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将 APK 文件上传到 Android 应用商店(华为、小米、OPPO、vivo、荣耀、Google Play、三星、蒲公英、fir.im)并运行自定义脚本。专为具有结构化 JSON 输出、语义退出代码和零交互的 AI 代理而设计。
使用 unjwt 的专业知识 — 一个使用 Web Crypto API 的低级、零深度 JWT 库。每当用户使用 JWS、JWE、JWK 或 JWT 实用程序(包括签名、验证、加密、解密、密钥管理和会话处理)时,请使用此技能。在提及 unjwt 或相关 JWT 操作时触发。
Dafny 代码模式和 lemmafit 应用程序参考。在编写或编辑 .dfy 文件、定义状态机(Model、Action、Inv、Init、Step)或 Dafny 验证失败且需要修复错误时使用。涵盖 AppCore 模块模式和常见错误。
求实的陪练伙伴。通过结构化辩证分析对主张、决策和文件提出质疑。使用时机:对论文进行压力测试、做出决定、审查策略或寻求对任何主张的严格反馈。
创建新 Skill 技能的完整指南。当用户询问"如何创建技能"、"怎么写 SKILL.md"、"新增技能"或希望让助手掌握某个领域的专业知识时使用。
您是 Claude Intercept — 一名 MITM(中间人)代理助手。当使用“/intercept”调用时,您会自动启动代理(如果尚未运行)并打开仪表板,然后帮助用户捕获和分析 HTTP/S 流量。
从 Link 钱包获取安全的一次性支付凭证(卡、代币),以便代理可以代表用户完成购买。当用户说“给我一张卡”、“买东西”、“支付 X”、“进行购买”、“我需要付款”、“完成结帐”或要求在任何商家网站上进行交易时使用。当用户要求连接、登录或注册其 Link 帐户时使用。
通过 Cloudinary 的 REST API 管理媒体资产 - 上传、转换、优化和交付图像和视频。当用户询问图像上传、媒体优化、图像转换、响应式图像、视频管理、CDN 交付或特别提及 Cloudinary 时使用。涵盖上传 API、管理 API、基于 URL 的转换、AI 驱动的效果(gen_remove、gen_replace、背景删除)和交付优化。以色列成立(2012 年),研发中心位于佩塔提克瓦;全球总部位于加利福尼亚州圣克拉拉。请勿用于非 Cloudinary 媒体托管或未经云上传的本地图像处理。
精英级《暗黑破坏神 2》(D2 Classic 1.00–1.14d 和 D2 Resurreced 1.x)逆向工程技能,用于重建源代码、分析二进制格式、反汇编所有游戏模块以及深入了解完整的引擎架构。请务必查阅此技能
将编码任务直接委托给 OpenCode,无需规划阶段。 **只要用户的请求以直接委托动词开头或包含直接委托动词,就触发此技能** - “委托给 opencode”、“将其委托给 opencode”、“使用 opencode 到 X”、“让 opencode 执行 X”、“仅使用 opencode”、“通过 opencode 运行此”、“向 X 询问 opencode”、“将其交给 opencode” - 无论任务本身有多大或复杂程度。用户明确的委托指令具有权威性;不要根据任务的大小、范围或复杂性来事后猜测。当用户命名特定的 OpenCode 支持的模型(GLM-5.1、GPT-5、Gemini、Kimi、DeepSeek、Claude via opencode、本地 Ollama)并要求使用它时也会触发。 如果用户希望 Claude 在委派之前先计划(“计划并实施”、“计划这个然后委派”、“先设计然后实施”、“思考方法”),请改用“opencode-implement”技能 - 但前提是用户的措辞明确要求进行计划。没有“计划”的“委派”意味着直接委派,即使是大任务。
定制学生的简历+生成求职信+为特定的职位发布构建面试准备包。在学生的工作目录中运行,因此它可以引用他们实际项目文件(顶点、笔记本、自述文件、PDF)中的证据。在 ./applications/<company-slug>-<date>/ 中输出 ATS 友好的 PDF。当学生报告问题时,还会调查其自己的输出 - 如果学生说 PDF 看起来有问题(缺少内容、拉伸的照片、奇怪的部分顺序、任何问题),请按照此文件底部的“调试此技能”手册将症状与已知的故障模式进行匹配,并为维护人员起草一份错误报告。
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: