控制交互式终端应用程序，例如 vim、git rebase -i、git add -i、git add -p、apt、rclone config、sudo、w3m 和 TUI 应用程序。还可以监督另一个 CLI LLM（光标代理、codex 等） - 通过在确认提示时按 y/n 来批准或拒绝其操作。当您需要与需要键盘输入、显示提示、菜单或具有全屏界面的应用程序交互时使用。当命令失败或因“输入不是终端”或“输出不是终端”等错误而挂起时也可以使用。比特定于应用程序的黑客（例如 GIT_SEQUENCE_EDITOR）或通过文件使用绕过交互性更好。
根据 Claude Code 的生产级工程模式分析代码和 LLM 实践。当用户要求“根据 Claude Code 评估我的代码”、“Claude Code 如何执行此操作”、“CC 对 X 使用什么模式”、“查看我的 LLM 方法”或调用 /what-would-cc-do:assess 或 /what-would-cc-do:claudecodefy 时使用。
基于苏格拉底式问题的 PRD 生成 — AI PM 技能，挑战 PM 假设、提出多种选项并创建可靠的 PRD
创建优化的克劳德代码代理的指南。用于设计新的专用代理、群体子代理或多代理工作流程。遵循技能→代理（预加载技能）→技能编排模式。
第一个具有本地语义检测功能的开源人工智能消毒器。 7层+代码块感知+LLM意图分析。捕获提示注入、反向 shell、内存篡改、编码规避、信任滥用。 v2.1 中误报率减少了 85%。零云 — 您的提示保留在您的计算机上。
为任何 AI 工具生成优化的提示。
PixVerse CLI — 从命令行生成 AI 视频和图像。支持PixVerse V6、Veo、Sora、Grok视频模型； Nano Banana (Gemini)、Seedream、Qwen 图像模型；以及PixVerse丰富的效果模板库。从这里开始。
带有 PostgreSQL + pgvector + OpenAI 嵌入的矢量内存引擎。存储、搜索上下文记忆并将其注入 LLM 提示中。包括 OpenClaw 的自动注入钩子和完整的备份/恢复系统。
在 @farming-labs/docs 中配置 Ask AI（RAG 支持的 AI 聊天）。在启用 AI 聊天、设置模式（搜索与浮动）、浮动样式（面板、模态、弹出框、全模态）、位置、提供者、模型、建议问题、apiKey、systemPrompt 或 maxResults 时使用。涵盖 Next.js、SvelteKit、Astro、Nuxt 和环境变量。
v0.10.8 — 通过 ACP Bridge HTTP API 调用远程 CLI agent，支持多 agent pipeline。Usage: /cli <prompt> | /cli ko <prompt> (kiro) | /cli cc <prompt> (claude) | /cli qw <prompt> (qwen) | /cli oc <prompt> (opencode) | /chat ko (进入对话模式)
使用 claude-agent-sdk gem 实现或修改 Ruby 代码。涵盖 query() 一次性调用、基于客户端的交互式会话、流输入、所有 27 个挂钩事件、权限回调、SDK MCP 服务器、结构化输出、裸模式、完整沙箱设置（网络 + 文件系统）、所有 24 种消息类型（包括 tool_progress、auth_status、prompt_suggestion、hook 生命周期、compact_boundary、session_state_changed）、会话浏览/突变、子代理、文件检查点、Rails 集成和自定义运输。每当用户提到 claude-agent-sdk、Claude Agent Ruby、用 Ruby 构建 AI 代理或将 Claude Code 集成到 Ruby/Rails 应用程序时，请使用此技能。
为 AI 代理友好的代码库设置和改进工具工程（AGENTS.md、docs/、lint 规则、评估系统、项目级提示工程）。触发条件：AI 代理的新/空项目设置、AGENTS.md 或 CLAUDE.md 创建、利用工程问题、使代理在代码库上更好地工作。当用户感到沮丧或抱怨代理质量时也会触发 - 例如“代理一直忽视约定”、“它从不遵循指令”、“为什么它一直做 X”、“代理坏了”——因为代理输出不佳几乎总是表明存在缺陷，而不是模型问题。涵盖：上下文工程、架构约束、多智能体协调、评估、长期运行的智能体利用以及智能体质量问题的诊断。
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：
