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浏览器自动化沙箱的 Gull 运行时使用指南。涵盖代理浏览器 CLI 直通模型、基于快照的元素引用、单个与批量执行策略、工件处理和浏览器状态持久性。在 Gull 容器内工作时使用它来了解命令语法、可靠自动化的关键规则以及导航、表单填充、数据提取和屏幕截图捕获的常见模式。
浏览器自动化沙箱的 Gull 运行时使用指南。涵盖代理浏览器 CLI 直通模型、基于快照的元素引用、单个与批量执行策略、工件处理和浏览器状态持久性。在 Gull 容器内工作时使用它来了解命令语法、可靠自动化的关键规则以及导航、表单填充、数据提取和屏幕截图捕获的常见模式。
AI 原生代理运行时,具有类型状态强制 ORGA 推理循环、Cedar 策略授权、用于代理间治理的 CommunicationPolicyGate、ToolClad 声明性工具合约、知识桥、零信任安全性、多层沙箱、webhook 验证、markdown 内存、技能扫描、指标、调度、symbi init/run/up CLI 和声明性 DSL
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。
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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。
Git 上下文控制器 (GCC) v2 — 由真实 git 支持的精益代理内存。存储哈希 + 意图 + 可选决策注释,而不是详细的降价。当可用时自动桥接到 aiyoucli 矢量内存。双模式:git 支持(精益索引.yaml)或独立(markdown 回退)。在 /gcc 命令或自然语言上触发,例如“提交此进度”、“分支尝试替代方案”、“合并结果”、“恢复上下文”。
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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。
为代码库设置分层意图层(AGENTS.md 文件)。在初始化新项目、向现有存储库添加上下文基础设施、用户要求设置 AGENTS.md、添加意图层、使代理理解代码库或构建 AI 友好的项目文档时使用。 --- # Intent Layer 分层 AGENTS.md 基础设施,使代理可以像高级工程师一样导航代码库。 ## 核心原则 **只有一个根上下文文件。** CLAUDE.md 和 AGENTS.md 不应在项目根目录共存。对于复杂的子系统,鼓励在子目录中使用子 AGENTS.md。 ## 工作流程 ``` 1. 检测状态脚本/detect_state.sh /path/to/project → 返回:无 |部分 |完成 2. 无/部分布线 → 初始设置(步骤 3-5)完成 → 维护(步骤 6) 3. 测量 [gate - 首先显示表] scripts/analyze_struct.sh /path/to/project scripts/estimate_tokens.sh /path/to/each/source/dir 4. 决定没有根文件 → 问:CLAUDE.md 还是 AGENTS.md?具有根文件 → 如果需要,添加意图层部分 + 子节点 5. 执行 使用references/templates.md 进行结构 使用references/node-examples.md 进行实际模式
ECS 优先、代理原生 Rust 游戏引擎
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
通过 94 个确定性 Python 生成器(加上来自已安装插件技能的附加生成器)生成 UiPath Studio XAML 工作流程、项目支架(序列/调度器/执行器)和表达式。当用户提及 UiPath、XAML、RPA、REFramework、Orchestrator 或 UiPath Studio 开发时使用。 --- # UiPath 核心技能 > ⚠️ **安全规则**(`rules.md` 中的 I-1、I-2)> - 编剧/浏览器检查是 **只读**。登录页面 → 停止,等待用户。请参阅 `ui-inspection.md` → 登录门。 > - 通过 PowerShell 进行桌面检查 (`inspect-ui-tree.ps1`):仅限只读树检查。 > - 永远不要生成凭证、令牌或密码——无论是真实的还是假的。使用真正的 Studio 导出模板和全面的参考文档生成生产质量的 UiPath 自动化工件。模板基线:Studio 24.10 Windows。 ## 何时阅读哪个参考 **从这里开始。** 将用户的任务与正确的文件相匹配,然后仅阅读需要的内容。对于超过 200 行的文件,请使用“grep”或行范围读取 - 切勿读取整个大文件或 XAML 资产。 ### 常见任务(首先检查这些)|任务|首先阅读 | |---|---| |生成 XAML 工作流程(任何类型)| `cheat-sheet.md` → JSON 规范模式 → `scripts/generate_workflow.py` **(G-1)** | |搭建项目| `scaffolding.md` → 模板选择 → 运行 `scripts/scaffold_project.py` | |生成完整的项目(清单)| `scaffolding.md` → “生成完整项目”清单 | |检查网络应用程序(选择器)| `ui-inspection.md` → Playwright MCP 工作流程 → `playwright-selectors.md` | |验证 XAML |运行 `scripts/validate_xaml <project> --lint` | |修复特定的 lint 警告 | `lint-reference.md` → 按 lint 编号搜索 | |编写表达式 (VB.NET/C#) | `expr-foundations.md`(任何表达式任务从这里开始)| |分解/项目结构| `decomposition.md` → 分解规则(通用 1-8、浏览器 9-13、桌面 14)| |修复用户的 .xaml 文件 | `技能GUI de.md` → 示例 6 | |行动中心
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: