用于长时间无人值守运行的自主多批次开发代理。制定计划，将其分解为冲刺规模的批次，通过测试和基于 PR 的审查来实施，并记录压实恢复的所有内容。当用户说“过夜运行”、“我要离线”、“实施这个计划”、“没有我的情况下继续运行”、“不要停止”、“我早上会回来”、“端到端运行”或任何自主执行的指示时使用。也可以在引导一个新项目进行夜间运行时使用 - 该技能从模板生成生存指南和执行日志。
优化任何 GitHub 存储库，以获得最大的星星、流量、关注者和可发现性。将 README 重写为高转化率登陆页面，其中包含 SEO 优化的标题、shields.io 徽章、星号/关注 CTA、关键字丰富的描述和主题、人性化文案和作者归属。包括明星成长知识库，其中包含发布策略、渠道手册和投资回报率排名。当用户说“优化 GitHub”、“改进我的仓库”、“GitHub SEO”、“优化 README”、“获得更多星星”、“改进我的 GitHub”、“让仓库变得更好”、“打磨 GitHub”、“github-优化”、“/github-优化”、“如何获得星星”、“启动策略”、“推广我的仓库”时使用。
通过 tmux 对 Meeseeks CLI 进行端到端冒烟测试。当要求测试 CLI、验证更改后的 CLI 行为、对代理循环进行冒烟测试、检查回归或验证 MCP/插件/会话功能是否通过终端界面正常工作时，请使用此技能。还可以在调试 CLI 崩溃、MCP 连接问题或需要实时再现的会话生命周期问题时使用。
对 SDK、CLI、MCP 和提示文档进行基准测试和优化，以便每个 LLM 模型都可以使用正确的参数可靠地调用正确的操作。在为项目设置技能优化器、运行基准测试、解释结果、优化 SKILL.md 文件或诊断配置问题时使用。在技能优化器存储库本身内部工作时也可以使用 - 用于针对模拟存储库运行、测试更改或理解代码库。 --- # Skill-optimizer 针对多个 LLM 对您的 SDK/CLI/MCP/提示文档进行基准测试，衡量它们是否使用正确的参数调用正确的操作，并迭代重写您的指导，直到每个模型都达到质量底线。 ## 上下文检测 在执行任何操作之前，请弄清楚您所在的位置： 1. **查找“skill-optimizer.json”**（在 CWD 或父目录中）。如果找到，则您位于**配置的目标项目**中。 在下面的所有命令中使用该文件路径作为“<config-path>”。 2. **查找 `src/cli.ts` 和带有 `"name": "skill-optimizer"`** 的 `package.json`。如果找到，则您位于 **优化器存储库本身**。您可以直接使用开发命令（`npm run build`、`npm test`、`npx tsx src/cli.ts`）。要对目标进行基准测试，请使用“mock-repos/”中的模拟存储库或将“--config”指向外部项目的配置。 3. **都没有找到** - 您处于**未配置的目标项目**中。在继续之前，请阅读“references/setup.md”来搭建配置。 ## 快速参考 |任务|命令 | |------|---------| |初始化配置| `npx 技能优化器初始化 cli\|sdk\|mcp\|提示` | |初始化（非交互式）| `npx 技能优化器 init cli --yes` | |导入 CLI 命令 | `npx 技能优化器导入命令 --from ./src/cli.ts` | |导入（二进制刮擦）| `npx 技能优化器导入命令 --from my-cli --scrape` | |诊断配置| `npx Skill-optimizer doctor --config <配置路径>` | |自动修复配置| `npx 技能优化医生 --fix --config <配置路径>` | |试运行（无法学硕士通话）| `npx 技能优化器运行 -
教代理如何有效地使用无头浏览器工具 - 工作流程、元素引用、批处理和详细级别。
Web 可访问性模式、WCAG 合规性和包容性设计。在实现可访问的 UI、键盘导航、屏幕阅读器支持、焦点管理、语义 HTML 或合规性审核时使用。触发器：辅助功能、a11y、WCAG、ARIA、屏幕阅读器、键盘导航、焦点、选项卡顺序、选项卡索引、替代文本、颜色对比、语义 HTML、地标、角色、aria-label、aria-labelledby、aria-描述、aria-live、aria-expanded、aria-selected、aria-hidden、焦点陷阱、漫游 tabindex、跳过链接、辅助技术。
通过 ChatTool CLI 搜索和探索 arXiv 论文。当用户要求搜索论文、获取每日提交、通过 ID 获取特定 arXiv 论文或使用 ai4math 和 math-formalization-weekly 等领域预设时使用。
为你的世界创造新的技能、规则和吸引力。检查插件兼容性，写入人类空间（不是插件缓存），针对系统进行验证，并建议何时重复工作应该成为一项技能。对于市场就绪的插件，请交给贡献者插件。
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通过 Solana 上的 Simmer SDK 和 DFlow 使用 NOAA 预测来交易卡尔希天气市场。受欢迎的多市场天气交易商的港口。当用户想要交易卡尔希的气温市场、自动进行天气投注或查看 NOAA 预报时使用。
AI视频和音频摘要器。总结 YouTube 视频、Bilibili 视频、播客、TikTok、Twitter/X、小红书以及任何在线视频或音频。当用户想要总结视频、提取文字记录/字幕、获取逐章摘要或快速理解视频内容时使用。
面向中国本科生的毕业论文全流程写作辅助系统。支持从选题到交稿的端到端工作流，包含降重优化、AIGC 降低和本地检测功能。用户说「帮我写论文」或「帮我降重」等时触发。
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：
