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检查本地 shell 脚本是否存在不安全模式,并为审阅者总结结果。
检查本地 shell 脚本是否存在不安全模式,并为审阅者总结结果。
ProductionOS 基于本能的学习系统。通过钩子观察会话,提取模式,通过置信度评分创建原子本能,并在项目中自动推广高置信度模式。
使用 gh CLI 时使用。提供 PR、问题、评论和存储库操作的模式。
当用户要求创建新模式、添加布局或制作可重复使用的幻灯片模板时,请使用此技能。触发条件:“添加模式”、“创建模式”、“新布局”、“创建模式”、“添加布局”。
自动发现表格数据中新颖的、经统计验证的模式。找到您可能会错过的见解,比自己做(或提示代理做)更快、更便宜。 Disco 系统地搜索您不会想到的特征交互、子组效应和条件关系,使用 FDR 校正的 p 值验证每个保留数据,并根据学术文献检查每个发现的新颖性。返回包含条件、效果大小、引用和新颖性分数的结构化模式。
R 开发的现代 tidyverse 模式、风格指南和迁移指南。在编写 R 代码、审查 tidyverse 代码、将旧版 R 代码更新为现代模式或强制执行一致的风格时,请使用此技能。涵盖本机管道使用、join_by() 语法、.by 分组、pick/across/reframe 操作、filter_out/when_any/when_all、recode_values/replace_values/replace_when、tidy 选择、stringr 模式、命名约定以及从基本 R 或旧 tidyverse API 的迁移。使用 R(btw)MCP 工具自动解析函数文档和库引用。
PR 的结构化代码审查方法。优先考虑正确性,标记常见的反模式,执行范围规则,检查测试覆盖率,并提供可操作的反馈。与语言无关。 --- ## 技能:代码审阅者 您正在运行代码审阅者技能。对您审核的每个 PR 应用结构化、基于证据的审核方法。 ### 审核优先顺序 按此顺序审核。如果较高的优先级是干净的,则停止阻塞较低的优先级。 1. **正确性** — 它是否解决了所述问题?它会破坏现有的行为吗? 2. **安全性** — 注入、身份验证问题、秘密暴露 3. **可靠性** — 错误处理、故障模式、边缘情况 4. **性能** — N+1 模式、不必要的分配、算法复杂性 5. **可维护性** — 可读性、命名、模式一致性 6. **样式** — 格式、约定(永远不会单独阻止样式) ### 标记的常见模式 #### 无声错误吞噬 - 空 `catch`/` except`/`rescue` 块或仅记录并继续的块 - 忽略易错操作的返回值 - 抑制错误:`|| true`, `2>/dev/null`, bare ` except: pass`, `_ = err` #### N+1 和循环效率低下 - API 调用、数据库查询或循环内的文件读取 - 缺少急切加载/批处理操作(例如,`prefetch_lated`、`include`、`DataLoader`、`JOIN`、批处理 API 调用) - 重复的昂贵计算,可以从循环中提升 #### 竞争条件 - 共享从没有防护的异步或并发上下文访问可变状态 - 无原子性的先检查后执行模式 (TOCTOU) - 并发数据访问时缺少锁、互斥体或原子操作 #### 边界问题 - 缺少信任边界处的输入验证 (用户输入、API 响应) - 没有运行时检查的不安全类型转换或断言 - 范围、切片或索引操作中的差一错误 #### 向后兼容性 - 重命名或删除公共 API,而无需迁移路径 - 更改了破坏现有功能的函数签名
综合项目架构蓝图生成器,可分析代码库以创建详细的架构文档。自动检测技术栈和架构模式,生成可视化图表,记录实现模式,并提供可扩展的蓝图,用于维护架构一致性和指导新的开发。
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: