每日精选skills数量
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导入技能

sfc-gh-tjia sfc-gh-tjia
from GitHub 开发与编程
  • 📁 references/
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  • 📄 .gitignore
  • 📄 CHANGELOG.md
  • 📄 config.yaml.example

cortex-code

将 Snowflake 相关操作路由到 Cortex Code CLI,以获得专门的 Snowflake 专业知识。当用户询问 Snowflake 数据库、数据仓库、Snowflake 上的 SQL 查询、Cortex AI 功能、Snowpark、动态表、Snowflake 中的数据治理、Snowflake 安全性或明确提及“Cortex”时使用。请勿用于一般编程、本地文件操作、非 Snowflake 数据库、Web 开发或与 Snowflake 无关的基础设施任务。

0 12 11天前 · 上传 详情页 →
KybernesisAI KybernesisAI
from GitHub 数据库与数据存储
  • 📄 SKILL.md

backup

将所有代理数据备份到 GitHub — SQLite 数据库、Claude Code 内存、身份、技能、大脑笔记。当用户说备份、备份、保存所有内容、推送到 github 或快照时使用。也由 heartbeat 用于自动备份。

0 12 12天前 · 上传 详情页 →
drt-hub drt-hub
from GitHub 数据库与数据存储
  • 📄 SKILL.md

drt-create-sync

生成 drt 同步 YAML 配置文件。每当用户想要创建新的 drt 同步、将数据仓库表连接到外部服务或使用 drt 设置反向 ETL 管道时,请使用此技能。 --- 为用户创建drtsync YAML配置文件。 ## 步骤 1. 询问用户以下信息(或从上下文中推断,如果已提供): - **源表或 SQL**:要同步的数据(例如 `ref('new_users')` 或 SQL 查询) - **目标**:将其发送到何处(Slack、Discord、REST API、HubSpot、GitHub Actions、Google Sheets、PostgreSQL、MySQL 或其他) - **同步模式**:完全(每次运行)或增量(基于水印,需要游标列) - **频率意图**:帮助设置 `batch_size` 和 `rate_limit` 2. 使用 `docs/llm/API_REFERENCE.md` 中的确切字段名称生成有效的同步 YAML。 3. 在代码块中输出 YAML 并建议保存位置: `syncs/<name>.yml` 4. 显示验证并运行它的命令: ```bash drt validate drt run --select <name> --dry-run drt run --select <name> ``` ## 规则 - 使用 `type: bearer` + `token_env` (从不硬编码令牌) - Slack/webhooks 的默认 `on_error:skip`,`on_error:关键同步失败 - 对于增量模式,始终包含 `cursor_field` - 当源是单个 DWH 表时使用 `ref('table_name')`;过滤或连接时的原始 SQL - Jinja2 模板使用 `{{ row.<column_name> }}` — 列名必须来自用户 ## 参考 请参阅 `docs/llm/API_REFERENCE.md` 了解所有字段、类型和默认值。

0 11 10天前 · 上传 详情页 →
zrh091110225 zrh091110225
from GitHub 文档与知识管理
  • 📁 examples/
  • 📁 tests/
  • 📁 tools/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 DISCLAIMER.md
  • 📄 README.md

project-dumper

将项目知识提取到结构化 Markdown 文档中。分析源代码以生成架构文档、API 文档、数据库设计和流程图。

0 10 9天前 · 上传 详情页 →
PackmindHub PackmindHub
from GitHub 工具与效率
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

add-agent-property

将新属性添加到 AI 代理数据库。当用户想要添加、创建或引入新的列、属性、字段或功能以跟踪比较矩阵中的所有代理时使用。处理所有四个必需步骤 - 数据库更新、groups.json、表格显示和 GitHub 问题模板。

0 11 12天前 · 上传 详情页 →
OpenLinkSoftware OpenLinkSoftware
from GitHub 数据库与数据存储
  • 📁 references/
  • 📄 LICENSE.txt
  • 📄 SKILL.md

data-twingler

通过 OpenLink 的符合 OpenAPI 的 Web 服务对实时数据空间和知识图执行 SQL、SPARQL、SPASQL、SPARQL-FED 和 GraphQL 查询。每当用户想要查询数据库、RDF 存储或 SPARQL 端点时,请使用此技能;探索知识图或数据空间;询问“如何……”、“定义术语……”,或针对已知文章或图表上下文提出问题;或提及 linkeddata.uriburner.com、Virtuoso、OPAL 或 OpenLink 服务。完整的查询模板位于references/query-templates.md 中——在构建任何预定义查询之前加载该文件。

