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kdcube
有关 KDCube 平台的知识 — 一个多租户、自托管运行时 + SDK,用于构建 AI 助手、副驾驶和代理应用程序。涵盖捆绑包/工作流程、流媒体 + 时间线、自定义捆绑包 UI、工具/技能、独立执行、经济学/会计、出处/引用以及部署选项(本地、EC2、ECS)。
有关 KDCube 平台的知识 — 一个多租户、自托管运行时 + SDK,用于构建 AI 助手、副驾驶和代理应用程序。涵盖捆绑包/工作流程、流媒体 + 时间线、自定义捆绑包 UI、工具/技能、独立执行、经济学/会计、出处/引用以及部署选项(本地、EC2、ECS)。
每当用户想要设计、构建、评估或调试 AI 代理系统、RAG 管道或 LLM 支持的应用程序时,请使用此技能。 触发器包括:任何提及“代理”、“人工智能代理”、“代理”、“自主代理”、“多代理”、“ReAct”、“思想链”、“工具使用”、“函数调用”、“RAG”、“检索增强生成”、“矢量搜索”、“语义搜索”、“嵌入管道”、“分块策略”、 'LangChain', 'LangGraph', 'LlamaIndex', 'CrewAI', 'AutoGen', '克劳德代理', '代理SDK', 'Letta', 'MemGPT', '代理内存', '上下文窗口管理', '提示工程', '系统提示', '护栏', '代理评估', 'LLM评估', “幻觉”、“接地”、“引用”、“代理编排”、“规划代理”、“编码代理”、“研究代理”、“代理循环”、“代理工具”、“MCP 工具”、“结构化输出”、“JSON 模式”、“流媒体”、“代理可观察性”、“代理测试”或任何构建 AI 支持的应用程序、设计代理工作流程、实施 RAG、评估的请求LLM 输出,或架构师系统 法学硕士做出决策并采取行动的项目。 当用户询问“如何构建人工智能代理?”、“我应该如何对我的文档进行分块?”、“为什么我的 RAG 返回不好的结果?”或者想要将 LLM 连接到外部工具和数据时,也可以使用。如果有人正在构建任何需要法学硕士推理和行动的东西,请使用此技能。
有关编写、运行和迭代 ADK 代理 eval(自动对话测试)的完整参考。涵盖 eval 文件格式、所有断言类型、CLI 用法和每个基元测试模式。
结构化错误修复工作流程 — 根据 git 历史记录进行诊断、最小化修复、验证
通过适当的结构、渐进式披露和捆绑资源来创建新的代理技能。当用户想要创建、编写或构建新技能时使用。
为软件开发工作流程编排 AI 代理(Claude Code、子代理等)。在协调多个 AI 助手或规划 AI 驱动的开发流程时使用。
设置和配置 Wavelet 项目。当用户想要向 wavelet.config.ts 添加事件、查询或订阅、集成 Wavelet SDK 或 React 挂钩或设置 MCP 进行代理集成时使用。
扫描代码库并使用真实项目数据填充/更新 CLAUDE.md 和 AGENTS.md。生成与生产质量相匹配的深层架构文档。
连接到 EmblemVault 并通过 EmblemAI 管理钱包感知工作流程,并执行审核优先、操作员控制的操作。支持 Solana、以太坊、Base、BSC、Polygon、Hedera 和比特币。当用户需要 Emblem 的身份验证模型时也可以使用:一个浏览器身份验证流程可以使用钱包、电子邮件/密码或社交登录来登录用户,而代理模式可以自动配置配置文件范围内的钱包,无需手动设置。
分析开源软件 (OSS) 项目的 GitHub 问题、拉取请求 (PR)、讨论和存储库运行状况。对于任何特定项目,广泛撒网 - 查找并列出所有相关的开放和已关闭问题/PR/讨论,明确标记重复项。还总结长线程、评估 PR 准备情况、提取复制步骤并生成存储库运行状况统计数据。使用 gh 命令行界面 (CLI) 进行 GitHub 应用程序编程接口 (API) 访问。补充 oss-shepherd 代理。
使用浏览器使用 CLI 实现浏览器自动化。用于浏览、提取和交互。
扫描 Claude Code 聊天会话日志,查找重复出现的代理反模式(对冲、拖延、跳过、错误完成、偏好询问、驳回),并生成包含频率计数、示例摘录和建议护栏规则的排名报告。当用户要求“分析会话中的反模式”、“在日志中查找不良模式”、“我看到什么反模式”、“代理护栏分析”或需要数据驱动的护栏建议时使用。
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: