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以青少年为中心的 React 和 TypeScript 最佳实践。在编写或审查代码时使用此技能,可以在 React、TypeScript、样式、开发工具、资产和 Git 等常见范围内强制执行清晰、一致且可维护的模式。
以青少年为中心的 React 和 TypeScript 最佳实践。在编写或审查代码时使用此技能,可以在 React、TypeScript、样式、开发工具、资产和 Git 等常见范围内强制执行清晰、一致且可维护的模式。
终极前端设计和 UI 工程技能。每当用户要求构建、设计、设计样式或改进任何 Web 界面、组件、页面、应用程序、仪表板、登陆页面、工件、海报或视觉输出时,请使用此功能。涵盖版式、色彩系统、空间设计、运动/动画、交互设计、响应式布局、声音设计、触觉反馈、图标系统、生成艺术、主题、React 最佳实践和 DESIGN.md 系统生成。当用户要求审核、批评、完善、简化、动画化或规范化前端时也可以使用。触发任何提及“使其看起来不错”、“修复设计”、“UI”、“UX”、“前端”、“组件”、“登陆页面”、“仪表板”、“工件”、“海报”、“设计系统”、“主题”、“动画”、“响应式”或任何提高视觉质量的请求。 即使用户没有明确请求设计帮助但任务涉及生成可视化界面,也可以使用此技能。
在现代 Web 应用程序中构建、集成或迁移 WorkOS Widget。在 Next.js、React Router、TanStack Router、TanStack Start、Vite、SvelteKit、Ruby、Python、Go、PHP 或 Java 堆栈中实现用户管理、用户配置文件、管理员门户 SSO 连接或管理员门户域验证小部件时,请使用此技能。检测活动堆栈、身份验证/令牌策略、数据层样式和 UI 约定;然后根据捆绑的 Widgets OpenAPI 规范,通过正确的访问令牌流和 API 调用来实现小部件集成。
通过 Context7 REST API 查找文档。当用户需要 React、Next.js、Prisma、Express、Vue、Angular、Svelte 或其他 npm/PyPI 包的最新库 API、框架模式、迁移指南或官方代码示例时使用。当用户说“我如何使用 X 库”、“Y 的 API 是什么”或要求提供官方文档时使用。
使用 marimo 进行交互式反应式 Python 笔记本开发 - 最佳实践、UI 组件、MCP 集成和部署工作流程
将帐户和组织设置页面添加到您的 Next.js 应用程序
基本 UI 无样式 React 组件。涵盖表单、菜单、覆盖层、组合。在使用 @base-ui/react 构建可访问的、无样式的 React UI 组件、使用渲染道具组合或实现自定义样式的表单控件、菜单和覆盖层时使用。关键词:@base-ui/react、渲染道具、无样式组件。
Nerve 后端 (Python) 和前端 (React/TS) 开发和代码贡献。在为 Nerve 编写 Python 代码、修复错误、添加功能、审查 Nerve PR、构建前端、运行测试或使用 Nerve 代码库时使用。触发“神经代码”、“神经 PR”、“修复神经”、“神经功能”、“神经测试”、“构建神经 UI”、“神经迁移”。
创建具有高设计质量的独特的生产级前端界面。当用户要求构建 Web 组件、页面、工件、海报或应用程序(示例包括网站、登陆页面、仪表板、React 组件、HTML/CSS 布局或设计/美化任何 Web UI 时)时,请使用此技能。生成富有创意、精美的代码和 UI 设计,避免通用的 AI 美学。
AI Dev Hub 的轻量级打包前端实施指南。用于 UI 密集型子任务,例如页面、仪表板、表单、登陆部分、组件组合、响应式布局、交互完善和前端集成工作,这些工作应与本地项目代码库保持一致。
构建器工作流程的项目特定构建过程。为 claudecode_webui 构建前端资源。
通过单个 API 调用将静态站点、Vite 应用程序、Hono 应用程序和 Next.js 应用程序部署到实时 URL。具有即时回滚功能的内置版本控制——无需 git。当您需要部署、托管或更新网站时使用。
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: