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dotenv
将环境变量从 .env 文件加载到 Node.js 应用程序的 process.env 中。在使用特定于环境的机密配置应用程序、设置本地开发环境、管理 API 密钥和数据库 URL、解析 .env 文件内容或以编程方式填充环境变量时使用。触发涉及 .env 文件、process.env、环境变量加载、十二因素应用程序配置或 Node.js 机密管理的请求。
将环境变量从 .env 文件加载到 Node.js 应用程序的 process.env 中。在使用特定于环境的机密配置应用程序、设置本地开发环境、管理 API 密钥和数据库 URL、解析 .env 文件内容或以编程方式填充环境变量时使用。触发涉及 .env 文件、process.env、环境变量加载、十二因素应用程序配置或 Node.js 机密管理的请求。
Supabase 的 Postgres 性能优化和最佳实践。在编写、审查或优化 Postgres 查询、模式设计或数据库配置时使用此技能。
将新期刊添加到 MedSci 技能档案数据库中。从作者指南中提取元数据,使用质量门以规范格式生成撰写论文(详细)和查找期刊(紧凑)配置文件。
在 .NET 应用程序中设置、迁移或增强 Azure Monitor Application Insights。自动检测应用程序类型和现有仪器。在将 Application Insights、Azure Monitor、可观测性或遥测添加到 ASP.NET Core、辅助服务、ASP.NET Classic 或控制台应用程序、从 Application Insights 2.x 升级到 3.x、从 TelemetryClient 迁移到 OpenTelemetry,或者将 Entity Framework、Redis、SQL 或 OTLP 遥测添加到已使用 Application Insights 的应用程序时使用。
使用“cloud”CLI 在 Laravel Cloud 上部署和管理 Laravel 应用程序。当用户想要部署应用程序、发送到云、创建/管理环境、数据库、缓存、域、实例、后台进程或任何 Laravel Cloud 基础设施时使用。触发部署、交付、云管理、环境设置、数据库配置和类似的云操作。
API、数据库、身份验证的后端专家,具有干净的架构(存储库/服务/路由器模式)。用于 API、端点、REST、数据库、服务器、迁移和身份验证工作。
规划和审查 MySQL/InnoDB 架构、索引、查询调优、事务和操作。创建或修改 MySQL 表、索引或查询时使用;诊断缓慢/锁定行为;规划迁移;或解决复制和连接问题。使用 MySQL 数据库时加载。
附加 DuckDB 数据库文件以与 /duckdb-skills:query 一起使用。探索架构(表、列、行数)并写入 SQL 状态文件,以便后续查询可以通过 duckdb -init 自动恢复此会话。
在将 Stove e2e 测试添加到项目、创建 test-e2e 源集、配置 Stove 系统(HTTP、PostgreSQL、Kafka、WireMock、gRPC)、设置炉子 {} 测试 DSL、为测试启用 OpenTelemetry 跟踪、编写 AbstractProjectConfig 或使用自定义系统扩展 Stove 时使用。
唯一可以自行观察的记忆技能。没有数据库。没有向量。无需手动保存。只是一个法学硕士观察者,将您的对话压缩成优先笔记,在它们增长时进行整合,并恢复任何遗漏的内容。五层冗余,零维护。 ~$0.00/月(使用免费套餐模型)。虽然其他记忆技能要求你记住要记住,但这个记忆技能只是集中注意力。
如何使用文件工具在 TigerFS 安装的 PostgreSQL 数据库中发现、读取、写入和搜索数据。
1C 元数据管理 — 创建、编辑、验证和删除配置对象(目录、文档、寄存器、枚举)、托管表单、数据组合模式 (SKD)、电子表格布局 (MXL)、角色、外部处理器 (EPF/ERF)、扩展 (CFE)、配置 (CF)、数据库、子系统、命令接口、模板。另外:在 1C 数据库中执行代码或查询、读取数据、验证查询、检索事件日志错误。在使用 1C 元数据结构或与实时 1C 数据库交互时使用。
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: