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tauri-agent-tools
用于检查 Tauri 桌面应用程序并与之交互的 CLI — DOM 查询、屏幕截图、交互(单击/键入/滚动)、IPC 监控、存储检查、结构化断言
用于检查 Tauri 桌面应用程序并与之交互的 CLI — DOM 查询、屏幕截图、交互(单击/键入/滚动)、IPC 监控、存储检查、结构化断言
通过运行测试和检查来验证代码更改是否正常工作。
去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本,使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式:夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。
通过双向通信将编码任务分派给 Claude Code。发送任务、接收状态更新、回答澄清问题并获取结果。
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基于 JSON 的顺序工作流程,用于使用 termux-saf-* 访问 Android 上的非 Termux 文件。
每日工作流启动和收尾管理工具。当用户说"开始今天的工作"、"开启今天"、"新的工作"、"启动每日"、或任何与每日任务管理相关的内容时自动触发。
分析克劳德代码使用中的更高级别模式。输出 (a) 带有隐喻的每月/每周图形摘要 — 生物群落水族馆 (🐋🦈🐬🐟🦐🦠)、原型 (⚙️🔬🌐🛠📝🔍🏗💬)、节奏、堆栈调色板、DORA 雷达 (CFR + 前置时间 + 推送)、摩擦(紧凑/枢轴/子代理); (b) 用于进一步分析的每会话镶木地板包(生物群落、原型、节奏、增长、里程碑、空闲间隙、子代理金字塔、紧凑模式、并行性、突发类、主题)。当用户询问每周/每月报告、会话生物群落、生产力概况、“完成了哪些工作”、会话何时成为鲸鱼、DORA 指标或想要深入了解特定会话时使用。
Configure the sponsio-claude-code runtime end-to-end — bootstrap the per-plugin contract library tree at ~/.sponsio/plugins/, install bundled starter libraries for popular MCP servers (github, filesystem, playwright), generate fresh starter libraries for plugins / MCP servers that don't ship one (via `sponsio plugin scan`), tune the shipped rules to the user's actual environment (workspace path, expected call volume, dev/CI/prod 配置文件),并通过冒烟测试进行验证。 当用户说出“设置 sponsio-claude-code”、“配置 sponsio-claude-code”、“安装插件”、“首次设置 sponsio”、“在此 Claude 代码会话中连接 sponsio”、“为我的 MCP 工具添加 Sponsio 护栏”、“针对我的环境调整插件”、“插件太严格/太松”、“校准 sponsio 规则”、“扫描此插件”时使用“为 X 生成 sponsio 规则”、“为我的插件创建合约库”、“我刚刚安装了 Y 插件/MCP 服务器,sponsio 应该阻止什么”,或者询问如何使 sponsio-claude-code 实际上阻止某些内容。
扫描项目技术栈,推荐并安装匹配的 agent skills 套装。Use when starting a new project, onboarding to a codebase, or when the user asks "what skills should I install", "recommend skills for this project", "auto setup skills".
分析、机器学习或质量保证。涵盖ETL、仓储、
AI 代理协调器 — 管理在您的代码库上并行工作的 AI 代理团队。当用户想要执行以下操作时使用:运行多个代理、协调 AI 工作、部署代理团队、管理任务/目标/代理、检查编排器状态,或提及“orch”、“orchestry”、“代理团队”、“代理编排”。
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: