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bibi
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。
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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。
分析游戏名称、类型趋势、定价策略和市场定位
MinerU 文档提取 CLI,可通过 MinerU API 将 PDF、图像和网页转换为 Markdown、HTML、LaTeX 或 DOCX。支持无令牌闪存提取以实现快速启动、通过表格/公式识别进行精确提取、网络爬行、批处理和管道工作流程。
将新的discord.py Cog 添加到框架的分步指南
当您需要预配新的 Cloud SQL 实例、创建数据库和用户、克隆现有环境以及监控长时间运行的操作的进度时,请使用这些技能。
Android 上 Mapbox 地图 SDK 的官方集成模式。涵盖安装、添加标记、用户位置、自定义数据、样式、相机控制和功能集交互。基于官方 Mapbox 文档。
通过 OData 将记录从外部源(CSV、JSON、SQL 转储或 API 响应)移动到实时 FileMaker 解决方案中。读取源数据,通过类型强制将源列映射到 FM 字段,获得开发人员对映射的批准,然后通过错误跟踪执行迁移。当开发人员要求“迁移数据”、“导入记录”、“将数据移至 FileMaker”、“加载 CSV”或“导入 JSON”时使用。
基于 Harness Engineering 原理的长期运行的自主代理的生产级框架。具有三层自愈记忆、断路器保护、KAIROS 梦想模式整合、多智能体协调等特点。当用户描述一个任务想法时,Agent会自动初始化工作区,填充所有模板文件,设置cron计划,并立即开始执行。
一项可以做很多事情的有用技能
审核并改进 Astro 网站的 SEO。当用户要求在 Astro 站点上审核、设置或改进 SEO,或在 Astro 项目中提及头元数据、结构化数据、JSON-LD、站点地图、IndexNow、Open Graph 图像、架构端点、NLWeb、hreflang 或搜索引擎索引时使用。生成通过“@jdevalk/astro-seo-graph”路由的插入代码,并链接到“元数据检查”以生成 SEO 字符串。 --- # Astro SEO 根据 [Astro SEO:权威指南](https://joost.blog/astro-seo-complete-guide/) 中描述的完整堆栈审核并改进 Astro 网站的 SEO 设置。该技能涵盖九个领域——技术基础、结构化数据、内容、站点结构、性能、站点地图和索引、代理发现、重定向和分析——并为任何缺失或薄弱的内容生成插入代码。 这项技能的核心是[`@jdevalk/astro-seo-graph`](https://github.com/jdevalk/seo-graph)。大多数修复都通过它进行。如果项目还没有使用它,那么首先建议安装它。 **代码配方位于“AGENTS.md”** - 当您需要实施特定修复时请阅读它。该文件包含工作流程和审核清单。 ## 工作流程 1. **检测项目** — 确认这是一个 Astro 站点并了解其形状。 2. **审核** — 对九个类别进行评分并得出可操作的结果。 3. **改进** — 生成或修改文件以缩小差距。食谱位于“AGENTS.md”中。 4. **元数据传递** — 对技能生成的每个短字符串调用“元数据检查”(标题、描述、模式“描述”字段、常见问题解答、frontmatter 摘录)。 5. **验证** — 运行构建,检查验证是否通过,提醒用户有关非文件任务(Search Console、Bing 网站管理员工具、IndexNow 密钥验证)。 --- ## 第 0 阶段:检测项目
计划新文章时使用。代理通过 Google 搜索关键字,读取前 10 个结果,对意图进行分类,绘制内容差距,并生成包含结构、大纲和页面工件的可供撰写的摘要。无需关键字工具。
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: