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将编码任务委托给 Codex CLI 进行原型设计、调试和代码审查。当需要算法实现、错误分析或代码质量反馈时使用。通过 SESSION_ID 支持多轮会话。
将编码任务委托给 Codex CLI 进行原型设计、调试和代码审查。当需要算法实现、错误分析或代码质量反馈时使用。通过 SESSION_ID 支持多轮会话。
由 AI 驱动的自主数据提取,可导航复杂的站点并返回结构化 JSON。当用户想要从网站获取结构化数据、需要提取定价层、产品列表、目录条目或任何具有架构的 JSON 数据时,请使用此技能。在“提取结构化数据”、“获取所有产品”、“提取定价信息”、“提取为 JSON”或当用户为网站数据提供 JSON 架构时触发。比简单的抓取更强大的多页面结构化提取。
为 Spring Data JPA 和 Hibernate 正确建模 Kotlin 持久性代码。涵盖实体设计、身份和平等、唯一性约束、关系、获取计划以及 Kotlin 特有的常见 ORM(对象关系映射)陷阱。在创建或检查 JPA (Java Persistence API) 实体、诊断 N+1 或 LazyInitializationException、放置索引和唯一性规则或防止 Kotlin 特定的错误(例如数据类实体和损坏的 equals/hashCode)时使用。
进行竞争对手研究并生成具有市场定位见解的详细分析报告。涵盖功能比较、定价分析、SWOT 和战略建议。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
当用户需要本地优先的知识库来将持久的 Markdown、图表、搜索、仪表板、评论和 MCP 工件从书籍、笔记、记录、导出、数据集、幻灯片、文件、URL、代码和重复源工作流写入磁盘时,请使用 SwarmVault。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
DashClaw 平台专家,负责集成、故障排除和治理。使用 DashClaw API/SDK 时使用:检测代理、操作记录、防护/策略检查、SSE 实时事件、组织/工作空间上下文、身份验证标头 (x-api-key)、错误 (401/403/429/503)、构建 API 路由、生成 SDK/客户端方法、引导代理数据、配置评估/评分器、提示模板/版本控制、反馈捕获、合规性导出、偏差监控、学习分析/速度、评分配置文件、风险模板、CLI 批准通道、终端批准、dashclaw 批准、dashclaw 批准、dashclaw 拒绝、Claude 代码挂钩、PreToolUse、PostToolUse、受控工具调用、DASHCLAW_HOOK_MODE、终端治理。
当用户说“API 集成”、“连接 API”、“同步数据”、“数据映射”、“速率限制”或需要具有身份验证、速率限制处理和错误恢复功能的系统到系统连接器时,请使用此技能。生成具有身份验证(OAuth、API 密钥、JWT)、请求/响应映射、速率限制处理、断路器错误恢复和同步监控的 API 集成代码。请勿用于可视化 n8n 工作流程或 Webhook 接收。
如何使用文件工具在 TigerFS 安装的 PostgreSQL 数据库中发现、读取、写入和搜索数据。
通过 QVeris MCP 服务器搜索并执行第三方 API 工具,然后生成调用 QVeris REST API 的生产代码,以执行获取天气数据、股票价格或公共数据集等任务。当用户需要查找外部 API、集成 Web 服务、连接到第三方 REST 端点或从外部源检索数据时使用。
读取源法律文档(PDF、图像、通过 OCR 扫描)、按重要性分类、总结每个文档、按类型分类,并生成包含元数据的结构化索引——这是所有法律文档工作的基本技能。
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: