在使用 A2A（代理到代理）协议时使用此技能 - 代理互操作性、多代理通信、代理发现、代理卡、任务生命周期、流式传输和推送通知。触发任何 A2A 相关任务，包括实施 A2A 服务器/客户端、构建代理卡、在代理之间发送消息、管理任务以及配置推送通知 Webhooks。
当通过消息平台（Discord、飞书、Telegram 等）通过 cc-connect 将图像、文件或通知发送回用户时，应使用此技能。当代理生成绘图/图表/屏幕截图并想要向用户显示时触发；代理创建用户应收到的报告/PDF/文件；代理需要主动通知用户（例如任务完成、警报、提醒）；用户要求“发送图像”、“向我显示图表”、“通知我”、“发送文件”、“发送到 Telegram”、“在 Discord 中显示情节”。
Cognithor - 代理操作系统：本地优先的自治代理操作系统。 16 个 LLM 提供商、17 个通道、112+ MCP 工具、5 层内存、A2A 协议、知识库、语音、浏览器自动化、计算机使用、自我修复、自我改进。 Python 3.12+、Apache 2.0。
使用基于人物科学 (PRISM)、词汇路由和故障模式分类 (MAST) 的 7 组件格式创建结构化代理定义。生成具有真实世界职位名称、专家领域词汇有效负载（15-30 个术语）、显式可交付成果、决策边界、命令式 SOP 和命名反模式监视列表的代理。当用户想要创建代理、定义角色、构建角色或需要针对特定领域的专门 AI 助手时，请使用此技能。当任务规划器委派团队角色的代理创建时也会触发。适用于任何领域——软件、营销、安全、运营、设计、写作、研究等。请勿用于创建技能（使用 Skill Creator）或团队组成（使用 Mission Planner）。 --- # Agent Creator 按照 7 组件格式创建结构化代理定义。 通过此技能生成的每个代理都基于角色科学研究、词汇路由机制和 MAST 故障分类法。 --- ## 专家词汇有效负载 **代理设计：** 角色身份、领域词汇有效负载、可交付成果、决策权限、标准操作程序、反模式监视列表、交互模型、移交工件、质量门 **组织结构：** RACI 矩阵、任务相关成熟度 (Andy Grove)、爆炸半径、报告线、升级路径、范围外边界 **安全与风险：** STRIDE 威胁模型、OWASP Top 10、攻击表面、威胁建模 (Shostack) **角色科学：** 角色对齐、角色准确性权衡、PRISM 框架、角色-任务对齐规则、奉承降级、代币预算 **词汇机制：** 词汇路由、嵌入空间、知识集群、分发中心、15 年从业者测试、子域聚类、归因放大 --- ## 反模式观察列表 ### 奉承角色 - **检测：**最高级和绝对 i n 角色认同——“世界一流”、“最好”、“永远”、“从来没有”、“无与伦比”、“领先专家”。 - **为什么会这样
创建结构化任务平面任务数据包（PROMPT.md、STATUS.md），以便通过任务协调器扩展 (/orch) 进行自主代理执行。当被要求“创建任务”、“创建任务平面任务”、“暂存任务”、“准备执行任务”、“编写 PROMPT.md”、“为代理设置工作”、“对任务进行排队”时，或者每当用户想要定义将由另一个代理实例自主执行的工作时使用。
擅长选择和配置 AgenticFORGE 代理。通过正确的配置生成正确的 FunctionCallAgent、ReActAgent、PlanSolveAgent、ReflectionAgent、SimpleAgent、SkillAgent 和 WorkflowAgent 代码。当用户想要构建代理、在代理类型之间进行选择、配置代理选项或了解代理行为时使用。
管理 Bernstein 代理 — 列出活动代理、检查其输出、终止停滞的代理或流式传输实时日志。当用户询问代理、想要查看代理正在做什么或需要杀死代理时使用。 --- # Bernstein 代理管理 检查、监视和控制活动的 Bernstein 代理。 ## 何时使用 - 用户询问“正在运行哪些代理？”或“向我显示代理” - 用户想要查看特定代理正在做什么 - 用户说“杀死该代理”或“停止后端代理” - 用户询问“为什么该代理被卡住？”或者想要检查代理输出 - 用户想要查看代理日志 ## 说明 ### 列出代理 1. 运行 `scripts/agents.sh list` 以获取所有活动代理。 2. 清楚地呈现它们：``` ## 活性剂 (3) |代理|角色 |型号|状态 |任务|运行时 |成本| |--------|------|--------|--------|-----|---------|-----| | ses-a1b2 |后端|克劳德十四行诗-4 |活着| TASK-042：修复身份验证 | 4m 12 秒 | 0.32 美元 | | ses-c3d4 |质量保证 | gpt-4.1 | gpt-4.1 |活着| TASK-043：编写测试 | 2米45秒| 0.18 美元 | | ses-e5f6 |前端 |克劳德十四行诗-4 |停滞|任务-044：更新用户界面 | 8m 03s | 0.51 美元 | ``` ### 检查代理 3. 要查看代理正在执行的操作：`scripts/agents.sh logs <session_id>` 4. 显示最后约 20 行输出。 ### 终止代理 5. 要终止停止或行为不当的代理： `scripts/agents.sh Kill <session_id>` 6. 确认：“代理 ses-e5f6 已终止。任务 TASK-044 返回到打开队列。” ### 停顿检测 7. 如果任何代理显示“停顿”状态，主动建议杀死它。 8. 如果代理在超过 60 秒内未发送心跳，则该代理将被停止。
为任何领域设计和构建人工智能代理。当用户满足以下条件时使用：(1) 要求“创建代理”、“构建助手”或“设计 AI 系统”(2) 想要了解代理架构、代理模式或自主 AI (3) 需要有关功能、子代理、规划或技能机制的帮助 (4) 询问 Claude Code、Cursor 或类似的代理内部结构 (5) 想要构建用于业务、研究、创意或操作任务的代理
使用代理 SDK 创建编码的 Business Central 代理的端到端工作流程。遵循官方代理模板项目结构。生成具有正确接口签名的所有必需对象。创建新的 BC 代理时使用。
使用代理 SDK 创建编码的 Business Central 代理的端到端工作流程。遵循官方代理模板项目结构。生成具有正确接口签名的所有必需对象。创建新的 BC 代理时使用。
将编码任务委托给 Blackbox AI CLI 代理。具有内置判断功能的多模型代理，可通过多个 LLM 运行任务并选择最佳结果。需要 blackbox CLI 和 Blackbox AI API 密钥。
创建优化的克劳德代码代理的指南。用于设计新的专用代理、群体子代理或多代理工作流程。遵循技能→代理（预加载技能）→技能编排模式。
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：
