dns”、“自定义主机名”、“电子邮件路由”、“缓存清除”、“waf 规则”、“d1 查询”、“r2 存储桶”、“kv 批量”、“矢量化查询”、“审核资源”、“队列操作”。
稳定的API和接口设计模式。在设计 REST 端点、模块边界、组件 prop 接口或系统之间的任何公共契约时使用。涵盖契约优先开发、错误语义 (RFC 9457)、REST 约定、分页、幂等性、速率限制和向后兼容性。对于 TypeScript 类型模式（品牌类型、可区分联合、模式），请参阅 typescript-strict。有关信任边界的验证，请参阅 typescript-strict。
以不必要的自信打印问候语。
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：
