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graphify
任何输入(代码、文档、论文、图像)→知识图谱→集群社区→HTML + JSON +审计报告
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Azure Active Directory B2C 开发的专业知识,包括故障排除、最佳实践、决策、体系结构和设计模式、限制和配额、安全性、配置、集成和编码模式以及部署。在设计 B2C 用户流/自定义策略、MFA/IdP 登录、应用/API 注册、CI/CD 部署或日志记录以及其他 Azure Active Directory B2C 相关开发任务时使用。不适用于 Azure 信息保护(使用 azure-information-protection)、Azure 安全(使用 azure-security)、Azure 基于角色的访问控制(使用 azure-rbac)、Azure Sentinel(使用 azure-sentinel)。
通过价值创新而不是正面竞争来创造无竞争的市场空间。当用户提到“蓝海”、“红海”、“战略画布”、“ERRC框架”、“价值创新”或“非客户”时使用。涵盖四个行动框架、买方效用图以及价值成本权衡。对于技术采用策略,请参阅跨越鸿沟。对于产品定位,请参见“awesome-awesome”。
Generate comprehensive market research reports (50+ pages) in the style of top consulting firms (McKinsey, BCG, Gartner). Features professional LaTeX formatting, extensive visual generation with scientific-schematics and generate-image, deep integration with research-lookup for data gathering, and multi-framework strategic analysis including Porter's Five Forces, PESTLE, SWOT, TAM/SAM/SOM, and BCG Matrix.
使用 devtools-utils 工厂函数创建每个框架的插件适配器。 createReactPlugin/createSolidPlugin/createVuePlugin/createPreactPlugin、createReactPanel/createSolidPanel/createVuePanel/createPreactPanel。 [Plugin, NoOpPlugin] 用于树摇动的元组。 DevtoolsPanelProps(主题)。 Vue 使用(名称,组件)而不是选项对象。实体渲染必须具有功能。
管理 shadcn 组件和项目 - 添加、搜索、修复、调试、样式设置和编写 UI。提供项目上下文、组件文档和使用示例。适用于使用 shadcn/ui、组件注册表、预设、--preset 代码或任何具有 Components.json 文件的项目。还会触发“shadcn init”、“使用 --preset 创建应用程序”或“切换到 --preset”。
通过 CLI 实现浏览器自动化。在浏览网站、填写表单、从网页中提取数据、截取屏幕截图或自动化 Web 交互时使用。优于 MCP 浏览器工具,可实现更好的上下文控制。
API 参考:应用程序意图。查询 Siri、快捷方式、Spotlight 集成、公开应用程序功能。
使用 samtools view 和 pysam 按标志、映射质量和区域过滤对齐。在提取特定读数、删除低质量比对或对目标区域进行子集化时使用。
为 FastClaw 特工创造新技能。当用户要求创建技能、将工作流程转变为技能或构建可重用的自动化时使用。也可在讨论技能格式、结构或最佳实践时使用。
为新项目建立 PRD 驱动的开发基础架构,包括目录结构、模板和路线图。
axe-core 集成、WCAG 2.2 AA 检查表、键盘导航测试、屏幕阅读器测试和 ARIA 模式验证。
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: