建立同事、客户、朋友或家人的性格模型，并获得人工智能驱动的沟通策略。每当用户想要执行以下操作时，就可以使用此技能：了解某人的个性、预测某人的反应、获得与难以相处的人沟通的建议、为艰难的对话做准备、处理办公室政治、解决人际冲突、向特定的人写战略信息，或模拟与特定的人的场景。也触发时
在浏览器中打开交互式差异审阅 UI 以了解当前更改
引导用户完成一个多阶段的 UI/UX 设计流程，产生一份高质量、高可用的 UI/UX 设计原型的草稿。在用户有模糊的、碎片化的 UI/UX 设计想法或仅有功能需求时使用，通过结构化、启发式的提问，将逐步转化为逻辑严密、细节丰富的专业 UI 设计方案。
专家高级前端工程师和 UI/UX 设计师 - 暗模式高级 SaaS 界面。
通过本机更改构建 WoT 演示应用程序的新 APK，并将其部署到连接的 Android 设备。仅适用于本机更改（Java/Swift 插件、Gradle、权限、电容器插件）。对于纯 Web 更改（TS、CSS、React），推送到 main 就足够了 - OTA 系统会自动部署。
通过多区域、cron、警报和安全扫描来构建、部署和管理周一代码应用程序。当用户说“部署我的应用程序”、“推送到星期一代码”、“部署到星期一”、“检查部署状态”、“设置环境变量”、“推送我的应用程序”、“部署后端”、“部署前端”或想要升级应用程序版本时使用。
作为项目经理操作 OpenAI Codex CLI 完全体。包含：知识库维护（自动跟踪 Codex 最新功能）、任务执行（提示词设计→执行→监控→质量检查→迭代→汇报）、配置管理（feature flags/模型/skills/MCP）。通过 tmux 操作交互式 TUI，通过 notify hooks + pane monitor 实现异步唤醒。NOT for: 简单单行编辑（用 edit）、读文件（用 read）、快速问答（直接回答）。
使用 CallableTool2 和 Params 模式创建工具的指南
使用 Gadget 进行构建的最佳实践。当开发人员需要有关模型、操作、路由、访问控制、Shopify/BigCommerce 集成、前端模式、API 使用、测试设置、CI 验证、ggt 工作流程、调试或并行代理开发循环的指导时使用。触发“模型”、“操作”、“路由”、“权限”、“访问控制”、“多租户”、“Shopify”、“BigCommerce”、“前端”、“API 客户端”、“内部 API”、“过滤器”、“排序”、“分页”、“webhook”、“后台作业”、“测试”、“ci”、“ggt”、“调试器”、“日志”、“问题”
用于构建 AI 代理前端的 AG-UI（代理-用户交互）协议参考。在实现 AG-UI 事件（RUN_STARTED、TEXT_MESSAGE_*、TOOL_CALL_*、STATE_*）、构建与前端通信的代理、实现流响应、使用快照/增量的状态管理、工具调用生命周期或调试 AG-UI 事件流时使用。
针对 React/TypeScript/Tailwind 项目的以前端为中心的代码审查技能。分析代码质量、安全漏洞（XSS、CSRF）、性能问题、可访问性（WCAG）、React 最佳实践、挂钩使用、组件架构、响应式设计和 SEO。当用户请求代码审查、需要有关组件的反馈、询问前端安全性、性能优化或可访问性合规性时使用。提供具有严重性级别的可操作反馈和修复建议。
当充当反应性记忆代理观察印迹聊天以了解代理意图时使用。根据预期行为显示相关反馈和事实，从用户纠正、观察到的故障和对话观察中学习新的记忆。需要使用印迹聊天作为协调协议的技能。
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：
