每日精选skills数量
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♾️免费开源 🛡️安全无忧
导入技能
NanmiCoder
from GitHub
测试与安全
Agent Teams 智能编排决策引擎。自动分析任务复杂度，判断使用 Subagent 还是 Agent Teams。 触发场景： (1) 任务涉及多角度并行分析（如代码审查、竞争假说调试） (2) 需要成员之间互相通信、质疑、协作 (3) 跨层开发（前端/后端/测试各自负责） (4) 用户明确要求"创建团队"、"用 agent teams" (5) 任务描述包含"并行"、"同时"、"多人"、"协作"等关键词 (6) 使用 /team 命令 --- # Agent Teams 智能编排决策引擎 ## 核心决策逻辑 ### 第一步：任务特征分析 在收到用户任务后，**自动进行以下 5 维度评估**（无需用户明确要求）： #### 1. 并行性维度 - ✅ **适合 Teams**: 多个子任务可以完全独立并行执行，不需要等待彼此结果 - ❌ **适合 Subagent**: 任务有明确的先后顺序，后续步骤依赖前面结果 #### 2. 通信需求维度 - ✅ **适合 Teams**: 成员需要互相分享发现、质疑对方结论、协商决策 - ❌ **适合 Subagent**: 只需要将结果报告给主 Agent，成员之间无需交流 #### 3. 上下文隔离维度 - ✅ **适合 Teams**: 每个成员需要聚焦不同领域，避免上下文污染 - ❌ **适合 Subagent**: 所有工作共享相同的知识背景和上下文 #### 4. 文件冲突维度 - ✅ **适合 Teams**: 每个成员操作不同的文件集，没有并发编辑冲突 - ❌ **适合 Subagent**: 多人需要修改同一文件（会导致覆盖冲突） #### 5. 成本收益维度 - ✅ **适合 Teams**: 并行探索的价值 > Token 成本（如研究、审查、新功能开发） - ❌ **适合 Subagent**: 简单任务，协调开销大于收益 --- ### 第二步：决策矩阵 根据以上维度得分，应用以下规则： | 场景类型 | 并行性 | 通信需求 | 上下文隔离 | 文件冲突 | 推荐方案 | 置信度 | |---------|-------|---------|----------|---------|---------|-------| | 多角度代码审查 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | **Agent Teams** | 95% | | 竞争假说调试 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | **Agent Teams** | 95% | | 跨层协调开发 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | **Agent Teams** | 90% | | 独立目录搜索 | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ | **Subagent** | 85% | | 顺序数据处理 | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ | **Subagent** | 90% | | 单文件多人编辑 | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | **Subagent** | 95% | **决策规则：** - 4-5 个 ✓ → 强烈推荐 Agent Teams - 2-3 个 ✓ → 视任务复杂度决定 - 0-1 个 ✓ → 推荐 Subagent --- ## 团队设计指南 ### 团队规模建议 ``` 简单任务（代码审查、小型调试）: 2-3 人 中等复杂度（新功能开发）: 3-5 人 高复杂度（大型重构、架构设计）: 5-7 人 ⚠️ 警告：超过 7 人协调成本急剧上升 ``` ### 角色分配原则 **1. 职责清晰化** - ✅ 好：`security-reviewer` 只关注安全漏洞 - ❌ 坏：`general-reviewer` 什么都审查（会导致重复劳动） **2. 技能互补性** - ✅ 好：`frontend-dev` + `backend-dev` + `test-engineer` - ❌ 坏：3 个都是 `fullstack-dev`（缺乏专业化） **3. 文件所有权明确** - ✅ 好：每个成员负责不同的目录/模块 - ❌ 坏：多人修改同一文件（导致覆盖冲突） ### 任务粒度设计 **理想任务粒度：** - 单个任务耗时：15-30 分钟 - 每人任务数量：5-6 个 - 任务产出：明确的交付物（一个函数、一个测试文件、一份报告） **太小的任务：** ``` ❌ "检查第 42 行是否有 bug" ❌ "读取 config.json 文件" ``` **太大的任务：** ``` ❌ "重构整个认证系统" ❌ "实现完整的订单模块" ``` **合适的任务：** ``` ✅ "审查 auth 模块的安全漏洞，输出 security-report.md" ✅ "实现用户登录 API 端点，包含参数验证
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