为代码伪造应用程序创建新代理。代理以 .md 文件形式存储在 <cwd>/.forge/agents 目录中，其中包含 YAML frontmatter（id、title、description、reasoning、tools、user_prompt）和包含代理指令的 markdown 正文。当用户需要添加新代理、修改现有代理或了解代理文件结构时使用。
创建符合代理公司规范 (agentcompanies/v1) 的代理公司包。 Use when a user wants to create a new agent company from scratch, build a company around an existing git repo or skills collection, or scaffold a team/department of agents. Triggers on: "create a company", "make me a company", "build a company from this repo", "set up an agent company", "create a team of agents", "hire some agents", or when given a repo URL and asked to turn it into a company. Do NOT use for importing an existing company package (use the CLI import command instead) or for modifying a company that is already running in Paperclip. --- # Company Creator 创建符合代理公司规范的代理公司包。
为任何领域设计和构建人工智能代理。当用户满足以下条件时使用：(1) 要求“创建代理”、“构建助手”或“设计 AI 系统”(2) 想要了解代理架构、代理模式或自主 AI (3) 需要有关功能、子代理、规划或技能机制的帮助 (4) 询问 Claude Code、Cursor 或类似的代理内部结构 (5) 想要构建用于业务、研究、创意或操作任务的代理
为代码伪造应用程序创建新代理。代理以 .md 文件形式存储在 <cwd>/.forge/agents 目录中，其中包含 YAML frontmatter（id、title、description、reasoning、tools、user_prompt）和包含代理指令的 markdown 正文。当用户需要添加新代理、修改现有代理或了解代理文件结构时使用。
将编码任务委托给 Blackbox AI CLI 代理。具有内置判断功能的多模型代理，可通过多个 LLM 运行任务并选择最佳结果。需要 blackbox CLI 和 Blackbox AI API 密钥。
与任务控制交互 - AI 代理编排仪表板。在注册代理、管理任务、同步技能或通过 MC API 查询代理/任务状态时使用。
适用于 .NET 的 Azure AI 代理持久 SDK。用于使用线程、消息、运行和工具创建和管理 AI 代理的低级 SDK。用于代理 CRUD、对话线程、流响应、函数调用、文件搜索和代码解释器。触发器：“PersistentAgentsClient”、“持久代理”、“代理线程”、“代理运行”、“流代理”、“函数调用代理 .NET”。
将编码任务委托给 Blackbox AI CLI 代理。具有内置判断功能的多模型代理，可通过多个 LLM 运行任务并选择最佳结果。需要 blackbox CLI 和 Blackbox AI API 密钥。
Guardian 服务，用于监视活动运行时代理的状态并在停止时自动重新启动它。在检查代理活动状态或了解自动重启机制时使用。
为 M365 Copilot 和 Teams 创建、构建、部署和本地化声明式代理。将此技能用于涉及声明性代理的任何任务 - 包括本地化、搭建、编辑清单、添加功能和部署。本地化需要只有此技能知道如何生成的标记化清单和语言文件。 触发短语包括“创建代理”、“创建声明性代理”、“新声明性代理”、“搭建代理”、“新代理项目”、“创建副驾驶代理”、“添加功能”、“添加插件”、“配置我的代理”、“部署我的代理”、“修复我的代理清单”、“编辑我的代理”、“修改我的代理”、“本地化此代理”、“本地化我的代理”、“添加本地化”、 “翻译我的代理”、“添加语言”、“多语言代理”、“添加 API 插件”、“添加 MCP 插件”、“向我的插件添加 OAuth”、“向我的代理添加徽标” --- # M365 Agent Developer ## ⛔ 工作空间检查 — 强制第一步 **在执行任何操作之前，请检查工作空间文件以对项目进行指纹识别：** 1. 运行 `npx -y --package @microsoft/m365agentstoolkit-cli atk --version` 确认 ATK CLI 已安装。如果没有找到 → **停止。** 告诉用户安装 ATK。 2. 在项目根目录中检查“m365agents.yml”或“teamsApp.yml”。 3. 检查“appPackage/declarativeAgent.json”。 4. 检查非代理指标（`package.json` 与express/react/next、`src/index.js`、`app.py` 等） **然后遵循决策门：** |状况 |门 |行动| |------------|------|--------| |非代理项目文件，没有 `appPackage/` | **拒绝** |纯文本回复。没有文件，没有命令。 | |没有清单，用户想要编辑/部署 | **拒绝** |纯文本回复。解释清单丢失。 | |没有清单，用户想要新项目 | **脚手架** | → [脚手架工作流程](references/scaffolding-workflow.md) | |清单存在错误 | **修复** |检测→通知→询问（见下文）。不要部署。 | |有效代理项目 | **编辑** | → [编辑工作流程](references/editing-workflow.md)
这是 gsd-debugger 代理的测试技能。
在临时目录中用 uvx 或 uv tool run 安装 specify-cn 的 main 分支最新提交，对源码声明支持的 agent 执行 init，并校验版本、中文化、模板完整性、agent 文件落点与 ai-skills 安装结果。用于本地发布后验收。
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：
