创建 Java + Spring Boot 项目：Web 应用程序、使用 Vue.js 或 Angular 或 React 或 vanilla JS、PostgreSQL、REST API 和 Docker 的全栈应用程序。在创建 Spring Boot 项目、设置 Java 微服务或使用 Spring 框架构建企业应用程序时使用。
为 RAG 系统提供分块策略。生成块大小建议（256-1024 个标记）、重叠百分比 (10-20%) 和语义边界检测方法。验证语义一致性并评估检索精度/召回指标。在构建检索增强生成系统、矢量数据库或处理大型文档时使用。
在查询、修改或调查数据库状态时使用 - 强制执行模式优先方法和突变安全
使用此技能可以使用 eparse CLI 从 Excel 文件中提取并列出表格。当您需要从一个或多个 Excel 文件或目录中发现或提取表格数据时调用。支持输出到控制台、SQLite 或 PostgreSQL。
Node.js、Express 和 Next.js API 路由的后端架构模式、API 设计、数据库优化和服务器端最佳实践。
opskat CLI 用于资产管理和远程操作（SSH、SQL、Redis、文件传输）。使用场合：管理服务器资产、执行远程命令、编写 opsctl 脚本/自动化或使用批准/授予/会话工作流程。还触发：部署到服务器、服务器诊断/故障排除、跨队列的批量操作、数据库查询、服务器之间的文件传输、服务器清单/发现。
查询 CubeOS 和 MeshSat 存储库中函数调用者、被调用者、依赖项和死代码的代码图数据库。
使用 Sidemantic 构建、验证和管理语义模型。当要求创建语义层、定义指标/维度、对数据库模式建模、从 SQL 查询生成模型、从 Cube/dbt/LookML 导入或设置分析定义时使用。优先考虑 CLI 优先的工作流程，并使用 YAML 和可选的 Python API 来实现高级自动化。
用于构建从数据库到 UI 功能的完整架构指南。根据检测到的堆栈路由到前端/、全栈/、移动/、后端/或 sdks/。涵盖分解、多租户隔离、身份验证模型、查询模式和组件模式。
在 Android 中实现数据层时使用 - 存储库模式、Room 本地数据库、离线优先同步以及协调本地和远程源。
当使用 aiter 项目优化 MI300 上的 AMD GPU 内核时，应该使用此技能，包括运行操作测试、基准测试、迭代内核更改以及在内核实验数据库中记录结果。
当用户要求分析来自 CSV、JSON、Excel 或数据库导出的数据时，请使用此技能 - 包括探索数据集、计算统计数据、创建可视化、查找模式、清理数据或构建仪表板。每当用户提供数据文件并需要见解、图表或转换时触发。
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：
