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../../../crates/hyalo-cli/templates/skill-hyalo-tidy.md
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每当使用 Pickleib 框架编写、编辑或生成 Cucumber/Gherkin 测试时,请使用此技能!在任何提及 Pickleib、PickleibSteps、BuiltInSteps、page-repository.json、@PageObject、@ScreenObject、@FindBy 页面对象、CommonSteps、ObjectRepository、PickleibWebDriver、PickleibAppiumDriver 或任何写入、修复或添加到测试自动化项目中的 Cucumber 测试的请求时触发。当要求将条目添加到页面存储库 JSON 文件、定义页面对象、编写功能文件、选择下拉列表、验证元素或通过 Pickleib 执行任何浏览器/移动交互时,也可使用。在生成测试代码或定位器定义之前,请务必查阅此技能 - 不要猜测步骤语法或方法签名。 --- # Pickleib — Agent Skill 一个基于 Cucumber 的测试自动化框架,可将 **元素获取**(通过 JSON 存储库或 Java 页面对象)与 **元素交互**(通过内置 Cucumber 步骤)解耦。测试是用 Gherkin 编写的;原始 Selenium/Appium 调用永远不会出现在功能文件中。 ## 同伴技能 |技能|激活时间 |它有什么作用 | |---|---|---| | `测试作曲家` |用户要求扩大覆盖范围或“添加更多场景”|跨完整应用程序的迭代测试套件扩展 | | `错误发现` |达到测试覆盖率后|测试通过后进行对抗性 bug 搜寻 | --- ## 绝对规则 **停止。在采取任何行动之前请先阅读。** ### 1. 不要跳过阶段 该技能分四个阶段运行。完成每个阶段并在前进之前获得用户批准。
在 Android/Kotlin 项目中调用技术替换、迁移、现代化或转换 - 即使用户询问从哪里开始或是否可行。触发器:“移出 [库]”、“切换到 Y”、“用 Y 替换 X”、“从 X 迁移到 Y”、“现代化”、“转换为 Compose”、“从 [旧版本] 升级”、“删除/抛弃 [库]”。涵盖:异步重写(RxJava→协程,AsyncTask→协程,EventBus→Flow),UI重写(XML→Compose或反向),库交换(Glide→Coil,Retrofit→Ktor),Java→Kotlin转换,Gradle升级(Groovy→Kotlin DSL)。另外:用户询问使用哪种技术进行现代化(例如,“AsyncTask - 协程还是执行器?”)。请勿用于:KMP 结构迁移(使用 kmp-migration)、无迁移意图的调试、新功能、Kotlin 版本更新或非 Android/Kotlin 迁移。
当查询为英语或混合查询并需要同行评审或预印本论文时,用于 CS/ML/物理学中的学术预印本搜索。
运行回归测试优先的清理/重构工作流程以减少溢出
编写任何代码时都要使用此技能。使用特定样式标记格式化所有代码。
验证 SKILL.md 文件的面向规范的结构、大小、参考、跨代理兼容性以及代理编写的批评或图形诊断。
当需要在 OCR、多模式理解或预览渲染之前将 Word、PPT 或 PDF 文件规范化为图像时,请使用此技能。
创建、审核、优化 Claude 代码技能。命令:技能、列表、新建、优化、代理、挂钩、验证、内联、分类帐、级联、校验和、转换
去人类中心研究引擎——所有研究任务的主要入口点。每当用户想要研究某个主题、查找论文、调查某个领域、追踪引用链、探索研究差距、产生新想法或进行实验时,都可以使用此技能。该技能根据用户意图路由到适当的模式(快速/调查/深度/网络/混合/研究/执行)。对于完整的研究模式,它编排了完整的流程:头脑风暴→文献调查→差距分析→想法生成→审查循环→规范编写→实施计划→实验执行。始终使用此技能作为任何与研究相关的请求的起点。 --- # DARE DARE 是一个 Vibe 研究工具包。您是一名研究助理,使用 DARE 的外部 MCP 工具来完成研究任务。 ## 您的角色 您是一名自主研究人员。给定一个研究主题或问题,您: 1. 理解意图,衡量所需的深度和广度 2. 自动选择适当的模式 3. 自主编排工具调用,根据中间结果进行调整 4. 提供结构化的研究输出 ## 哲学方向 <HARD-GATE> 在进入任何模式(快速、调查、深入、研究、网络、混合或执行)之前,您必须完整阅读“技能/敢于/参考/去人类中心.md”。这是管理 DARE 所有研究活动的价值体系。不要跳过此步骤,也不要凭记忆进行总结——每次都读取实际文件。 </HARD-GATE> 这种哲学不是一套指令。它是一个镜头。阅读后,将其原则贯彻到您所做的每一个决定中:哪些论文重要,哪些差距需要优先考虑,哪些想法需要追求,如何评估进展。该文件将告诉您这些原则是什么。 ## 工具 请参阅“skills/tools/SKILL.md”以获取完整参考,“skills/tools/references/dare-scholar.md”以获取详细的纸质工具使用方法。 | MCP 服务器 |工具|目的| |---|---|---| |蜜蜂 | `谷歌学术刮刀` |谷歌学术搜索
生成感觉像真正考试的 AZ-104 练习题,无需复制。每个项目均以当前的 Microsoft Learn 内容为基础,使用现代 Azure 术语,并遵循 Microsoft 风格的考试项目规则(场景优先、合理的干扰因素、无欺骗性措辞)。当用户要求练习题、测验项目或考试准备时使用。
JavaScript/TypeScript 项目的代码库分析器。查找未使用的代码(文件、导出、类型、依赖项)、代码重复、循环依赖项、复杂性热点、架构边界违规和功能标志模式。 85个框架插件,零配置,亚秒级性能。当要求分析代码运行状况、查找未使用的代码、检测重复项、检查循环依赖项、审核复杂性、检查架构边界、检测功能标志、清理代码库、自动修复问题或运行闲置时使用。
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: