在跨店面、IO、无头、市场、支付或任何其他 VTEX 模块界定、审查或记录横切 VTEX 商务架构时应用。架构完善的商务框架的基础是技术基础（可靠性、信任、完整性、安全性、基础设施、合规性）、面向未来（创新、简单、效率、可扩展和适应性强的解决方案）以及卓越运营（准确性、问责制、数据驱动的改进；流程和客户体验）。将实施细节路由到产品轨道（IO 缓存和路径、主数据策略、市场集成）。用于解决方案设计、架构审查和 RFP 级技术结构。
审核现有存储库或纸质代码版本，以了解正确性、可维护性、可测试性、安全性、性能、可观察性和文档方面的开源强化差距。当用户说“审核此存储库”、“强化此项目”、“开源准备情况”或希望在更改代码之前获得优先的文件级报告时使用。
适用于长篇小说、网络小说、连续剧、同人小说和外传故事的小说制作操作系统。在设计或运行具有持久世界状态、章节摘要、挂钩、字符矩阵、连续性审核、重写/修订循环、风格指南或每本书规则的结构化写作管道时使用。最适合诸如构建类似 InkOS 的技能、创建长篇小说工作流程、保持多章节故事一致性、生成/审核/修改章节或维护多个章节的故事文件等请求。
增强的代码审查能力，重点关注质量、安全性和可维护性。
根据特定于平台的判断标准验证智能合约审计结果。预测接受可能性、对质量进行评分、标记自动失效器并生成详细的 Validation-Report.md。当要求在提交之前验证、评分或预测审核结果、错误报告或安全研究文章的接受情况时使用。支持 Code4rena、Sherlock、Cantina、HackenProof 和通用标准。
../../../../技能/审计代理文件/SKILL.md
微信小程序全自动安全审计 Skill。使用 Agent Teams 编排 Agent，分阶段完成从反编译到报告生成的全流程静态安全分析。覆盖敏感信息泄露、API接口提取、加解密算法分析、漏洞分析四大维度。采用"脚本预扫描 + LLM智能分析"双层架构，脚本保证覆盖率，LLM保证准确率。
根据 Anthropic 的 7 项原则诊断和测试 Claude Code 技能。扫描 SKILL.md 文件，检查 8 条规则（陷阱、描述、允许的工具、文件大小、结构、frontmatter、冲突、用法挂钩）、对技能类型进行分类、生成处方并运行评估测试。在检查技能质量、审核技能、测试技能或发布技能之前使用。在“스킬 점검”、“스킬 진단”、“스킬 테스트”、“检查技能”、“审核技能”、“测试技能”、“技能健康状况”、“脉冲器”、“脉冲器评估”上触发。
运行 DQIII8 的完整系统运行状况审核 — 检查数据库完整性、代理性能、管道连接、错误日志和服务。生成评分 Markdown 报告。
可访问性审核工作流程技能。当用户在发布 UI 之前需要键盘、语义、焦点、对比度、动作或辅助技术审查时，请使用此技能。
在检查代码安全性、查找漏洞、测试可利用性、强化实施细节以及验证修复是否稳定且生产安全时使用。关键词：安全审计、漏洞扫描、强化、威胁模型、安全编码、依赖审计、SAST、秘密、路径遍历、命令注入、SSRF、XSS、CSRF、authz、authn。
UX 副驾驶 — 具有实时预览功能的对话式 UX 设计师。发现、审核、预览、导出。
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：
