为社交媒体、广告、网站英雄、创意资产和印刷品设计横幅。具有人工智能生成视觉效果的多种艺术指导选项。行动：设计、创建、生成横幅。平台：Facebook、Twitter/X、LinkedIn、YouTube、Instagram、Google Display、网站英雄、印刷品。风格：简约、渐变、大胆排版、照片、插图、几何、复古、玻璃形态、3D、霓虹灯、双色调、社论、拼贴。使用 ui-ux-pro-max、前端设计、ai-artist、ai-multimodal 技能。
遵循经过验证的设计原则创建美观的界面。在构建 UI/UX、分析灵感站点的设计、使用人工智能多模式生成设计图像、实施视觉层次结构和色彩理论、添加微交互或创建设计文档时使用。包括使用 chrome-devtools 和 ai-multimodal 捕获和分析灵感屏幕截图的工作流程、迭代设计图像生成直至满足美学标准，以及涵盖 BEAUTIFUL（美学原则）、RIGHT（功能/可访问性）、SATISFYING（微交互）和 PEAK（讲故事）阶段的全面设计系统指南。与 chrome-devtools、ai-multimodal、媒体处理、ui 样式和 Web 框架技能集成。
在写作前通过问答指导交互式模块设计。当用户想要一起设计模块、类或功能时，或者当他们说“/spec-design”时使用。
为功能设计 PM 友好的技术架构。没有代码，只有高层设计决策。
通过引导式对话设计并创建新的 Hive 任务。引导用户完成问题定义、评估设计、约束规范、存储库脚手架、迭代基线测试和上传。当用户想要创建新任务、添加基准或向群体发布挑战时使用。
从存储库分析到生产就绪实施的自动化设计系统构建。分析代码库，提取设计模式，使用 OKLCH 颜色管理构建令牌层次结构，通过测试实现可访问的组件，并通过多审阅者面板进行验证。
使用受电影启发的视觉系统、导演驱动的艺术指导、故事板优先的布局规划和电影动作来设计和构建网站。当用户请求电影网站、电影风格的登陆页面、导演风格的 UI、黑色电影、科幻、浪漫、惊悚、动作、动画或类似电影的网站美学（包括用中文表达的请求）时使用。除非用户明确想要电影或导演参考，否则请勿用于通用网页设计。
创建具有清晰视觉方向的独特的生产级前端界面，同时尊重项目设计规范约束、现有设计系统和最小差异工程边界。在构建或重新设计页面、登陆屏幕、仪表板、营销界面或其他视觉质量对结果产生重大影响的前端 UI 时使用。
在预实现（想法到设计）阶段使用，以了解规范/要求并在编写实际代码之前创建正确的实现计划。将想法转化为完整的 PRD/设计/规范和实施计划。在 docs/wip/ 中创建设计文档和任务列表。 --- # 任务分析过程 **目标：在编写任何代码之前，请确保您了解需求并准备好实施计划。** ## 想法和原型 _将此用于未经过充分考虑且没有完全形成的设计/规范和/或实施计划的想法。_ **例如：** 在我们继续实施之前，我想与您讨论一个想法。 **你的工作：** 帮我把它变成一个完整的设计、规范、实施计划和任务清单。请参阅[idea-process.md](./idea-process.md)。 ## 继续 WIP 功能_使用此功能可以恢复在 `/docs/wip/` 中已有设计文档和任务列表的功能的工作。_ **例如：** 让我们继续处理身份验证系统。 **您的工作：** 检查功能的当前状态，了解已完成的工作和下一步的工作，然后继续实施。请参阅 [existing-task-process.md](./existing-task-process.md)。
通过后端 Skywork Image API 生成或编辑图像。用于任何图像创建、海报设计、徽标设计、视觉资产生成或图像修改请求。支持文本到图像和图像到图像的编辑，具有宽高比和分辨率控制。
分析、重新设计或引导项目，以符合人工智能优先的设计原则。当被要求审查、审计、改进、“人工智能优先”或启动新项目时使用。跨 7 个维度进行深度分析，积极重组现有项目，或通过发现问题指导新项目设置。基于 TechWolf AI-First Bootcamp 的 9 项设计原则和 7 种设计模式。
在记录架构、理解系统结构、创建图表或分析组件关系时使用。专注于界面和高层设计。触发：“使用架构模式”、“架构”、“系统设计”、“这是如何构建的”、“记录系统”、“创建图表”、“高级概述”。只读模式。
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：
