每日精选skills数量
4,057 4,100 4,138 4,176 4,215 4,256 4,275
04/12 04/13 04/14 04/15 04/16 04/17 04/18
♾️免费开源 🛡️安全无忧

导入技能

giuseppe-trisciuoglio giuseppe-trisciuoglio
from GitHub 数据与AI
  • 📁 references/
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chunking-strategy

为 RAG 系统提供分块策略。生成块大小建议(256-1024 个标记)、重叠百分比 (10-20%) 和语义边界检测方法。验证语义一致性并评估检索精度/召回指标。在构建检索增强生成系统、矢量数据库或处理大型文档时使用。

0 190 17天前 · 上传 详情页 →
wwwzhouhui wwwzhouhui
from GitHub 工具与效率
  • 📁 examples/
  • 📁 references/
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  • 📄 README.md
  • 📄 SKILL.md

dify-dsl-generator

专业的 Dify 工作流 DSL/YML 文件生成器,根据用户业务需求自动生成完整的 Dify 工作流配置文件,支持各种节点类型和复杂工作流逻辑

0 193 19天前 · 上传 详情页 →
LycheeMem LycheeMem
from GitHub 数据与AI
  • 📁 skills/
  • 📁 src/
  • 📄 index.ts
  • 📄 INSTALL_OPENCLAW.md
  • 📄 INSTALL_OPENCLAW_zh.md

LycheeMem

该插件是 OpenClaw 和 LycheeMem 之间的瘦适配器。它不会取代 `memory-core`,不会声明 `plugins.slots.memory`,并且不会重复 LycheeMem 算法。

0 193 19天前 · 上传 详情页 →
fastxyz fastxyz
from GitHub 数据与AI
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

skill-optimizer

对 SDK、CLI、MCP 和提示文档进行基准测试和优化,以便每个 LLM 模型都可以使用正确的参数可靠地调用正确的操作。在为项目设置技能优化器、运行基准测试、解释结果、优化 SKILL.md 文件或诊断配置问题时使用。在技​​能优化器存储库本身内部工作时也可以使用 - 用于针对模拟存储库运行、测试更改或理解代码库。 --- # Skill-optimizer 针对多个 LLM 对您的 SDK/CLI/MCP/提示文档进行基准测试,衡量它们是否使用正确的参数调用正确的操作,并迭代重写您的指导,直到每个模型都达到质量底线。 ## 上下文检测 在执行任何操作之前,请弄清楚您所在的位置: 1. **查找“skill-optimizer.json”**(在 CWD 或父目录中)。如果找到,则您位于**配置的目标项目**中。 在下面的所有命令中使用该文件路径作为“<config-path>”。 2. **查找 `src/cli.ts` 和带有 `"name": "skill-optimizer"`** 的 `package.json`。如果找到,则您位于 **优化器存储库本身**。您可以直接使用开发命令(`npm run build`、`npm test`、`npx tsx src/cli.ts`)。要对目标进行基准测试,请使用“mock-repos/”中的模拟存储库或将“--config”指向外部项目的配置。 3. **都没有找到** - 您处于**未配置的目标项目**中。在继续之前,请阅读“references/setup.md”来搭建配置。 ## 快速参考 |任务|命令 | |------|---------| |初始化配置| `npx 技能优化器初始化 cli\|sdk\|mcp\|提示` | |初始化(非交互式)| `npx 技能优化器 init cli --yes` | |导入 CLI 命令 | `npx 技能优化器导入命令 --from ./src/cli.ts` | |导入(二进制刮擦)| `npx 技能优化器导入命令 --from my-cli --scrape` | |诊断配置| `npx Skill-optimizer doctor --config <配置路径>` | |自动修复配置| `npx 技能优化医生 --fix --config <配置路径>` | |试运行(无法学硕士通话)| `npx 技能优化器运行 -

0 31 21小时前 · 上传 详情页 →
okx okx
from GitHub 运维与交付
  • 📄 SKILL.md

okx-cex-bot

在 OKX 上管理 Grid 机器人(现货/合约/币本位)和 DCA Martingale 机器人(Spot DCA 现货马丁 / Contract DCA 合约马丁)。涵盖创建、停止、修改、监控损益、止盈/止损、保证金/投资调整以及人工智能推荐参数。需要 API 凭证。不适用于常规订单 (okx-cex-trade)、市场数据 (okx-cex-market) 或账户信息 (okx-cex-portfolio)。

0 180 14天前 · 上传 详情页 →
geekjourneyx geekjourneyx
from GitHub 文档与知识管理
  • 📁 references/
  • 📁 scripts/
  • 📄 SKILL.md

ai-daily-news

从 smol.ai RSS 获取 AI 新闻,并通过智能摘要和分类生成结构化 Markdown。可以选择创建具有 Apple 风格主题和可共享卡片图像的精美 HTML 网页。当用户询问人工智能新闻、每日技术更新或想要按日期或类别组织新闻时使用。

0 180 14天前 · 上传 详情页 →
wcygan wcygan
from GitHub 开发与编程
  • 📁 scripts/
  • 📄 README.md
  • 📄 REFERENCE.md
  • 📄 SKILL.md

cross-platform-guardian

确保此 dotfiles 存储库跨 macOS (Intel/ARM)、Ubuntu 和 Fedora 的跨平台兼容性。检测并自动修复硬编码路径、特定于平台的假设、包可用性问题和测试覆盖范围差距。在添加功能、更新配置、碰撞 Nix flake 或调查特定于平台的错误时使用。关键词:跨平台、兼容性、macOS、Linux、Ubuntu、Fedora、平台、可移植性、Nix flake、Docker 测试、CI

0 190 17天前 · 上传 详情页 →
AmrDab AmrDab
from GitHub 工具与效率
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  • 📄 .env.example
  • 📄 .gitignore
  • 📄 CHANGELOG.md

clawdcursor

操作系统级桌面自动化工具服务器。 42 个工具,用于控制 Windows、macOS 和 Linux 上的任何应用程序。与模型无关——适用于任何可以通过 REST 或 MCP 进行函数调用的 AI(Claude、GPT、Gemini、Llama、Mistral 或纯 HTTP)。在serve/mcp模式下没有内置LLM。你是大脑。 ClawdCursor 是手。

0 179 14天前 · 上传 详情页 →
Gingiris Gingiris
from GitHub 商业与运营
  • 📁 .github/
  • 📁 assets/
  • 📁 references/
  • 📄 CODE_OF_CONDUCT.md
  • 📄 CONTRIBUTING.md
  • 📄 LICENSE

gingiris-launch

🇺🇸 AI 产品全球发布手册 — 来自 Manus 和 Devin 等病毒产品的经过实战检验的策略。完整的 Product Hunt 推出 SOP、KOL 推广、UGC 增长策略。 🇨🇳 AI 产品全球发布剧本 — 基于 Manus、Devin 等。包容且完整的 Product Hunt SOP、KOL 协作、UGC 长期策略。 🇯🇵 AI 产品全球发布指南 — 基于 Manus 和 Devin 等病毒产品的实际经验。包括 Product Hunt 发布 SOP、KOL 推广和 UGC 增长策略。 🇰🇷 AI 产品搜寻 SOP、KOL 협업、UGC 포함。

0 191 18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