0 9 8天前 · 上传 详情页 →
tensorlakeai tensorlakeai
from GitHub 工具与效率
  • 📁 .claude-plugin/
  • 📁 references/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 AGENTS.md
  • 📄 LICENSE

tensorlake

用于代理沙箱和沙箱本机编排的 Tensorlake SDK。当用户提及 Tensorlake 或询问 Tensorlake API/文档/功能时使用。当用户构建人工智能代理或代理应用程序时也可以使用,这些代理或代理应用程序需要代理和隔离工具调用的沙盒执行环境,或代理的持久工作流程编排(并行映射/减少 DAG)。可与任何 LLM 提供商(OpenAI、Anthropic)、代理框架(LangChain、CrewAI、LlamaIndex)、数据库或 API 作为基础设施层配合使用。

0 9 11天前 · 上传 详情页 →
FindMalek FindMalek
from GitHub 数据库与数据存储
  • 📁 assets/
  • 📁 references/
  • 📄 README.md
  • 📄 SKILL.md

database-schema-designer

为 SQL 和 NoSQL 数据库设计健壮、可扩展的数据库架构。提供规范化指南、索引策略、迁移模式、约束设计和性能优化。确保数据完整性、查询性能和可维护的数据模型。

0 9 12天前 · 上传 详情页 →
jalaalrd jalaalrd
from GitHub 测试与安全
  • 📄 README.md
  • 📄 SKILL.md

full-stack-audit

全面的网站和 Web 应用程序审核,涵盖安全性、用户体验、性能、可访问性、搜索引擎优化、合规性和收入保护。每当用户要求审核、审查、检查或评分网站或 Web 应用程序时,请使用此技能。当用户说“全栈审核”、“用户体验审核”、“安全审核”、“启动检查表”、“我的网站准备好启动了吗”、“检查我的网站”、“检查我的代码是否存在问题”、“我错过了什么”或希望在启动之前或之后进行全面质量审查的任何变体时,也可以使用。这项技能可以解决人工智能构建和氛围编码网站经常出错的问题:客户端付费墙、暴露的数据库表、缺少安全标头、损坏的移动布局以及导致转化的信任差距。即使用户只询问一个领域(例如“检查我的安全性”)也会触发,因为问题会跨类别复合。

0 8 9天前 · 上传 详情页 →
johncui9392 johncui9392
from GitHub 数据与AI
  • 📁 scripts/
  • 📄 manifest.json
  • 📄 SKILL.md

MX_FinData

基于东方财富专业数据库,支持自然语言查询金融数据,覆盖A股、ETF、债券、港美股、基金等全品类资产,含实时行情、公司信息、估值、财务报表等,数据实时、权威、全面,可用于投资研究、交易复盘、行业分析、信用研究、财报审计、资产配置、报告撰写等场景,一站式满足机构与个人投资分析、市场监控、数据检索等需求。返回结果包含数据说明及 xlsx 文件。

0 8 9天前 · 上传 详情页 →

Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)

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

SKILL.md 内容要求

├─ ⭐ 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)

为什么选择 SkillWink?

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。

AI 语义搜索 关键词检索 版本更新 多维排序 开放标准 评论交流

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。

常见问题解答(FAQ)

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。

1,什么是Agent Skills?

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。

2,Skills是怎么运行的?

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。

3,我该怎么快速找到想要的技能?

推荐 3 种方式组合使用:

  • 语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
  • 多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
  • 排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。

4,SkillWink 支持哪些导入方式?

  • 上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
  • 上传skills文件夹
  • 从GitHub仓库导入

注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。

5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?

常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):

  • Claude Code:~/.claude/skills/
  • Codex CLI:~/.codex/skills/

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”。

6,一个技能能不能被多个工具一起用?

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。

7,这些skills使用安全吗?

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。

8,为什么我导入后“没有生效”?

最常见原因是这几类:

  • 放错目录(路径不对、层级多了一层)
  • SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
  • 依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
  • 工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)

9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?

我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:

  • 重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
  • 低质量技能:我们会定期清理低质量skills