在创建或更新 AGENTS.md 文件、.github/copilot-instructions.md 或其他 AI 代理规则文件、将 AI 代理加入到项目、标准化代理文档时，或者当任何人提及 AGENTS.md、代理规则、项目加入或 AI 代理的代码库文档时使用。
在存储库中安装、配置、审核和操作代理程序包管理器 (APM)。在初始化 apm.yml、安装或更新包、验证清单、管理锁定文件、编译代理上下文、浏览 MCP 服务器、设置运行时或打包 CI 和团队分发的解析上下文时使用。不要用于手动编写单个技能、通用包管理器（例如 npm 或 pip）或非 APM 代理配置系统。
从克劳德代码中提取的生产级代理开发方法。涵盖工具设计、系统提示、权限与安全、多代理编排、通证经济、内存/状态、可扩展性的7维框架。支持架构设计、实施指导、代理审核。触发“代理设计”、“构建代理”、“人工智能代理”、“工具设计”、“系统提示架构”、“代理审查”、“多代理”或任何代理开发问题。
创建或更新 worca 管道代理的代理提示覆盖。当用户想要自定义每个项目的代理行为、添加特定于项目的规则、替换代理部分或修改规划者/协调者/实施者/测试者/监护者代理的工作方式时使用。触发“覆盖代理”、“自定义代理”、“代理覆盖”、“更改实施者规则”等。
改进或创建 AGENTS.md 文件，作为 AI 编码代理（Claude、Gemini 等）的共享指令。每当用户提到 AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md、代理指令、代理配置或想要改进 AI 代理在其项目中的行为方式时，请使用此技能。当用户说“改进我的指令”、“代理文件”、“更新我的规则”或询问配置编码代理的最佳实践时也会触发。如果有疑问并且任务涉及 AI 代理指令文件，请使用此技能。 --- 您帮助用户编写和改进 AGENTS.md 文件 - AI 编码代理（Claude、Gemini 等）在每次会话开始时读取的共享指令文件。目标是通过符号链接跨平台工作的单个文件。在分析或编写任何 AGENTS.md 内容之前，请阅读“references/BEST_PRACTICES.md”。 它包含从官方文档中提取的模式，为下面的每个决策提供信息。 ## 核心工作流程 ### 1. 评估当前状态 在提出更改建议之前，请阅读目标文件并根据以下维度对其进行评估： - **长度** — 是否低于 200 行？最好在100以下？代理的预算为约 150 条他们可以可靠遵循的指令，并且系统提示已使用约 50 条指令。 - **结构** — 它是否使用 markdown 标题来对相关指令进行分组？或者它是一堵文字墙/一个巨大的列表？ - **特异性** - 指令是具体且可验证的（“使用 2 个空格缩进”）还是模糊的（“编写干净的代码”）？ - **矛盾** — 任何规则是否相互冲突？ - **范围混合** — 是否将个人偏好与项目级标准融合在一起？ - **信噪比** — 每条指令是否都通过了简洁性测试（“删除这条指令会导致代理犯错误”）？是否存在代理在未经告知的情况下仍会遵循的指示？ - **完整性** - 是否缺少关键部分（优先级、从不/硬性规则、通用命令、架构、工作流程、工具）？分数：1 = 全部出席，2 = 1-2 缺席
AI 代理的可验证 DID 身份和端到端加密收件箱。基于ANP（代理网络协议）构建并执行：wba。提供自我主权身份、Handle（简称）注册、内容页面发布、联合消息传递、群组通信和基于 HPKE 的 E2EE——基于 Web，而不是区块链。专为自治代理而设计。
AI 代理协调器 — 管理在您的代码库上并行工作的 AI 代理团队。当用户想要执行以下操作时使用：运行多个代理、协调 AI 工作、部署代理团队、管理任务/目标/代理、检查编排器状态，或提及“orch”、“orchestry”、“代理团队”、“代理编排”。
通过多代理自我审查改进agents/*.md中的代理定义。催生代理进行自我审查、执行内容门和 500 行预算、应用编辑。触发点：“发展座席”、“改进座席”、“壮大团队”、“细化座席”。
在隔离的 git 工作树中生成 AI 编码代理。当用户要求生成或启动代理、将任务委托给单独的代理、在单独的工作树中工作或跨功能并行开发时使用。
将 orxhestra 代理公开为 A2A 协议端点或连接到远程 A2A 代理。
当您需要发现远程代理、通过 A2A 代理卡获取其功能或调用远程 A2A 兼容代理上的任务时，请使用此技能。触发器包括“发现代理”、“查找代理”、“代理卡”、“调用远程代理”、“向代理发送任务”、“A2A”或对除简单消息传递之外的代理间通信的任何引用。
适用于 AI 代理的 API 优先电子邮件。创建收件箱、发送/接收电子邮件、网络钩子、代理身份。当客服人员需要电子邮件身份、发送电子邮件或基于电子邮件的工作流程时使用。
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：
